Dergiler / Teknik Bilimler Dergisi / 2021 / Cilt: 11 - Sayı: 2

Görüntüdeki Farklı Nesneyi Renk ve Şekil Özelliklerini Kullanarak Tespit Etme

Detection Different Object in Image Using Colour and Shape Properties

Sayfa
1–7
Yayın Tarihi
2021-07-26
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Gelecek çalışmalar hakkında öneriler sunulmuştur.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada bir görüntü üzerindeki nesnelerden farklı olanı tespit eden iki farklı yöntem sunulmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Öncelikle görüntü üzerindeki nesneler 2 girişli ve 6 çıkışlı bir yarışmacı öğrenme ağı ile kümelendirilerek belirlenmektedir.
💡
Sonuç & Katkı:Gelecek çalışmalar hakkında öneriler sunulmuştur.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Nesne tespiti · Yarışmacı öğrenme ağı · Kümeleme

Özet

Bu çalışmada bir görüntü üzerindeki nesnelerden farklı olanı tespit eden iki farklı yöntem sunulmaktadır. İlk yöntemde görüntüdeki nesnelerin renk özellikleri kullanılmaktadır. İkinci yöntemde ise şekil özellikleri kullanılmaktadır. Öncelikle görüntü üzerindeki nesneler 2 girişli ve 6 çıkışlı bir yarışmacı öğrenme ağı ile kümelendirilerek belirlenmektedir. Sonra da sunulan yöntemlerden biri kullanılarak nesnelerden farklı olan tespit edilmektedir. Deneysel çalışmalarda 80 farklı nesne ve 160 farklı görüntü kullanılmıştır. Renk özelliklerini kullanan yöntem %90 başarı elde etmiştir. Şekil özelliklerini kullanan yöntem %73.75 başarı elde etmiştir. Elde edilen sonuçlar birbirleriyle karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Ayrıca yarışmacı öğrenme ağının kümelendirme performansı da ayrıyeten incelenmiştir. Gelecek çalışmalar hakkında öneriler sunulmuştur.

Abstract

In this study, two different methods which detect different one from objects in an image are presented. In the first method, colour properties of object in image are used. In the second method, shape properties of object in image are used. Firstly, objects in image are determined by clustering using a competitive learning network with 2 inputs and 6 outputs. Then, different one from objects is detected by using one of proposed methods. 80 different objects and 160 different images are used in experimental studies. The method using the colour properties achieved 90% success. The method using the shape properties achieved 73.75% success. Obtained results were evaluated by comparing each other. Also, clustering performance of competitive learning network was examined separately. Suggestions about future studies are presented.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

AÇAR, Ş. A. (2021). Görüntüdeki Farklı Nesneyi Renk ve Şekil Özelliklerini Kullanarak Tespit Etme. Teknik Bilimler Dergisi, Cilt: 11 - Sayı: 2, 1–7. https://ajindex.com/articles/805641

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (17)

  1. Chen, Y., Zhu, L., Yuille, A., Zhang, H. 2009. Unsupervised Learning of Probabilistic Object Models (POMs) for Object Classification, Segmentation, and Recognition Using Knowledge Propagation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 31(10), 1747-1761. Proß, W., Quint, F., Otesteanu, M. 2010. Using PEG-LDPC Codes for Object Identification. 9th International Symposium on Electronics and Telecommunications, 11-12
  2. Nov., Timisoara, Romania, 361-364.
  3. Sahbi, H., Audibert, J., Keriven, R. 2011. Context-Dependent Kernels for Object Classification. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 33(4), 699-708.
  4. Islam, M. K., Jahan, F., Min, J., Baek, J. 2011. Object Classification Based on Visual and Extended Features for Video Surveillance Application. 8th Asian Control Conference, 15-18
  5. May, Kaohsiung, Taiwan, 1398-1401.
  6. Quang, V. D., Ban, D. V., Ha, H. C. 2012. A Method of Object Identification Based on Fuzzy Object Functional Dependencies in Fuzzy Object-Oriented Databases. Fourth International Conference on Knowledge and Systems Engineering, 17-19
  7. Aug., Danang, Vietnam, 46-53.
  8. Kim, K., Kim, J., Kang, S., Kim, J., Lee, J. 2012. Object Recognition for Cell Manufacturing System. 9th International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligent, 26-28
  9. Nov., Dajeon, Korea, 512-514.
  10. Chen, J., Hu, C., Yuan, X., Feng, Z., Miao, H. 2013. An Identification and Classification Method for Circular Object Based on Rotating Image Template Matching. IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, 4-7
  11. Aug., Takamatsu, Japan, 1338- 1343. Kim, K., Kang, S., Kim, J., Lee, J., Kim, J., Kim, J. 2013. Multiple Objects Recognition for Industrial Robot Applications. 10th International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence, 30 Oct.-2 Nov., Jeju, Korea, 257-259.
  12. Higa, K., Iwamoto, K., Nomura, T. 2013. Multiple Object Identification Using Grid Voting of Object Center Estimated from Keypoint Matches. IEEE International Conference on Image Processing, 15-18
  13. Sept., Melbourne, Australia, 2973-2977.
  14. Peng, L., Yang, Y., Qi, X., Wang, H. 2014. Highly Accurate Video Object Identification Utilizing Hint Information. International Conference on Computing, Networking and Communications, 3-6
  15. Feb., Honolulu, USA, 317-321.
  16. Jang, H., Yang, H., Jeong, D., Lee, H. 2015. Object Classification using CNN for Video Traffic Detection System. 21st Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision, 28-30
  17. Jan., Mokpo, South