Browsing by Subject "Real number"
Now showing 1 - 3 of 3
Results Per Page
Sort Options
Item Open Access Çarpıcıdan bağımsız ortak fark matrisi kullanarak video ve görüntü işleme(IEEE, 2009-04) Çetin, A. Enis; Duman, Kaan; Tuna, Hakan; Eryıldırım, AbdulkadirBu bildiride gerçel sayılar üzerinde yarı grup kuran yeni bir iletmen tanımlayarak elde edilen bir bölge betimleyicisi ile hareketli obje takibi, yüz sezimi, plaka bulma, bölge betimleme için kullanılabilecek hızlı bir algoritma sunuyoruz. Bu yeni iletmen hiçbir çarpma gerektirmez. Bu iletmeni kullanarak, imge bölgelerini nitelendiren ve ortak fark adı verilen bir matris tanımlıyoruz. Plaka bulma uygulamasında ortak fark matrislerinı plaka bölgelerinden kestirip, bunları bir veritabanında saklıyoruz. Plaka bölgelerini gerçek zamanlı videoda tanımlamak için ilk önce videodaki hareketli bölgeleri taşıyan imgeleri belirliyoruz, sonra hareketli bölgelerin içinde ya da bütün resim içinde plaka büyüklüğündeki bölgelerin ortak ayrık matrislerini veritabanındaki plaka ortak ayrık matrisleriyle karşılaştırarak bölge içinde plaka olup olmadığını belirliyoruz.Item Open Access Entropi fonsiyonuna dayalı uyarlanır karar tümleştirme yapısı(2012-04) Günay, Osman; Töreyin, B. U.; Köse, Kıvanç; Çetin, A. EnisBu bildiride, resim analizi ve bilgisayarla görü uygulamalarında kullanılmak üzere entropi fonksiyonuna dayanan uyarlanır karar tümleştirme yapısı geliştirilmiştir. Bu yapıda bileşik algoritma, herbiri güven derecesini temsil eden sıfır merkezli bir gerçek sayı olarak kendi kararını oluşturan birçok alt algoritmadan meydana gelir. Karar değerleri, çevrimiçi olarak alt algoritmaları tanımlayan dışbukey kümelerin üzerine entropik izdüşümler yapmaya dayalı bir aktif tümleştirme yöntemi ile güncellenen ağırlıklar kullanılarak doğrusal olarak birleştirilir. Bu yapıda genelde bir insan olan bir uzman da bulunur ve karar tümleştirme algoritmasına geribesleme sağlar. Önerilen karar tümleştirme algoritmasının performansı geliştirdigimiz video tabanlı bir orman yangını bulma sistemi kullanılarak test edilmiştir.Item Open Access Wildfire detection using LMS based active learning(IEEE, 2009-04) Töreyin, B. Uğur; Çetin, A. EnisA computer vision based algorithm for wildfire detection is developed. The main detection algorithm is composed of four sub-algorithms detecting (i) slow moving objects, (ii) gray regions, (iii) rising regions, and (iv) shadows. Each algorithm yields its own decision as a real number in the range [-1,1] at every image frame of a video sequence. Decisions from subalgorithms are fused using an adaptive algorithm. In contrast to standard Weighted Majority Algorithm (WMA), weights are updated using the Least Mean Square (LMS) method in the training (learning) stage. The error function is defined as the difference between the overall decision of the main algorithm and the decision of an oracle, who is the security guard of the forest look-out tower. ©2009 IEEE.