Fotokapan Görüntülerinde Yerel Öznitelikler ile Nesne Tespiti

Authors : Emrah ŞİMŞEK, Barış ÖZYER, Gülşah TÜMÜKLÜ ÖZYER

Pages : 633-644

Doi:10.17714/gumusfenbil.510717

View : 70 | Download : 23

Publication Date : 2019-10-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Fotokapanlar doğal ortamda yaşayan canlıların davranışlarını izlemek amacıyla yaygın olarak kullanılan cihazlardır. Fotoğraf ve video kaydı yapan bu cihazlar ile doğal görüntülerde yapılan nesne (hayvan veya insan) tespiti işlemi, arka planının karmaşık yapıda olması, ışık şiddeti yetersizliği, ışık şiddeti değişimi, nesnenin parçalı bulunması gibi nedenlerden dolayı zor bir problemdir. Ayrıca nesnenin hareketli olması, görüntü içerisinde bulunduğu konumun tespit edilmesini zorlaştırmaktadır. Son yıllarda kullanılan yerel öznitelikler konum bilgisi içerdiğinden, hem konumlandırma problemine çözüm olmakta hem de yerel öznitelik dönüşüm yöntemlerinin içerdiği ölçek, dönme, afin dönüşümü, aydınlatma değişimi gibi zorluklara karşı değişmezlikler sayesinde daha başarılı tespit işlemi yapılabilmektedir. Bu çalışmada foto-kapan görüntülerinde yerel öznitelik dönüşüm yöntemleri olan Ölçek Değişmez Öznitelik Dönüşümü (Scale Invariant Feature Transform-SIFT), Hızlandırılmış Sağlam Öznitelikler (Speeded Up Robust Features-SURF), İkili Sağlam Bağımsız Temel Öznitelikler (Binary Robust Independent Elementary Features-BRIEF), Yönlendirilmiş Hızlı ve Sağlam Brief Öznitelikleri (Oriented Fast And Robust Brief-ORB), öznitelik eşleştirme yöntemlerinde kullanılarak nesne tespiti gerçekleştirilmiştir. Hatalı yerel öznitelik eşleşmelerinin elenmesi için yüzdelik ve medyan tabanlı aykırılık tespiti ile k-en yakın komşu öznitelik eleme yöntemleri kullanılmıştır. Çalışmada öznitelik dönüşüm yöntemleri ile elde edilen nesne tespit başarıları, eşleşen öznitelik sayıları, sınırlayıcı kutu büyüklükleri, elenen öznitelik sayıları ve bunların nesne tespit başarısına olan etkileri incelenmiştir. 
Keywords : Fotokapan, Nesne Tespiti, ORB, SIFT, SURF, BRIEF, Yerel Öznitelikler

ORIGINAL ARTICLE URL