Yapay sinir ağlarıyla 3-D bilgisayar görmesi

Abstract

Bu çalışmada üç boyutlu fiziksel dünyaya ait katı cisimlerin tanınması temel problem olarak ele alınmıştır. Üç boyutlu hacimsel cisimleri sınıflandırma işlemi için iki boyutlu görüntülerin sınıflandırılması işleminin sentezinden faydalanılmıştır. İyi tanımlanmış sınırlan yeterince belirlenmiş tanıma problemi (örneklerde küçük sınıf içi değişimleri ve büyük sınıflar arası değişimler) az yer kaplayan örnek sunumlarına ve basit karar verme mekanizmalarının yeterliliğine götürecektir. Bu nedenle, en etkin şekilde fiziksel 3-D cisimlerin özellik vektörlerinin çıkarılması ve sınıflandırılması tez çalışmasının amacı olarak sunulmuştur. Tabiatta analog işaretler veya sürekli uzay işaretleri grubuna dahil olan görüntü işaretlerinin sayısal ortama taşınması ilk adımdır. Sınıf büyüklüklerini ifade eden üç ayrı cisim için toplam 216 görüntü elde edilmiştir. İkinci adım olarak görüntüyü verimli kullanmak adına çeşitli iyileştirme ve belirginleştirme algoritmaları kullanılarak görüntülere dair asıl ilgilendiğimiz kısımlar elde edilmiştir. Eşiklendirme, kontur belirleme vb. işlemler yapılarak görüntülere ait ikili (binary) aydınlık seviye değerlerine kuantalanmış dış hatların görüntüleri elde edilmiştir. Bu görüntüler kullanılarak görüntü veya şekilde boyut pozisyon ve ölçek değişmeleri ve kombinasyonları oluşmasına karşılık değişmezlik özelliği gösteren katsayılar olan Moment fonksiyonları katsayıları elde edilmiştir. Bu katsayılardan elde edilen özellik vektörleriyle tanımlı örnekler kullanılarak tezin asıl amacı olan 3-D bilgisayar görmesi çeşitli yapay sinir ağı yapılarıyla sağlanmıştır.