Ölçek değişimsiz özellik dönüşümü kullanarak nesne ve görüntü tanıma sürecinde eşleştirme yöntemlerini karşılaştırma ve hızlandırma
Comparing and speeding-up matching methods in the process of object recognition by using scale invariant feature transform
Yazar: MEHMET HAKAN AKŞİT
Danışman: DOÇ. DR. ALİ ZİYA ALKAR
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Nesne tanıma; uzay araştırmalarından biyomedikal araştırmalarına, askeri kullanımdan günlükbasit kullanıma kadar; görüntüleme sistemlerinin kullanıldığı hemen her alanda önemlibir yer tutmaktadır. Bu nedenle nesne ve örüntü tanıma amacıyla geçmişten bu yana bir çokaraştırma yapılmış, yöntem geliştirilmiş ve halen geliştirilmektedir.Nesne tanıma yöntemleri, kullanım ve araştırma amacına göre sınıflara ayrılmaktadır. Birsınıflandırma da yöntemlerin karmaşıklık seviyesiyle yapılabilmektedir. Basit yöntemleringenel olarak kullanımı görüntülemenin temiz olduğu, görüntü alınacak ortamın çok iyi hazırlandığı, hızın önemli olduğu sistemlerde uygun olmaktadır. Karmaşık yöntemler, görüntülemeninmükemmel olmadığı, nesnenin seçilmesinin zor olabildiği, görüntünün ortam koşullarınınçok iyi hazırlanamadığı veya hızın öneminin azaldığı sistemlerde tercih edilmektedir.Genellikle karmaşık yöntemler kararlı ve yüksek başarımlı sonuçlar verdiğinden bir çok sistemdekullanılmak istenmektedir. Araştırmalar göstermektedir ki; yapılan işlemlerin yoğunluğundan, bu yöntemlerin kullanımı kimi zaman sonuca hızlı ulaşılması gerektiği durumlardauygun olamamaktadır.Bu tez çalışmasında, karmaşık bir yöntem olan Ölçek Değişimsiz Özellik Dönüşümü (SIFT)yöntemi kullanılarak nesne tanıma için görüntüden tanımlayıcı vektörler çıkarılmıştır. Buyöntemle nesne eşleştirmek için, tanımlayıcı vektörlerin birbirilerine olan Öklit uzaklığı bulunmasıgerekmektedir. Bunun için enyakın komşuları arama yöntemlerinden yaygın kullanılanlarındanikisi karşılaştırılmıştır. Basit Enyakın Komşu Araması ile Eniyi?Ilk Küme Aramasındanhangisinin hızlı arama yapabilecek koşulda olduğu deneysel sonuçlarıyla gösterilmiştir.Daha sonra paralel işlemci kullanılarak hem yöntemler hızlandırılmış, hem de Basit EnyakınKomşu aramasının kullanılabileceği koşullar genişletilmiştir. Özellik tanımlayıcı oluşturan veÖklit uzaklığına göre Enyakın Komşu aramasıyla eşleme yapılan hemen her yöntem için hızbaşarımı sağlayacak sonuçlar elde edilmiştir.

Abstract:
Object recognition has an important coverage on almost all systems where imaging takesplace; from space researches to biomedical researches, from military use to daily civil use.For this purpose, there have been many researches and developments done in the area ofobject and pattern recognition and are still being done.Object recognition methods are categorized according to the use and research purposes.One categorization type can be made according to the complexity of the methods. Simplemethods are generally compatible with the systems in which imaging is clean, in which theimaging environment is well prepared and where speed has importance. Complex methodsare preferred in the systems in which imaging is not perfect, in which objects in the imageare not much clear to be spotted, in which the imaging environment is not well prepared orspeed is not so much important.Because of the fact that complex methods yield stable and high performance results, theyare referred in many systems. As the researches show that, process intensity of thesemethods are so high, it may not be always feasible to use them.In this thesis study, a complex method Scale Invariant Feature Transform (SIFT) is used forobject recognition and descriptor vectors are extracted from the object image. In order tomatch the images, the Euclidean distance of the descriptor vectors must be found. For thispurpose, two methods to find nearest neighbor are compared. Simple Nearest NeighborSearch and Best Bin First methods are simulated to show which one is faster according todifferent conditions. After that, with the use of parallel processing, both methods are speededup and also the conditions that the Simple Nearest Neighbor Search can be used areextended. These results will contribute to the speed performance for almost all methods thatgenerate feature descriptor vectors and use Euclidean distance to match these descriptors.