Fotokapan Görüntülerinde Yerel Öznitelikler ile Nesne Tespiti
Object Detection on Camera-Trap Images with Local Features
Yazar: Şimşek, Emrah; Özyer, Barış; Tümüklü Özyer, Gülşah
Dergi: Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Vol. 9 No. 4, 2019
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Fotokapan,Nesne Tespiti,ORB,SIFT,SURF,BRIEF,Yerel Öznitelikler ; Camera Trap,Object Detection,ORB,SIFT,SURF,BRIEF,Local Features

Fotokapanlar doğal ortamda yaşayan canlılarındavranışlarını izlemek amacıyla yaygın olarak kullanılan cihazlardır. Fotoğrafve video kaydı yapan bu cihazlar ile doğal görüntülerde yapılan nesne (hayvanveya insan) tespiti işlemi, arka planının karmaşık yapıda olması, ışık şiddetiyetersizliği, ışık şiddeti değişimi, nesnenin parçalı bulunması gibinedenlerden dolayı zor bir problemdir. Ayrıca nesnenin hareketli olması,görüntü içerisinde bulunduğu konumun tespit edilmesini zorlaştırmaktadır. Sonyıllarda kullanılan yerel öznitelikler konum bilgisi içerdiğinden, hemkonumlandırma problemine çözüm olmakta hem de yerel öznitelik dönüşümyöntemlerinin içerdiği ölçek, dönme, afin dönüşümü, aydınlatma değişimi gibizorluklara karşı değişmezlikler sayesinde daha başarılı tespit işlemiyapılabilmektedir. Bu çalışmada foto-kapan görüntülerinde yerel öznitelikdönüşüm yöntemleri olan Ölçek Değişmez Öznitelik Dönüşümü (Scale InvariantFeature Transform-SIFT), Hızlandırılmış Sağlam Öznitelikler (Speeded Up RobustFeatures-SURF), İkili Sağlam Bağımsız Temel Öznitelikler (Binary RobustIndependent Elementary Features-BRIEF), Yönlendirilmiş Hızlı ve Sağlam BriefÖznitelikleri (Oriented Fast And Robust Brief-ORB), öznitelik eşleştirmeyöntemlerinde kullanılarak nesne tespiti gerçekleştirilmiştir. Hatalı yerelöznitelik eşleşmelerinin elenmesi için yüzdelik ve medyan tabanlı aykırılıktespiti 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 özniteliksayıları ve bunların nesne tespit başarısına olan etkileri incelenmiştir.﻿

Camera-traps are the devices that commonly used tomonitor the behavior of living creatures in the natural environment. Object(animal or human) detection in the natural image or video by recorded thesedevices has difficulties such as cluttered background, inefficient lightintensity, light intensity change or partial object presence. Furthermore, thefact that the object is moving makes it difficult to determine the position inthe image. Since the local features used in recent years contain locationinformation, it is a solution to the problem of localization as well as moresuccessful detection can be made by the invariance of the scale, rotation,affine transformation, lighting change included in the local featuretransformation methods. In this study, local feature description methods areused in camera-trap images, such as Scale Invariant Feature Transform (SIFT),Speeded-Up Robust Features-SURF, Binary Robust Independent Elementary Features(BRIEF),  Oriented Fast and RobustBrief-ORB was performed with feature matching methods. Percentile and medianbased outlier detection methods and k nearest neighboring feature eliminationmethods were used to eliminate incorrect feature matches. In this study, theeffect of feature description methods on object detection accuracies, number ofmatching features, bounding box sizes, number of eliminated features and theireffects on object detection success were analyzed.