Tez No İndirme Tez Künye Durumu
313620
A comparative evaluation of foreground / background segmentation algorithms / Arka plan çıkarma algoritmalarının uygulamaları ve performans degerlendirmeleri
Yazar:MUHAMMET PAKYÜREK
Danışman: PROF. DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR
Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Konu:Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin:
Onaylandı
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
93 s.
Ön Plan ? Arka Plan ayırma işlemi, uzun süre hareketsiz kalan objelerin sahnenin geri kalanından ayrıldığı bir görüntü işleme prosesidir. Bu işlem bilgisayarlı görme uygulamlarında çok önemli rol oynamaktadır. Bu çalışmada bir çok Ön Plan ? Arka Plan ayırma algoritmaları, algoritmaların belli zorluklara olan hassasiyetini görmek için kendi kritik parametreleri değiştirilerek analiz edilmiştir. Bu zorluklar, ortamın ışık seviyesinin değişimi, kameranın bakış açısının değişimi, görüntülerdeki gürültü seviyeleri ve nesnelerin kameraya olan uzaklıkları gibi sıralanabilir. Tez çalışması temel olarak iki kısımdan oluşmaktadır. Birinici kısımda, iyi bilinen pixel farkları, olasılıksal ve codebook tabanlı birçok algoritma uygulama detayları da verilerek açıklanmış ve uygulanmıştır. İkinci kısımda ise, Zemin Doğruluk analizindeki ön plan - arka plan datalar ile algoritmalardaki ön plan - arka plan dataların karşılaştırılması esasına dayanan bir performance değerlendirmesi yapılmıştır. Bu yüzden Kesinlik ? Hatırlama Ölçekleri, f-ölçümlerini bulunduran bazı metriklere ihtiyaç duyulmaktadır. Algoritmaların performanslarını karşılaştırmak için değişik senaryolar içeren video data setleri bu metrikler çerçevesinde herbir algoritma için analiz edilmiştir. Son olarak, Algoritmalarin performanslari f ölçümüne göre optimal parametreleri birlikte verilmektedir.
Foreground Background segmentation is a process which separates the stationary objects from the moving objects on the scene. It plays significant role in computer vision applications. In this study, several background foreground segmentation algorithms are analyzed by changing their critical parameters individually to see the sensitivity of the algorithms to some difficulties in background segmentation applications. These difficulties are illumination level, view angles of camera, noise level, and range of the objects. This study is mainly comprised of two parts. In the first part, some well-known algorithms based on pixel difference, probability, and codebook are explained and implemented by providing implementation details. The second part includes the evaluation of the performances of the algorithms which is based on the comparison between the foreground background regions indicated by the algorithms and ground truth. Therefore, some metrics including precision, recall and f-measures are defined at first. Then, the data set videos having different scenarios are run for each algorithm to compare the performances. Finally, the performances of each algorithm along with optimal values of their parameters are given based on f measure.