Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
237593		3D object recognition by geometric hashing for robotics applications / Robotik uygulamalarına yönelik geometrik indeksleme yöntemiyle 3 boyutlu nesne tanıma Yazar:AYKUT HOZATLI Danışman: YRD. DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering Dizin:Nesne tanıma = Object recognition	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2009 97 s.
3 boyutlu nesne tanıma kavramının asıl amacı döndürme veya kaydırma işlemine maruz kalmış nesnelerin tanınabilmesidir. Geometrik İndeksleme, nesnelerin döndürme ve kaydırma durumlarından bağımsız, nesnenin yapısındaki özelliklerin etkili bir şekilde saklanmasını sağlayan yöntemlerden biridir. Bu tez çalışmasında Geometrik İndeksleme belirgin yüzey eğimlerinden elde edilen yüzey özelliklerinin geometrik ilişkilerinin saklanmasında kullanılmıştır. Bu çalışmada yüzey bilgisi belirli tip yüzeylerin tanınmasını sağlayan yüzey indeksi ve yüzeyin biçimsel bilgisini sağlayan sıçrama tekniğiyle ifade edilmiştir. Metod 3 boyutlu veritabanları üzerinde test edilmiş ve diğer metodlarla karşılaştırılmıştır.
The main aim of 3D Object recognition is to recognize objects under translation and rotation. Geometric Hashing is one of the methods which represents a rotation and translation invariant approach and provides indexing of structural features of the objects in an efficient way. In this thesis, Geometric Hashing is used to store the geometric relationship between discriminative surface properties which are based on surface curvature. In this thesis surface is represented by shape index and splash where shape index defines particular shaped surfaces and splash introduces topological information. The method is tested on 3D object databases and compared with other methods in the literature.