WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / WoS Indexed Publications Collection
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11147/7150
Browse
6 results
Search Results
Conference Object Citation - WoS: 6Car Detection With Omnidirectional Cameras Using Haar-Like Features and Cascaded Boosting(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2014) Karaimer, Hakkı Can; Baştanlar, Yalın; Baştanlar, Yalın; 03.04. Department of Computer Engineering; 03. Faculty of Engineering; 01. Izmir Institute of TechnologyThis paper presents an approach to detects cars in omnidirectional images. We first go through the conventional method of using Haar-like features and cascaded boosting for conventional camera images. Then, to apply this method for omnidirectional cameras, we generate panoramic images from omnidirectional ones. In this way we perform car detection on a single image without generating numerous perspective images from the omnidirectional view. We also discuss two different ways of panoramic image generation and conclude that spherical profile panoramas are more convenient than cylindrical panoramas. We present our car detection experiments on real omnidirectional images.Conference Object Citation - WoS: 2Citation - Scopus: 8İnsansız Araçlar için Anlamsal Bölütleme ile İmge Tabanlı Konumlandırma(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2019) Çınaroğlu, İbrahim; Baştanlar, Yalın; Baştanlar, Yalın; 03.04. Department of Computer Engineering; 03. Faculty of Engineering; 01. Izmir Institute of TechnologyBilgisayarlı Görü alanındaki popülerliğini koruyan araştırma konularından birisi insansız araçlarda yer tespiti ve konumlandırmadır. Araçların konumlandırılmasında kullanılan GPS sistemlerinin bazı durumlarda faal olamadığı bilinen bir gerçektir ve bu yetersizlik imge tabanlı konumlandırma çalışmalarına hız vermiştir. Bizim çalışmamızda, araç içinden elde edilmiş Malaga şehir merkezi görüntülerinden oluşan bir veri tabanı kullanılarak imge tabanlı konumlandırma yapılmıştır. İlk olarak, anlamsal (semantik) bölütleme sonucunda elde edilen bir anlamsal betimleyici oluşturulmuş ve yaklaşık en yakın komşuluk araması tekniği de kullanılarak bir konumlandırma yapılmıştır. Ardından bu yöntemin başarısı, literatürde sıkça kullanılan yerel betimleyici tabanlı yöntemin başarısıyla kıyaslanmıştır. Ayrıca, bu iki yöntemin birleştirilmesi ile elde edilen melez bir yöntem önerilmiştir. Önerilen melez imge-tabanlı konumlandırmanın, sadece yerel betimleyici ve sadece anlamsal betimleyici kullanan yöntemden daha başarılı olduğu, dolayısıyla yerel betimleyici tabanlı yöntemlerin anlamsal betimleyiciler ile desteklenmesinin başarıyı artırdığı, deneysel sonuçlarla gösterilmiştir.Conference Object Citation - WoS: 4Citation - Scopus: 13Classification and Tracking of Traffic Scene Objects With Hybrid Camera Systems(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2018) Barış, İpek; Baştanlar, Yalın; Baştanlar, Yalın; 03.04. Department of Computer Engineering; 03. Faculty of Engineering; 01. Izmir Institute of TechnologyIn a hybrid camera system combining an omnidirectional and a Pan-Tilt-Zoom (PTZ) camera, the omnidirectional camera provides 360 degree horizontal field-of-view, whereas the PTZ camera provides high resolution at a certain direction. This results in a wide field-of-view and high resolution camera system. In this paper, we exploit this hybrid system for real-time object classification and tracking for traffic scenes. The omnidirectional camera detects the moving objects and performs an initial classification using shape-based features. Concurrently, the PTZ camera classifies the objects using high resolution frames and Histogram of Oriented Gradients (HOG) features. PTZ camera also performs high-resolution tracking for the objects classified as the target class by the omnidirectional camera. The object types we worked on are pedestrian, motorcycle, car and van. Extensive experiments were conducted to compare the classification accuracy of the hybrid system with single camera alternatives.Conference Object Tümyönlü ve Ptz Kameralar ile Taşıt Sınıflandırması(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2016) Barış, İpek; Baştanlar, Yalın; Baştanlar, Yalın; 03.04. Department of Computer Engineering; 03. Faculty of Engineering; 01. Izmir Institute of TechnologyÇalışmamızda trafik sahneleri üzerindeki araçların tespit edilip sınıflandırması için bir tümyönlü bir de PTZ (pantilt-zoom) kamera kullanan bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntem, tümyönlü kamerada arkaplan çıkarımı sonrası saptanan nesnenin konumuna göre PTZ kamerayı uygun açıya yönlendirmekte ve PTZ kamerada yapılan ikincil tespit sonrası çıkarılan öznitelikler ile araç sınıflandırılmaktadır. Sınıflandırma başarısı ayrıca sadece tümyönlü kamerada yapılan sınıflandırma ile karşılaştırılmıştır. Üzerine çalışılan nesne tipleri motorsiklet, araba, dolmuş ve yayadır.Conference Object Citation - WoS: 16Citation - Scopus: 18Combining Shape-Based and Gradient-Based Classifiers for Vehicle Classification(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2015) Karaimer, Hakkı Can; Çınaroğlu, İbrahim; Baştanlar, Yalın; 03.04. Department of Computer Engineering; 03. Faculty of Engineering; 01. Izmir Institute of TechnologyIn this paper, we present our work on vehicle classification with omnidirectional cameras. In particular, we investigate whether the combined use of shape-based and gradient-based classifiers outperforms the individual classifiers or not. For shape-based classification, we extract features from the silhouettes in the omnidirectional video frames, which are obtained after background subtraction. Classification is performed with kNN (k Nearest Neighbors) method, which has been commonly used in shape-based vehicle classification studies in the past. For gradient-based classification, we employ HOG (Histogram of Oriented Gradients) features. Instead of searching a whole video frame, we extract the features in the region located by the foreground silhouette. We use SVM (Support Vector Machines) as the classifier since HOG+SVM is a commonly used pair in visual object detection. The vehicle types that we worked on are motorcycle, car and van (minibus). In experiments, we first analyze the performances of shape-based and HOG-based classifiers separately. Then, we analyze the performance of the combined classifier where the two classifiers are fused at decision level. Results show that the combined classifier is superior to the individual classifiers. © 2015 IEEE.Conference Object Citation - WoS: 21Citation - Scopus: 33A Direct Approach for Human Detection With Catadioptric Omnidirectional Cameras(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2014) Çınaroğlu, İbrahim; Baştanlar, Yalın; Baştanlar, Yalın; 03.04. Department of Computer Engineering; 03. Faculty of Engineering; 01. Izmir Institute of TechnologyThis paper presents an omnidirectional vision based solution to detect human beings. We first go through the conventional sliding window approaches for human detection. Then, we describe how the feature extraction step of the conventional approaches should be modified for a theoretically correct and effective use in omnidirectional cameras. In this way we perform human detection directly on the omnidirectional images without converting them to panoramic or perspective image. Our experiments, both with synthetic and real images show that the proposed approach produces successful results. © 2014 IEEE.