Ölçeklenebilir hibrit nesne tanıma sistemi

Abstract

Gerçek zamanlı mobil nesne tanıma uygulamalarında anahtar noktaların eşlenmesi için genellikle ikilik betimleyiciler kullanılır. Ancak bu betimleyiciler kamera bakış açısı benzeri etmenlerden oldukça etkilendiğinden nokta eşleme başarımları daha karmaşık betimleyicilere göre düşüktür. Proje kapsamında ikilik betimleyicilerin eşlenmesi için iki aşamalı yeni bir yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntemin ilk adımı bilinen nesnelerin imgelerinden çıkarılan betimleyicilerin arasında K en yakın betimleyiciyi tespit eder. İkinci adım ise bu betimleyicilerden doğru eşleme olasılığı en yüksek olanı söz konusu her bir betimleyiciye özel istatistiksel bir yaklaşımla seçer. Bu istatistikler bir öğrenme adımında sentetik görüntülerden hesaplanır. Yöntem düzlemsel ve üç boyutlu nesneler üzerindeki anahtar noktaların doğru eşlenme oranını sadece Hamming uzaklığı ile en yakın komşunun belirlenmesine göre arttırmaktadır. Ayrıca önerilen yöntemin ilk adımı yaklaşık en yakın komşu yöntemleriyle uyumlu olduğundan bu iki adımlı hibrit yöntem benzerlerinin aksine büyük betimleyici kümeleriyle çalışılmasını sağlar. Projede ayrıca nesne tanımaya katkısı az olacağı öngörülen betimleyicilerin tespiti için bir yöntem geliştirilmiş, bu betimleyiciler çıkarılsa dahi nesne tanıma başarımında büyük bir kayıp yaşanmadığı gösterilmiştir.