Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2010
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: AHMET BUĞDAY
Danışman: HAKKI ALPARSLAN ILGIN
Özet:Görsel video uygulamalarının temel ve kritik çalışma alanlarından biri video dizilerindeki hareket eden ön plan nesnelerinin tanımlanması ve belirlenmesidir. Hareket eden ön plan nesnelerini belirlemek için arka plan çıkarımı en çok kullanılan yöntemlerin başında gelir. Arka plan çıkarımı yönteminin kullanılabilmesi için arka plan modelinin bilinmesi ya da değişen arka plan görüntüleri için arka plan modelinin dinamik olarak oluşturulması gerekir. Bu yükseklisans tez çalışmasında ön plan arka plan ayrımında kullanılan yöntemler anlatılmıştır. Yöntemler anlatılırken bellek kullanımı, gerçek zamanlı uygulanabilirliği ve doğru sonuç üretmeleri açısından karşılaştırılmışlardır. Diğer yöntemlere nazaran kod çizelgesi üzerinde daha fazla durulmuştur. Kod çizelgesi yönteminin tercih edilmesinin sebebi etkin bellek kullanımı, hızlı sonuç üretimi, dış ortam şartlarında çalışabilmesi gibi özellikleridir. Bunların dışında kod çizelgesi yöntemi değişen arka plan şartlarına göre arka plan modelini güncelleyerek doğru sonuçlar elde edilmesini sağlar. Kod çizelgesi yöntemindeki işlem sayısı azaltılarak geliştirilen kutu tabanlı kod çizelgesi yöntemine bağlı bileşenler analizi, gölge ve ışık maskeleri eklenerek bu yöntem geliştirilmiştir. Deneysel çalışmalar sonucunda geliştirilen kutu tabanlı kod çizelgesi yönteminin ön plan arka plan ayrımını başarılı ve hızlı bir şekilde yaptığı görülmüştür.Abstract One of the basic and critical work area are of video surveilance is, determining and identifying the moving foreground objects in video sequences. Background subtraction is the most used method identifying the moving foreground objects. Background subtraction method can be used if only background model is known or background model must be constructed dinamically. Fore, this study describes the methods used in the differentiation of the background and foreground in videoes. While the methods are being described, methods’ memory usage, real-time applicability and to produce accurate results have been compared. Compared to other methods more focused on the codebook method. Codebook is preferred because of the the features such as efficient memory usage, faster production of results, work in outdoor conditions. In addition, the codebook method updates the background model according to changing background conditions to produce accurate results. A new box-based codebook method was developed by reducing the computation complexity. Box-based codebook model has been improved by adding connected component analysis, shadow and higlight detection masks. Experimental results showed that improved box-based codebook method is fast and successful in foreground and backgrond segmentation.