Dtw bazlı kodlu derin özelliklerle görsel yer tanıma - Tello, Ammar (Hasan Kalyoncu Üniversitesi, 2020)
Optik Yer Tanımlama (VPR) teknikleri otonom robotların ve sürücüsüz araçların, bir tek görsel girdiler kullanarak ucuz ve doğru bir şekilde yer belirleme imkanı sağlamaktadır. Önceden, Global Konumlandırma Sistemini kullanan algılayıcı tabanlı sistem GPS ve bunun yanı sıra mesafe algılayıcısı sık kullanılmıştır. Ancak, sinyal sonuç çıkarımında maliyet ve korunmasızlık gibi dezavantajlar ve bunula birlikte görsel algılayıcı (Kamera) kalite geliştirmesi gibi sistemlerin, görsel tabanlı sistemlerle değiştirilmesine yol açmaktadır. Bu sistem tabanlı cihazı bilgi ile zengin bir girdi elde edebilir ve VPR dahil, çok çeşitli uygulamalar için dikkate değer bir öneme sahiptir. Sonuç olarak, birçok görüntüleme tekniği incelenmiş ve farklı görüntü tanımlayıcıları yerelleştirme algoritmalarına yerleştirilmiş ve çevredeki ortamın farkında olacak bir sistem tıpkı insan gibi yapmayı amaçlanmaktadır. Bu tezde, yeni bir VPR yaklaşımı gösterilmiş ve Dinamik Zaman Çarpıtma (DTW) tekniği kullanılarak Fisher Vector (FV) vasıtasyla kodlanacak olan Evrişimli Sinir Ağı (CNN) yapısından çıkarılan özellikleri kullanılmıştır. Daha ayrıntılı anlatmak gerekirse, özellikler; önceden eğitilmiş bir CNN'den ihraç edilir, daha sonra kodlanması için FV'ye beslenir, sonunda DTW algoritmasına itilir ve referans görüntüler ve yeni gelen görüntüler arasında (test görüntüleri) en iyi eşleşmeleri bulmak için bu şekilde kullanılır. Ayrıca, DTW'ye en fit olanı bulmak için farklı CNN yapılarının performansı araştırıldı ve tüm yapı katmanlarının performansı karşılaştırıldı. Bundan başka, el yapımı özelliklerin, derin özelliklerle değiştirme avantajı da incelenmiştir. Bu çalışmanın ana hedefi, Hayatın farklı gerçek zorluklarıyla yüzleşebilecek sağlam bir yaklaşım geliştirmek ve FV ile kodlanmış derin özellikleri daha sağlam özellikler elde edilmesine yol açabileceğine inanıyoruz. Basettiğimiz bu girişm diğer klasik yaklaşımlara karşı ters olduğu değerlendirilmişti, Özellikle SVM olanı bizim yaklaşımımızdan ve bilhassa veri kümeleri işlenmesi gerektiğinde daha iyi performans gösterip yalnız açı ve / veya görünüm gibi bazı zorlukları bulunmaktadır
Keywords: Dinamik Zaman Çarpıtma; Derin Özellikler; Fisher Vector; CNN; Görüntü Dizisi Eşlemesi; Görsel Yer Tanımlama.