1. Türk Yapay Zeka ve Yapay Sinir Ağları Sempozyum
  • 1. Türk Yapay Zeka ve Yapay Sinir Ağları Sempozyumu Bildirileri
  • ÖNSÖZ
  • TEŞEKKÜR
  • İÇİNDEKİLER
  • Davetli Bildiri - Invited Paper
    • Towards Program Understanding Systems
  • Akıl Yürütme - Reasoning
    • Proof-Checking Process-Based Reasoning about Physical Systems
    • An Extension of the Corresponding Value Technique in Qualitative Modeling and Simulation
    • Qualitative Reasoning Experiments with the MVL Theorem Proving System
    • Tekdüze Olmayan Usavurum Yöntemleri ve Yapay Zeka
    • Issues in Commonsense Set Theory
  • Yapay Sinir Ağları Uygulamaları - Applications of Artificial Neural Networks
    • A Survey of Neural Network Applications for Scheduling Problems
    • A Study in Connectionist Modeling of Hard-Constraint Problems: Solving Tangram Puzzles
    • Solving Maze Problems by Cellular Neural Networks
    • Ping-Pong Oynamasını Öğrenen Yapay Sinir Ağı
  • Doğal Diller - Bilgi Gösterimi / Natural Languages - Knowledge Representation
    • Towards a Formal Semantics of Turkish
    • An Approach to Machine Translation
    • Functional Categorization of Knowledge
    • Four Levels of Learning and Representation in Modeling Scientific Discovery
  • Konuşma Tanıma/ Speech Recognition
    • Konuşma İşaretinin Tanınması için Kullanılan Yapay Nöron Ağları ve Diğer Teknikler
    • Isolated Speech Recognition System
    • Vocal Tract Shape Estimation
    • Comparison of Human and Lovebird Speech
  • Yapay Sinir Ağları Yapıları/ Artificial Neural Network Architectures
    • Artificial Neural Networks that Grow When They Learn and Shrink When They Forget
    • Sinir Ağlarının Optik Cihazlarla Tasarımı
    • Classification and Computation on Non-uniform Finite Cellular Automata Networks
    • Yapay Sinir Ağları Konusunda Hukuki bir Yaklaşım
  • Tasarımda Yapay Zeka / Artificial Intelligence in Design
    • Fuzzy Lojik Kontrolerlerin Dizaynı için Yeni bir Metod
    • Bilgi Tabanlı Yaratıcı Kavramsal Dizayn
    • A Distributed Expert System Architecture
    • KNOWALL! An Experimental Inscriptor-Based Expert System
  • Örüntü Tanıma / Pattern Recognition
    • A Counterpropagation Network Model to Recognize and Classify Chart Patterns in Automated Manufact.
    • Experiments with RST, A Rotation, Scaling and Translation Invariant Pattern Classification System
    • Application of Artificial Neural Networks to Pattern Recognition
    • Segmentation of Ottoman Characters
  • Görme ve Görüntü İşleme / Vision and Image Processing
    • Active Vision / Etkin Görme
    • Renkli Resim İşlemenin Teorik ve Pratik Özellikleri
    • Otomatik Odaklama
    • Executing Prolog Programs with Dataflow Approach
  • Yapay Sinir Ağları Uygulamaları / Application of Artificial Neural Networks
    • A Neural Network Architecture for Emulating Forward Dynamics of a Robot Manipulator
    • Stability Properties of Artificial Neural Network Based Robotic Controllers
    • Pattern Classifier
    • Yapay Sinir Ağlarının Robotikteki Uygulamaları
  • Yazar Dizini / Author Index
Powered by GitBook
On this page
  • Abstract
  • Özet
  • Tam Metin

Was this helpful?

  1. Görme ve Görüntü İşleme / Vision and Image Processing

Otomatik Odaklama

D. T. Pham, V. Aslantaş, University of Wales, İngiltere.

Abstract

Automatic Focussing is a technique of Active Vision which can be employed to compute the depth of objects in a three-dimensional (3D) scene.

There are two specific problems in automatically focussing a general-purpose servo-controlled video camera on manually selected targets:

1) Without having any information about depth, how to best determine the focus motor position providing the sharpest image of an object point.

2) When a sharp image has been captured, how to obtain the depth of the given object point be measured.

To solve the first problem, a "sharpnees" : criterion must be formulated and a search-technique to locate the mode of the criterion function is needed. The second problem is solved by applying the laws of geometrical optics when the sharp image and the values of the lens parameters have been obtained.

In this paper, solutions to these probleme are explained.

Özet

Aktif Görmenin bir tekniği olan Otomatik Odaklama, üç boyutlu (3B) bir çevredeki nesnelerin mesafesini hesaplamakta kullanılabilir.

Bir genel-maksatlı servo-kontrollü video kameranın elle seçilmiş hedefler üzerinde otomatik odaklamasında ortaya çıkan iki problem vardır:

1) Mesafe bilgisi olmaksızın, bir nesnenin noktasının net görüntüsünü sağlayacak odak-motor pozisyonu en iyi nasıl tespit edilir?

2) Net bir görüntü elde edildiğinde, nesne üzerindeki bir noktanın mesafesi nasıl ölçülebilir?

Birinci problemi çözmek için bir "netlik" kıstası formülüze edilmelidir ve kıstas fonksiyonunun modunun yerini tayin etmek için bir arama-tekniğine ihtiyaç vardır. Net görüntü ve mercek parametrelerinin değerleri elde edildiğinde optik geometri kanunları kullanılarak ikinci problem çözülür. Bu makalede, yukarıda bahsedilen problemlere çözümler açıklanacaktır.

Tam Metin

Bildirinin tamamını görüntülemek için aşağıdaki dosyayı indiriniz.

PreviousRenkli Resim İşlemenin Teorik ve Pratik ÖzellikleriNextExecuting Prolog Programs with Dataflow Approach

Last updated 5 years ago

Was this helpful?

14MB
303-311.pdf
pdf
303-311 Otomatik Odaklama