Filtreler

2007 - 200922010 - 20173
Filtreleri Sıfırla

Ayarlar

İndeks: Conference Proceedings Citation Index – Science (CPCI-S) × Konu: Pixels ×

Arama Sonuçları

Listeleniyor 1 - 5 / 5
  • Küçük Resim
    Yayın
    Çok-hipotezli süperpikseller ile sahne bölütleme ve etiketleme
    (IEEE, 2015-06-19) Ak, Kenan Emir; Ateş, Hasan Fehmi
    Süperpikseller son zamanlarda imge bölütleme ve sınıflandırma problemlerinde giderek önem kazanmaktadır. Sahne etiketlemede imge öncelikle bir süperpiksel algoritması ile görsel olarak tutarlı küçük parçalara bölütlenmekte; daha sonra süperpikseller farklı sınıflara ayrı¸stırılmaktadır. Sınıflandırma performansı kullanılan süperpiksel algoritmasının özellikleri ve parametre ayarlarından önemli ölçüde etkilenmektedir. Bu bildiride sahne etiketleme doğruluğunu iyileştirmek için birden fazla süperpiksel bölütleme sonucunu sınıflandırıcı seviyesinde kaynaştıran bir yöntem önerilmiştir. Öncelikle basit, parametrik olmayan ve eğitim gerektirmeyen SuperParsing algoritması kullanılarak süperpiksel etiketleri için olabilirlik oranları tespit edilir. Daha sonra alternatif süperpiksel bölütleme senaryoları için hesaplanan olabilirlik oranları piksel seviyesinde kaynaştırılarak, ilgili sahnenin bölütlenmesi ve etiketlenmesi tamamlanır. Önerilen yöntem 2,688 imge ve 33 etiket içeren SIFT Flow veri kümesi üzerinde test edilmiş ve SuperParsing’den daha yüksek sınıflandırma doğruluğu elde edilmiştir.
  • Küçük Resim
    Yayın
    Kernel kod-tablosu kodlaması ile sahne etiketleme
    (IEEE, 2017-06-27) Ateş, Hasan Fehmi; Sünetci, Sercan
    Sahne bölütleme ve etiketlemede son yıllarda süperpiksel tabanlı yaklaşımların başarılı olduğu görülmektedir. Öncelikle görüntü bir süperpiksel algoritması ile görsel olarak tutarlı küçük parçalara bölütlenmekte; daha sonra her süperpiksel için çeşitli öznitelik betimleyicileri hesaplanıp sınıflandırma yapılmaktadır. Bu bildiride süperpiksel öznitelikleri için Kernel Kodtablosu Kodlama (KKT) yaklaşımı önerilmiştir. KKT’de öznitelik vektörleri için sabit nicemleme yerine birden fazla kodsözcüğüne yumuşak eşlemleme yapılmaktadır. Kodsözcüklerine atanan ağırlıklar bir kernel uzaklık fonksiyonu ile hesaplanmaktadır. KKT yöntemi SuperParsing görüntü ayrıştırma algoritmasında SIFT özniteliklerinin kodlanması için kullanılmıştır. Geliştirdiğimiz yöntem 2,688 görüntü ve 33 sınıf içeren SIFT Flow veri kümesi kullanılarak denenmiş ve SuperParsing yönteminden %2.7 daha yüksek ayrıştırma doğruluğu sağlanmıştır.
  • Küçük Resim
    Yayın
    Kernel likelihood estimation for superpixel image parsing
    (Springer Verlag, 2016) Ateş, Hasan Fehmi; Sünetci, Sercan; Ak, Kenan Emir
    In superpixel-based image parsing, the image is first segmented into visually consistent small regions, i.e. superpixels; then superpixels are parsed into different categories. SuperParsing algorithm provides an elegant nonparametric solution to this problem without any need for classifier training. Superpixels are labeled based on the likelihood ratios that are computed from class conditional density estimates of feature vectors. In this paper, local kernel density estimation is proposed to improve the estimation of likelihood ratios and hence the labeling accuracy. By optimizing kernel bandwidths for each feature vector, feature densities are better estimated especially when the set of training samples is sparse. The proposed method is tested on the SIFT Flow dataset consisting of 2,688 images and 33 labels, and is shown to outperform SuperParsing and some of its extended versions in terms of classification accuracy.
  • Küçük Resim
    Yayın
    An algorithm and its architecture for half-pixel variable block size motion estimation
    (IEEE, 2007) Fatemi, Mohammad Reza Hosseiny; Salleh, Rosli Bin; Ateş, Hasan Fehmi
    This paper presents an accurate half-pixel variable block size motion estimation algorithm and its hardware architecture. The proposed algorithm does not require interpolation of the reference frame pixels and has near performance to the conventional interpolation-search methods. These simplifications cause high level reduction in computational time and gate count without the need for internal or external half-pixel accuracy search memory. A simple, low latency, high throughput and fully utilized pipelined architecture of proposed algorithm is implemented in VHDL The proposed hardware architecture uses shift registers for multiplication and pipelining technique and can support half-pixel accuracy variable block size motion estimation for the real time HDTV format (1920 x1280 resolution and 30 Frames/sec).
  • Küçük Resim
    Yayın
    A cost-efficient bit-serial architecture for sub-pixel motion estimation of H.264/AVC
    (IEEE Computer Soc, 2008) Fatemi, Mohammad Reza Hosseiny; Ateş, Hasan Fehmi; Salleh, Rosli Bin
    This paper presents a new VLSI architecture for sub-pixel motion estimation in H.264/AVC encoder. It is based on an interpolation free algorithm that causes a high level reduction on memory requirement, hardware resources and computational complexity. A high performance, bit-serial pipeline architecture is proposed for quarter pixel accurate motion estimation which supports real-time H.264 encoding. Due to the bit-serial, modular and reusable architecture, it provides significant improvement in area cost (at least 390) and increases the macroblock processing speed almost 6 times when compared with the previous designs. The proposed architecture is suitable for portable multimedia devices where the memory and power consumption are limited.