@article{article_263439, title={KINECT NOKTA BULUTU VERİSİNE METRİK TABANLI YENİ BİR SINIFLANDIRMA YAKLAŞIMI}, journal={Technological Applied Sciences}, volume={11}, pages={153–170}, year={2016}, author={Özbay, ERDAL and Çınar, AHMET}, keywords={Sınıflandırma, Nokta Bulutu, Mean-Shift, Nesne tanıma, Kinect}, abstract={3B nokta bulutu verileri ile nesne sınıflandırma araştırma alanında gelişmekte çalışmalarında en önemli sorunlardan biridir. Bu yazıda 3B nokta bulutu verilerine göre gerçek nesnelerin etkin şekilde tespiti için yeni bir metriksel yöntem önermekteyiz. Gerçek nesnelerin algılanması ortalama kayma (mean-shift) sınıflandırma algoritmasına dayalı bir yöntemle yapılmaktadır. Yöntemin verimliliği karşılaştırmalı resmi 3B verileri ve gerçek 3B nokta bulutu verileri ile doğrulanmaktadır. Nokta bulutu verileri ve metrik bilgilerin kombinasyonu bir yazılım çerçevesinde uygulanarak sınıflandırma aşamasının sonuçlarını iyileştirilmektedir. Bu amaçla, 3B nokta bulutu verilerinin sınıflandırılması önemli ölçüde hata azaltılarak farklı nesneler içine sağlam segmentasyon ve özellik çıkarımları değerlendirilmiştir. Ham veri üzerine uygulanan ortalama kayma algoritması ile metrik sınıflandırma gerçekleştirilmiş veri üzerine ortalama kayma algoritması uygulaması otomatik olarak karşılaştırılarak metrik sınıflandırma algoritmasının doğruluğu değerlendirilmektedir. Sonuçlar metrik sınıflandırma algoritmasının basit düzlemsel şekle sahip farklı nesnelerin otomatik olarak sınıflandırılmasına verimli bir sürece sahip olduğu göstermektedir}, number={4}, publisher={E-Journal of New World Sciences Academy}