In this thesis, an object detection system based on omnidirectional camera whichhas the advantages of detecting a large view-field is introduced. Initially, the traditional camera approach that uses sliding windows and Histogram of Gradients (HOG) features is adopted. Later on, how the feature extraction step of the conventional approach should be modified is described. The aim is an efficient and mathematically correct use of HOG features in omnidirectional images. Main steps are conversion of gradient orientations to compose an omnidirectional sliding window and modification of gradient magnitudes bymeans of Riemannian metric. Owing to the proposed methods, object detection processcan be performed on the omnidirectional images without converting them to panoramic orperspective image. Experiments that are conducted with both synthetic and real imagescompare the proposed approach with regular (unmodified) HOG computation on bothomnidirectional and panoramic images. Results show that the performance of detectionhas been improved by using the proposed method.

Bu tez calışmasında, geniş görüş alanı avantajına sahip olan tümyönlü kameralarile nesne tespiti yapan bir sistem tanıtılmıştır. Öncelikle, geleneksel kameralariçin önerilen yaklaşım ile, perspektif imgeler üzerinde kayan pencereler yöntemi kullanılarak HOG özniteliklerinin çıkarılması işlemi gerçekleştirilmiştir. Daha sonra, halihazırda uygulanan geleneksel öznitelik çıkarım adımlarının bu amaç doğrultusunda nasıluyarlanacağı tarif edilmiştir. Buradaki amaç, HOG özniteliklerini verimli ve matematikselolarak doğru bir şekilde tümyönlü kameralar üzerinde uygulayabilmektir. Uygulanantemel değişikliklerden birincisi, gradyan (yön türevi) oryantasyonlarının tümyönlüimgelerde kayan pencereleri elde edecek şekilde uyarlanmasıdır. Uygulanan ikinci önemlideğişiklik ise, gradyan şiddetinin Riemannian metriği ile yeniden uyarlanmasıdır. Adapteedilen bu değişiklikler sayesinde, tümyönlü imgelerin perspektif yada panoramik imgelereçevrilmesine ihtiyaç duyulmadan, direk olarak nesne tespiti yapılması mümkün kılınmıştır.Deney kısmında oluşturulan sentetik ve gerçek imgeler vasıtasıyla, önerilen tespit sistemiile normal (değişikliğe uğramamış) HOG hesaplama yönteminin tümyönlü ve panoramikimgeler üzerinde karşılaştırması yapılmıştır. Deneysel sonuçlarla yapılan analiz, önerilenmetot ile uygulanan nesne tespiti işleminin kaydettiği performans artışını gözler önünesermiştir.