Framework for extracting and solving combination puzzles

Selles töös uuritakse, kuidas arvuti nägemisega seotud algoritme on võimalik rakendada objektide tuvastuse probleemile. Täpsemalt, kas arvuti nägemist on võimalik kasutada päris maailma kombinatoorsete probleemide lahendamiseks. Idee kasutada arvuti rakendust probleemide lahendamiseks, tulenes tähelepanekust, et probleemide lahenduse protsessid on kõik enamasti algoritmid. Sellest võib järeldada, et arvutid sobivad algoritmiliste probleemide lahendamiseks paremini kui inimesed, kellel võib sama ülesande peale kuluda kordades kauem. Siiski ei vaatle arvutid probleeme samamoodi nagu inimesed ehk nad ei saa probleeme analüüsida. Niisiis selle töö panuseks saab olema erinevate arvuti nägemise algoritmide uurimine, mille eesmärgiks on päris maailma kombinatoorsete probleemide tõlgendamine abstraktseteks struktuurideks, mida arvuti on võimeline mõistma ning lahendama.Praegu on antud valdkonnas vähe materiali, mis annab hea võimaluse panustada sellesse valdkonda. Seda saavutatakse läbi empiirilise uurimise testide kogumiku kujul selleks, et veenduda millised lähenemised on kõige paremad. Nende eesmärkide saavutamiseks töötati läbi suur hulk arvuti nägemisega seotud materjale ning teooriat. Lisaks võeti ka arvesse reaalaja toimingute tähtsus, mida võib näha erinevate liikumisest struktuuri eraldavate algoritmide(SLAM, PTAM) õpingutest, mida hiljem edukalt kasutati navigatsiooni ja liitreaalsuse probleemide lahendamiseks. Siiski tuleb mainida, et neid algoritme ei kasutatud objektide omaduste tuvastamiseks.See töö uurib, kuidas saab erinevaid lähenemisi kasutada selleks, et aidata vähekogenud kasutajaid kombinatoorsete päris maailma probleemide lahendamisel. Lisaks tekib selle töö tulemusena võimalus tuvastada objektide liikumist (translatsioon, pöörlemine), mida saab kasutada koos virutaalse probleemi mudeliga, et parandada kasutaja kogemust.This thesis describes and investigates how computer vision algorithms and stereo vision algorithms may be applied to the problem of object detection. In particular, if computer vision can aid on puzzle solving. The idea to use computer application for puzzle solving came from the fact that all solution techniques are algorithms in the end. This fact leads to the conclusion that algorithms are well solved by machines, for instance, a machine requires milliseconds to compute the solution while a human can handle this in minutes or hours. Unfortunately, machines cannot see puzzles from human perspective thus cannot analyze them. Hence, the contribution of this thesis is to study different computer vision approaches from non-related solutions applied to the problem of translating the physical puzzle model into the abstract structure that can be understood and solved by a machine.Currently, there is a little written on this subject, therefore, there is a great chance to contribute. This is achieved through empirical research represented as a set of experiments in order to ensure which approaches are suitable. To accomplish these goals huge amount of computer vision theory has been studied. In addition, the relevance of real-time operations was taken into account. This was manifested through the Different real-time Structure from Motion algorithms (SLAM, PTAM) studies that were successfully applied for navigation or augmented reality problems; however, none of them for object characteristics extraction.This thesis examines how these different approaches can be applied to the given problem to help inexperienced users solve the combination puzzles. Moreover, it produces a side effect which is a possibility to track objects movement (rotation, translation) that can be used for manipulating a rendered game puzzle and increase interactivity and engagement of the user