Αλγοριθμικές μέθοδοι επεξεργασίας-ανάλυσης πολυμεσικής πληροφορίας
Authors: Γιαννούκος Ιωάννης 
Published: August 2021

Η παρούσα διατριβή προτείνει καινοτόμες τεχνικές για την ευφυή επεξεργασία πολυμεσικής πληροφορίας με έμφαση στην κατάτμηση εικόνων και εικονοσειρών καθώς και στην αναγνώριση προτύπων. Με την εισαγωγή εικόνων και εικονοσειρών υψηλής ανάλυσης, οι κλασικές τεχνικές καλούνται να εφαρμοστούν σε όλο και μεγαλύτερο χώρο εικονοστοιχείων. Ιδιαίτερα σε ό,τι έχει να κάνει με την κατάτμηση εικόνων και την αναγνώριση προτύπων, το υπολογιστικό κόστος για τις παραδοσιακές μεθόδους είναι ιδιαίτερα μεγάλο, καθιστώντας τες απρόσφορες για πολλές εφαρμογές. Για την αντιμετώπιση του ανωτέρω προβλήματος, στη διατριβή αυτή προτείνεται και αναλύεται ο αλγόριθμος της Επαγωγικής Σάρωσης. Ο αλγόριθμος αυτός χρησιμοποιεί τελεστές κυλιομένων παραθύρων εισάγοντας ένα σχήμα ταχύτητας προσθετικής αύξησης/πολλαπλασιαστικής μείωσης. Σύμφωνα με τον αλγόριθμο, η επεξεργασία επικεντρώνεται μόνο στις περιοχές που αποδίδουν τα χαρακτηριστικά του τελεστή, αγνοώντας ένα μεγάλο μέρος του χώρου των εικονοστοιχείων. Ως αποτέλεσμα, το υπολογιστικό κόστος ελαττώνεται δραστικά, αφού κλιμακώνεται αποδοτικά όσο η ανάλυση των εικόνων και των εικονοσειρών μεγαλώνει. Επίσης, προτείνεται ένα νέο χαρακτηριστικό ως μέσο γρήγορης κατηγοριοποίησης των εικόνων: τα συμφραζόμενα της εικόνας βάσει ενός τελεστή. Το χαρακτηριστικό αυτό προκύπτει από τη χρήση του αλγορίθμου Επαγωγικής Σάρωσης και σχετίζεται με το ποσοστό της εικόνας που περιέχει τα χαρακτηριστικά που αναζητά ο τελεστής κυλιομένων παραθύρων. Στη συνέχεια, παρουσιάζονται δύο συστήματα στα οποία έχει υλοποιηθεί και δοκιμαστεί ο αλγόριθμος της Επαγωγικής Σάρωσης: το σύστημα αυτόματης αναγνώρισης πινακίδων οχημάτων και το σύστημα ταύτισης εικονοσειρών διαφημίσεων τηλεοπτικού προγράμματος. Σύμφωνα με το πρώτο, ο προτεινόμενος αλγόριθμος σαρώνει μία εικόνα ώστε να κατατμηθεί η περιοχή της πινακίδας ενός οχήματος. Σε αντίθεση με την τεχνική της εξαντλητικής σάρωσης όλου του χώρου των εικονοστοιχείων, ο αλγόριθμος επεξεργάζεται ένα πολύ μικρό ποσοστό της εικόνας για να βρεθεί η σωστή περιοχή ενδιαφέροντος. Το δεύτερο σύστημα μεταφέρει τις αρχές του αλγορίθμου της Επαγωγικής Σάρωσης σε εφαρμογή επεξεργασίας εικονοσειρών. Σε αυτή την περίπτωση, ο προτεινόμενος αλγόριθμος αντικαθιστά την επεξεργασία κατά μπλοκ και καταφέρνει να υπολογιστούν γρήγορα, στα καρέ μιας εικονοσειράς, οι περιοχές που περιλαμβάνουν σε ικανή πυκνότητα τα χαρακτηριστικά του τελεστή. Στη συνέχεια, οι περιοχές ενδιαφέροντος χρησιμοποιούνται για να υπολογιστεί το επίπεδο ομοιότητας των εικονοσειρών τηλεοπτικού προγράμματος και διαφημίσεων. Στο τελευταίο μέρος αυτής της διατριβής παρουσιάζονται εφαρμογές τεχνικών μηχανικής μάθησης και συστοιχιών τους για την αναγνώριση προτύπων σε διάφορα επιστημονικά πεδία. Αρχικά, προτείνονται μεθοδολογίες βασισμένες σε τεχνικές μηχανικής μάθησης στο πεδίο της τηλεκπαίδευσης και συγκεκριμένα για την πρόβλεψη της επίδοσης των φοιτητών. Έπειτα, παρουσιάζεται μια μέθοδος συστοιχίας νευρωνικών δικτύων για την οπτική αναγνώριση χαρακτήρων. Τέλος, παρουσιάζεται μια στοχαστική συστοιχία νευρωνικών δικτύων για την εκτίμηση δείγματος που περιέχει ασθενείς με τη νόσο Alzheimer.