Ανάπτυξη αποδοτικών ευφυών ταξινομητών και εφαρμογή τους στην όραση μηχανών
Authors: Παπακώστας Γεώργιος 
Published: January 2014

Σημαντικό μέρος ενός σύγχρονου και ευφυούς συστήματος, αποτελεί η διαδικασία ταξινόμησης των προτύπων που στοιχειοθετούν μία εφαρμογή. Η διαδικασία της ταξινόμησης, πραγματοποιείται με τη χρήση ειδικών διατάξεων, που ονομάζονται Ταξινομητές, οι οποίοι έχουν συγκεκριμένη αρχιτεκτονική και κύρια λειτουργία, την κατηγοριοποίηση των προτύπων που εμφανίζονται στην είσοδο τους. Στην παρούσα διατριβή παρουσιάζονται μέθοδοι και διαδικασίες οι οποίες εξασφαλίζουν την αποδοτικότερη λειτουργία των ευφυών ταξινομητών, επεμβαίνοντας καθεμία σε διαφορετικά στάδια επεξεργασίας. Το σημαντικότερο τμήμα επεξεργασίας από το οποίο αποτελείται ένα σύγχρονο σύστημα ταξινόμησης, είναι η διαδικασία εξαγωγής των χαρακτηριστικών διάκρισης και αυτό, γιατί τα χαρακτηριστικά διάκρισης περικλείουν όλη την απαραίτητη πληροφορία για την φύση των προς ταξινόμηση προτύπων. Η διαδικασία εξαγωγής των χαρακτηριστικών καθορίζει σε μεγάλο βαθμό και την απόδοση λειτουργίας του χρησιμοποιούμενου ταξινομητή. Επιλέγοντας ως χρησιμοποιούμενα χαρακτηριστικά διάκρισης τις ορθογώνιες ροπές, στα πλαίσια της παρούσας διατριβής έχει πραγματοποιηθεί μία αναλυτική μελέτη της αριθμητικής συμπεριφοράς των αναδρομικών αλγορίθμων υπολογισμού των ορθογώνιων ροπών. Η μελέτη αυτή ανέδειξε την ύπαρξη σφάλματος λόγω πεπερασμένης ακρίβειας που εμφανίζεται κατά τον υπολογισμό των ορθογώνιων ροπών. Μέσα από αυτή την διερεύνηση, ορίζονται οι κατάλληλες συνθήκες κάτω από τις οποίες δημιουργούνται και διαδίδονται τα σφάλματα πεπερασμένης ακρίβειας, ενώ η ανάγκη ανάπτυξης περισσότερο ευσταθών αλγορίθμων υπολογισμού των ροπών, διαφαίνεται άκρως σημαντική. Ως εναλλακτικές μέθοδοι υπολογισμού των Zernike, Pseudo-Zernike και Fourier- Mellin ορθογώνιων ροπών, οι οποίες δεν παρουσιάζουν την παραπάνω ευπάθεια των αναδρομικών αλγορίθμων, προτείνονται δύο νέες μεθοδολογίες οι οποίες εξασφαλίζουν τον ακριβή και ταχύ υπολογισμό των ροπών αυτών. Η πρώτη προτεινόμενη κατηγορία αλγορίθμων, υπολογίζει κατά προσέγγιση της ορθογώνιες ροπές, όπου ο πιο χρονοβόρος όρος υπολογίζεται με πολυπλοκότητα τάξης Ο(log2(p)), όταν η αντίστοιχη πολυπλοκότητα του συμβατικού αλγορίθμου είναι O(p). Αυτή η μείωση της πολυπλοκότητας, σε συνδυασμό με το γεγονός ότι τα προσεγγιστικά σφάλματα υπολογισμού των ροπών διατηρούνται σε χαμηλά επίπεδα, προσδίδουν στους αλγορίθμους αυτούς σημαντική χρησιμότητα σε εφαρμογές αναγνώρισης προτύπων. Η δεύτερη κατηγορία αλγορίθμων, παρουσιάζει καλύτερη συμπεριφορά από την πρώτη, αφού υπολογίζει τις ακριβείς τιμές των ροπών με αναδρομικό τρόπο σε πολύ μικρό χρόνο. Η αντίστοιχη υπολογιστική πολυπλοκότητα των αλγορίθμων αυτών είναι O(1), πράγμα που σημαίνει ότι ο υπολογισμός του πιο χρονοβόρου όρου γίνεται σε σταθερό χρόνο ανεξάρτητα από την τάξη της ροπής. Επιπλέον, στα πλαίσια αυτής της διατριβής εισάγεται μία καινούρια μέθοδος εξαγωγής χαρακτηριστικών τα οποία βασίζονται στις ροπές και ονομάζονται συμπιεσμένα χαρακτηριστικά διάκρισης. Πιο συγκεκριμένα, με βασικό σκοπό την κατασκευή διανυσμάτων χαρακτηριστικών μεγάλης διακριτικής ικανότητας και μικρής διάστασης, εφαρμόζεται η μέθοδος της συμπίεσης με τη χρήση των κυματιδίων (wavelets) σε ένα κατάλληλα σχηματισμένο σήμα αποτελούμενο από τα πλάτη των ορθογώνιων ροπών. Οι εναπομείναντες συμπιεσμένοι συντελεστές κυματιδίου αποτελούν τα νέα χαρακτηριστικά διάκρισης, τα οποία χαρακτηρίζονται από υψηλή διακριτική ικανότητα αφού περιγράφουν ένα σήμα ροπών που αποτελείται από ροπές υψηλών τάξεων. Μία παραλλαγή της παραπάνω μεθόδου στην οποία εφαρμόζεται ένα επιπλέον στάδιο επεξεργασίας, η ομαλοποίηση του σήματος των ροπών, επιτρέπει την επίτευξη πολύ υψηλών ποσοστών συμπίεσης, της τάξεως του 75%. Δύο ακόμη παράγοντες που καθορίζουν την απόδοση ενός ευφυούς ταξινομητή, εκτός από την εξαγωγή των χαρακτηριστικών, είναι ο αλγόριθμος με τον οποίο εκπαιδεύεται και η αρχιτεκτονική δομή του. .............................