New pattern recognition techniques in machine vision systems
Authors: Κουσκουρίδας Ρήγας 
Published: January 2014

Καθώς το περιβάλλον εργασίας των ρομπότ γίνεται όλο και πιο πολύπλοκο, αναδύονται νέες προκλήσεις αναγνώρισης προτύπων. Εκτός από τη συμβατική ερώτηση «Ποιο είναι το αντικείμενο», στις μέρες μας, οι επιστήμονες καλούνται να απαντήσουν και σε άλλες εξίσου ενδιαφέρουσες ερωτήσεις, όπως «Πού είναι αυτό;» ή «Πώς να το πιάσω;». Οι τεχνικές αιχμής περιλαμβάνουν προηγμένες υπορουτίνες αναγνώρισης προτύπων που συνεργάζονται με αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, έτσι ώστε να παρέχουν πορίσματα, σχετικά με την τρέχουσα κατάσταση του περιβάλλοντος, παρόμοια με εκείνα που εξάγει ο ανθρώπινος νους. Ένα ενδιαφέρον πρόβλημα στον τομέα της υπολογιστικής όρασης είναι η εκτίμηση του τρισδιάστατου διανύσματος θέσης ενός αντικειμένου, λόγω της πρακτικής ιδιαιτερότητας και της θεμελιώδους σημασίας του, σε διαδικασίες κατανόησης σκηνικών. Μια πληθώρα διαφορετικών εφαρμογών απαιτούν την ακριβή εκτίμηση της γεωμετρικής τοποθέτησης των αντικειμένων, ως προς ένα δεδομένο σύστημα αναφοράς, για την επίτευξη των στόχων τους. Στη ρομποτική, ο αυτόνομος χειρισμός αντικειμένων είναι εφικτός μόνο σε περιπτώσεις, κατά τις οποίες οι έξι βαθμοί ελευθερίας του στόχου είναι γνωστοί. Παρά τις άφθονες ερευνητικές προσπάθειες και τα μέχρι στιγμής επιτεύγματα, δεν έχει ακόμη κατασκευαστεί ένα προηγμένο σύστημα όρασης, το οποίο να χαρακτηρίζεται από χαμηλή πολυπλοκότητα και επαρκείς δυνατότητες γενίκευσης. Η παρούσα διδακτορική διατριβή είναι εμπνευσμένη από τις αξιοσημείωτες έμφυτες ικανότητες των ανθρώπων, που εντοπίζονται στην εκτίμηση της σχετικής θέσης των αντικειμένων, δεδομένης μιας αρχικής υπόθεσης. Ανεξάρτητα από τις συνθήκες φωτισμού κα τις πιθανές κοινές διαταραχές της όρασης, όπως η μερική επικάλυψη, η υπεροχή των ανθρώπων σε ότι αφορά στην ερμηνεία της τρισδιάστατης γεωμετρικής τοποθέτησης των αυθαίρετα τοποθετημένων αντικειμένων είναι αδιαμφισβήτητη. Από όλες τις εργασίες που πραγματοποιούνται από ανθρώπινα όντα, η πλειοψηφία έχει άμεση σχέση με το χειρισμό αντικειμένων, είτε κατά τη διάρκεια της βρώσης και της πόσης, είτε για τον χειρισμό ενός εργαλείου. Από την άλλη πλευρά, η υλοποίηση του χειρισμού στόχου από ένα ρομποτικό βραχίονα τοποθετεί αυστηρούς περιορισμούς ως προς την ακριβή ταχύτητα εκτέλεσης και την «φύση» των υπό εξέταση αντικειμένων. Σύγχρονες λύσεις για το πρόβλημα αυτό προϋποθέτουν υψηλές δυνατότητες αποθήκευσης ενώ παράλληλα αποτυγχάνουν να γενικεύσουν σε άγνωστους στόχους, δηλαδή σε αντικείμενα που δεν περιλαμβάνονται στο σύνολο εκπαίδευσης. Ο κύριος στόχος αυτής της διδακτορικής διατριβής είναι η ανάπτυξη καινοτόμων αλγόριθμων όρασης, για την επίλυση του προβλήματος εύρεσης του διανύσματος θέσης αντικειμένων, οι οποίοι θα μπορούν να υιοθετηθούν από ρομποτικές πλατφόρμες. Είναι προφανές ότι, οι αρχιτεκτονικές που θα σχεδιαστούν θα πρέπει σε πρώτο στάδιο, να αντιμετωπίσουν το πρόβλημα εκτίμησης της θέσης (δηλαδή κυρίως του υπολογισμού του βάθους) και σταδιακά, να υπολογίζουν τους υπόλοιπους τρεις περιστροφικούς βαθμούς ελευθερίας. Αρχικά, ερευνήθηκε η σχετική βιβλιογραφία προκειμένου να αποκαλυφθούν οι τρέχουσες τεχνικές στην αιχμή της τεχνολογίας και να αναδειχθούν τα ανοικτά ζητήματα έρευνας που πρέπει να αντιμετωπιστούν. Στη συνέχεια σχεδιάστηκαν και υλοποιήθηκαν, καινοτόμες προσεγγίσεις μοντελοποίησης πολύπτυχων μορφωμάτων, που αντιστοιχούν σε διανύσματα χαμηλών διαστάσεων και υψηλών διακριτικών ικανοτήτων. Τέλος, οι κατασκευασμένοι αλγόριθμοι τοποθετήθηκαν σε προηγμένες ρομποτικές πλατφόρμες για αυτόνομο χειρισμό αντικειμένων. Αρχικά αυτή η διατριβή, ερευνά το σχεδιασμό ενός απλού και εύκολου στην υλοποίηση συστήματος, για την εύρεση της τοποθεσίας ενός αντικειμένου σε ένα σκηνικό. Η μέθοδος που αναπτύχθηκε εδράζεται στην παρατήρηση ότι, τα χαρακτηριστικά γνωρίσματα, που εξάγονται από οποιοδήποτε αλγόριθμο δύο μερών (ανιχνευτή-περιγραφέα), αντιστοιχούν σε σημεία στην επιφάνεια του αντικειμένου, το κέντρο μάζας των οποίων σχετίζεται με εκείνο του αντικειμένου. Επομένως, εξάγοντας χαρακτηριστικά γνωρίσματα σε γνωστές θέσεις του αναζητούμενου αντικειμένου, είναι εφικτός ο υπολογισμός της απόστασής του από την κάμερα. Σε σύγκριση με τις σύγχρονες λύσεις στο πρόβλημα της εκτίμησης βάθους, η προσέγγιση που προτείνεται απαιτεί μικρό υπολογιστικό κόστος, ενώ χρησιμοποιεί μόνο ένα αισθητήρα όρασης, σε αντίθεση με αρχιτεκτονικές που βασίζουν τη λειτουργία τους σε στερεοσκοπικές κάμερες. Στη συνέχεια παρουσιάζεται ένα πλαίσιο το οποίο, βασισμένο στις ιδιότητες των νευρωνικών δικτύων, είναι σε θέση να υπολογίζει τους 3 περιστροφικούς βαθμούς ελευθερίας οποιουδήποτε αντικειμένου. Το δίκτυο χρησιμοποιεί πολυάριθμα δεδομένα εκπαίδευσης, που περιέχονται σε διαθέσιμες βάσεις δεδομένων, ενώ τα χαρακτηριστικά γνωρίσματα εξάγονται μέσω του αλγορίθμου Fuzzy c-means. Λαμβάνοντας υπόψη ότι (α) ένα αντικείμενο φωτογραφισμένο υπό διαφορετικές γωνίες μπορεί να προβληθεί σε ένα συγκεκριμένο υποχώρο και (β) εντελώς διαφορετικά αντικείμενα φωτογραφισμένα υπό παρόμοιες οπτικές γωνίες μοιράζονται ίδια διανύσματα θέσης, υλοποιήθηκε ένα εξελιγμένο πλαίσιο, ικανό τόσο να αναγνωρίζει στόχους όσο και να υπολογίζει τη γεωμετρική τους τοποθέτηση. Αυτό περιλαμβάνει μια διαδικασία μοντελοποίησης πολύπτυχων μορφωμάτων βασισμένη στις ιδιότητες της αμοιβαίας πληροφορίας και σε μια αρχιτεκτονική μερών, αντίστοιχα. Η προτεινόμενη μέθοδος αναγνώρισης προτύπων ενσωματώνει μια τροποποιημένη προσέγγιση μιας γνωστής τεχνικής μείωσης διαστάσεων, που κατασκευάζει έναν πίνακα ομοιότητας με βάση την αμοιβαία πληροφορία μεταξύ των αντικειμένων και στη συνέχεια αναζητεί ένα αντιπροσωπευτικό διάνυσμα χαμηλών διαστάσεων, που να διατηρεί την τοπική δομή των αντικειμένων. Μόλις τα δεδομένα προβληθούν στον υποχώρο, ένας ταξινομητής βασισμένος σε μηχανές υποστήριξης διανυσμάτων παρέχει ακριβή πορίσματα αναγνώρισης. Όσον αφορά στο υποσύστημα τρισδιάστατου εντοπισμού θέσης, δημιουργούνται πολύπτυχα μορφώματα τα οποία, παρόλο που είναι χαμηλής διάστασης, παρέχουν αξιοσημείωτες διακριτικές ικανότητες. Η προτεινόμενη μέθοδος συνιστά μια εναλλακτική προσέγγιση στο πρόβλημα του υπολογισμού θέσης αντικειμένων καθώς είναι ικανή να προσφέρει αυξημένη γενίκευση, εν αντιθέσει με άλλες τεχνικές του τομέα που περιορίζονται στην εκτίμηση των γεωμετρικών τοποθετήσεων αυτοκινήτων. Η μέθοδος Αραιών Πολύπτυχων Μορφωμάτων Λαβής στοχεύει στην επίλυση του προβλήματος του χειρισμού άγνωστων αντικειμένων, με την ενοποίηση μορφωμάτων θέσης και σημείων λαβής σε ένα συνεκτικό πλαίσιο. Αντίθετα με τα σύγχρονα συστήματα που απαιτούν εκτεταμένη εποπτεία και αποθήκευση πολυάριθμων εικόνων των αντικειμένων, δίνεται ιδιαίτερη έμφαση στην παροχή μιας λύσης με μεγάλες δυνατότητες γενίκευσης, βασισμένη στις ιδιότητες της εκμάθησης χωρίς επίβλεψη. Επιπλέον, τα οπτικά στοιχεία, που είναι διαθέσιμα, υφίστανται επεξεργασία, τέτοια ώστε η προβολή τους στους αντίστοιχους υποχώρους να είναι αραιή, συμπαγής και επαρκώς αντιπροσωπευτική. Τα πολύπτυχα μορφώματα χειρισμού εξαρτώνται από μια αρχιτεκτονική μερών, η οποία παρουσιάζεται για πρώτη φορά και σε αντίθεση με προηγούμενες τεχνικές, παρακάμπτει τη διαδικασία επιλογής χαρακτηριστικών. Συγκεκριμένα, χρησιμοποιώντας τεχνικές εκμάθησης χωρίς επίβλεψη, η αρχιτεκτονική μερών είναι σε θέση να εξάγει νέα γνωρίσματα, που φέρουν τοπικές πληροφορίες γειτνίασης και υφής. Συγκρινόμενη με αλγορίθμους, που ανήκουν στην αιχμή της τεχνολογίας, η μέθοδος προσφέρει μεγαλύτερη ικανότητα γενίκευσης, κυρίως λόγω του ακριβούς υπολογισμού των παραμέτρων της προτεινόμενης συνάρτησης και της εκπαίδευσής της με μεγάλο αριθμό δεδομένων. Επιπροσθέτως, μέσω της ελαχιστοποίησης της L₁ νόρμας, δημιουργεί αραιά και συμπαγή πολύπτυχα μορφώματα, τα οποία είναι ανεκτικά σε κοινές διαταραχές απεικόνισης (π.χ. θόρυβος) και κατέχουν ανώτερες διακριτικές ικανότητες. Στην τελευταία μέθοδο της παρούσας διατριβής, δίνεται ιδιαίτερη έμφαση στο σχεδιασμό μιας ενοποιημένης αρχιτεκτονικής για αυτόνομο χειρισμό άγνωστων αντικειμένων, η οποία είναι σε θέση να απαντήσει στα ακόλουθα ερωτήματα: «Ποιο είναι το αντικείμενο;», «Πού είναι;» και «Πώς να το πιάσω;». Το πρόβλημα της αναγνώρισης ερευνάται υπό το πρίσμα των μορφολογικών ιδιοτήτων των στόχων, ενώ ταυτόχρονα, εξάγονται ακριβή πορίσματα για την ταυτότητα των αντικειμένων με τη χρήση του ταξινομητή Bag-of-Visual Words. Τα σημεία λαβής υπολογίζονται με τη χρήση οντολογιών, σύμφωνα με τις οποίες τα αντικείμενα που αναγνωρίζονται, κληρονομούν σημεία λαβής παρόμοια εκείνων της κλάσης στην οποία ανήκουν. Οι εν λόγω οντολογίες περιλαμβάνουν: α) δεδομένα που σχετίζονται με την κλάση του αντικειμένου, β) πολύπτυχα μορφώματα γεωμετρικής τοποθέτησης για κάθε στιγμιότυπο του αντικειμένου και γ) πληροφορίες σχετικά με τα σημεία λαβής του κάθε παραδείγματος εκπαίδευσης. Ο προτεινόμενος αλγόριθμος συνιστά την πρώτη ολοκληρωμένη ερευνητική προσπάθεια αξιοποίησης των δυνατοτήτων των οντολογιών και επικεντρώνεται στη δημιουργία σχέσεων μεταξύ τεχνικών κατανόησης εικόνας και μεθόδων αυτόνομου χειρισμού αντικειμένων.