Ανάπτυξη και υλοποίηση ηλεκτρονικού συστήματος όρασης βασισμένου στις αρχές λειτουργίας του ανθρώπινου οπτικού συστήματος
Authors: Βονικάκης Βασίλειος 
Published: January 2014

Τα προβλήματα, που πρέπει να αντιμετωπίσουν τα τεχνητά και τα βιολογικά συστήματα όρασης, είναι στη βάση τους ίδια. Και τα δύο πρέπει να αντιμετωπίσουν το πεπερασμένο δυναμικό εύρος των αισθητήρων τους σε σχέση με το ευρύ φάσμα φωτεινών εντάσεων που υπάρχουν στη φύση. Και τα δύο πρέπει να ανιχνεύσουν και να κωδικοποιήσουν ακμές, χρώματα, κίνηση, υφή και βάθος. Πρέπει να επεξεργαστούν έναν τεράστιο όγκο πληροφοριών σε πραγματικό χρόνο και να εκτελέσουν πολλαπλές ταξινομήσεις χαρακτηριστικών. Όλα τα παραπάνω αποτελούν ενεργά πεδία έρευνας στον τομέα της όρασης μηχανών. Εντούτοις, αυτά έχουν ήδη αντιμετωπιστεί από τη φύση μέσω της διαδικασίας της εξέλιξης. Έχοντας ήδη ένα σύστημα το οποίο λειτουργεί σχεδόν ιδανικά, η μελέτη των ιδιοτήτων και των χαρακτηριστικών του μπορεί να οδηγήσει σε πιθανές λύσεις για πολλά από τα προβλήματα με τα οποία πραγματεύεται η σημερινή επιστήμη. Βασικός στόχος της παρούσας διατριβής είναι η διερεύνηση νέων τεχνικών στο πεδίο της όρασης μηχανών, οι οποίες έχουν εμπνευστεί από το οπτικό σύστημα των πρωτευόντων θηλαστικών και ειδικότερα από το Ανθρώπινο Οπτικό Σύστημα (ΑΟΣ). Το πρώτο πρόβλημα, το οποίο διερευνάται στην παρούσα διατριβή, είναι η εξαγωγή των εξεχόντων περιγραμμάτων. Οι ακμές μιας εικόνας αποτελούν πολύ χρήσιμο στοιχείο στην ανάλυση και την επεξεργασία της. Ωστόσο, ο μεγάλος αριθμός τους μπορεί να αποτελέσει σημαντικό πρόβλημα σε ένα αυτόματο σύστημα. Αντίθετα, τα βιολογικά οπτικά συστήματα μπορούν να ξεχωρίσουν τις εξέχουσες ακμές σε μια σκηνή και να εξάγουν αβίαστα το αρχικό σχεδιάγραμμά της. Στο πλαίσιο αυτό, παρουσιάζεται μια νέα μέθοδος για την εξαγωγή των εξεχόντων περιγραμμάτων, βασισμένη στις διασυνδέσεις των νευρώνων κλίσης του πρωτοταγούς οπτικού φλοιού. Στα πλαίσια αυτής της μεθόδου σχεδιάστηκε ένα νέο σύνολο μασκών για τη μοντελοποίηση των νευρώνων κλίσης, που βελτιώνει κατά 20 φορές τη μέχρι τώρα υπάρχουσα προσέγγιση, η οποία βασίζεται στη συνέλιξη με φίλτρα Gabor. Επίσης, ο προτεινόμενος τρόπος υπολογισμού της κλίσης των ακμών ευνοεί την παραλληλία και ταιριάζει περισσότερο στο διακριτό πλέγμα υπερστηλών του πρωτοταγούς οπτικού φλοιού. Επιπλέον, παρουσιάζεται ένας καινούριος περιγραφέας απλών σχημάτων βασισμένος στο προτεινόμενο σύνολο μασκών, ο οποίος παρουσιάζει ανοχή στην περιστροφή και στην κλιμάκωση, ενώ επιδεικνύει ανοχή σε στρεβλώσεις και παραμορφώσεις σχημάτων. Εισάγεται, επίσης, μια νέα μορφή νευρωνικού δικτύου, που δέχεται ως εισόδους τα αποτελέσματα των προτεινόμενων μασκών κλίσης για κάθε σημείο της εικόνας, ενώ με την πάροδο των επαναλήψεων αυξάνει τις τιμές εκείνων των μασκών που κωδικοποιούν εξέχοντα περιγράμματα. Οι κανόνες αλληλεπίδρασης των μασκών εμπεριέχουν τους κανόνες Gestalt για την ομαλή συνέχεια και την εγγύτητα και στοχεύουν στο σχηματισμό καμπυλών εκθετικής μορφής. Η προσέγγιση αυτή διαπιστώθηκε ότι δίνει καλύτερα αποτελέσματα από τη μέχρι τώρα προσέγγιση, η οποία βασίζεται στο σχηματισμό καμπυλών κυκλικής μορφής. Παρουσιάζεται στη συνέχεια μια καινούρια συνάρτηση διέγερσης για τους νευρώνες του δικτύου, η οποία στηρίζεται στην ομοιότητα της διέγερσης των δύο λοβών τους. Αυτό σημαίνει ότι οι νευρώνες που δέχονται το ίδιο ποσοστό διέγερσης στο δεξιό και στο αριστερό τμήμα της ακμής που κωδικοποιούν, παρουσιάζουν εντονότερη διέγερση. Χαρακτηριστικό της νέας αυτής συνάρτησης είναι ότι ευνοεί τη σωστή συνέχεια των εξεχόντων περιγραμμάτων. Το προτεινόμενο δίκτυο έχει τη δυνατότητα, επίσης, να τονίζει συγκεκριμένους βαθμούς καμπυλότητας. Με τον τρόπο αυτό, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για το φιλτράρισμα των εξεχόντων περιγραμμάτων, ώστε να αναδεικνύεται μια μόνο κατηγορία, όπως ευθείες ή κύκλοι. ...............................