Τεχνικές Υπολογιστικής Νοημοσύνης στην Ταξινόμηση Εικόνων
Creators: name: Ιωαννίδου, Αναστασία Ηλία
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2013
Subjects: Ταξινόμηση
Τοπικά χαρακτηριστικά
Μηχανές διανυσμάτων υποστήριξης
Classification
Local features
Support vector machines

description: Τα τελευταία χρόνια ολοένα και περισσότερες εικόνες γίνονται διαθέσιµες στους χρήστες όλου του κόσµου µέσω του διαδικτύου. Η ταξινόµηση µιας εικόνας που απεικονίζει ένα αντικείµενο ή ένα τοπίο σε µία κατηγορία είναι υπόθεση δευτερολέπτων για τον ανθρώπινο εγκέφαλο. ∆εν συµβαίνει όµως το ίδιο και µε τον υπολογιστή, γι΄ αυτό και η ταξινόµηση εικόνων αποτελεί ένα από τα ϐασικά πεδία έρευνας του κλάδου της µηχανικής µάθησης. Μέχρι σήµερα, πολλές µέθοδοι έχουν προταθεί για την αναπαράσταση και την ταξινόµηση εικόνων µε ϐάση το οπτικό τους περιεχόµενο. Τεχνικές που στηρίζονται στα τοπικά χαρακτηριστικά των εικόνων (χρώµα, σχήµα, υφή) έχουν ευρέως χρησιµοποιηθεί σε προβλήµατα ταξινόµησης αντικειµένων ή/και σκηνών µε αξιοσηµείωτη επιτυχία. ΄Ερευνες έχουν δείξει πως ο συνδυασµός των τοπικών χαρακτηριστικών µε το µοντέλο του Σάκου των Χαρακτηριστικών οδηγεί σε σηµαντικά ϐελτιωµένη απόδοση ακόµη και σε δύσκολα προβλήµατα. ∆ιάφοροι κατηγοριοποιητές έχουν προταθεί και χρησιµοποιηθεί µε τις µηχανές διανυσµάτων υποστήριξης να ξεχωρίζουν, τόσο όσο προς την απόδοση αλλά και ως προς την απλότητα και την ταχύτητά τους. Στην παρούσα εργασία, γίνεται ανάλυση και µελέτη µερικών εκ των δηµοφιλέστερων ανιχνευτών και περιγραφέων τοπικών χαρακτηριστικών. Στα πειράµατα που πραγµατοποιήθηκαν, µελετήθηκε η απόδοση της µεθόδου σάκος χαρακτηριστικών µε χρήση µηχανών διανυσμάτων υποστήριξης σε δύο απαιτητικά σετ αντικειµένων που αποτελούνται από εικόνες µίας ευρύτερης κατηγορίας µε πολλές υποκλάσεις. Αυτού του είδους τα προβλήματα αυξάνουν τη δυσκολία της ταξινόμησης λόγω της µεγάλης οµοιότητας µεταξύ των κλάσεων, αλλά και της έντονης ποικιλομορφίας των αντικειμένων που ανήκουν στην ίδια κλάση.
description: Over the years, more and more images become available to the users around the world via the internet. Classifying an image of an object or a scene into a category is an easy task for the human brain. However, this is not the case for a computer. Image classification is one of the most important research areas of machine learning. So far, several methods have been proposed for the representation and the classification of images based on their visual content. Techniques based on local features of images (color, shape, texture) have been widely used in classification problems of objects and/or scenes with remarkable success. Research has shown that the combination of local features with the Bag of Features model leads to significantly enhanced performance even on challenging datasets. Several classifiers have been proposed and used in the literature, but Support Vector Machines seem to distinguish not only for their performance, but also in terms of simplicity and speed. In this thesis, we study and analyze some of the most popular local features detectors and descriptors. In the experiments we conducted, we studied the performance of the bag of features model using support vector machines on two challenging sets of objects consisting of images of a specific category with many subclasses. Such problems increase the difficulty of classification due to the large similarity between the classes and the large variation of objects within a class.