Αλγόριθμοι φασματικής ομαδοποίησης εικόνων:
Creators: name: Μπαχαράκη, Κωνσταντίνα Κωνσταντίνου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2014
Subjects: φασματική ομαδοποίηση
κανονικοποιημένη αποκοπή
ομαδοποίηση υποχώρων
spectral clustering
normalized cut
subspace clustering

description: Ο στόχος της διπλωματικής είναι η έρευση του αποδοτικότερου αλγορίθμου φασματικής ομαδοποίησης εικόνων. Η ομαδοποίηση εικόνων αποτελεί ένα από τα πιο σημαντικά και θεμελιώδη ζητήματα στην επιστήμη της Αναγνώρισης Προτύπων και της Τεχνητής Όρασης. Μεγάλος αριθμός εφαρμογών, για παράδειγμα στην επεξεργασία βίντεο ή εικόνας, διαχειρίζονται ένα πλήθος εικόνων, οι οποίες χρήζουν ομαδοποίησης. Στην παγκόσμια επιστημονική βιβλιογραφία εμφανίζονται διάφορες τεχνικές ομαδοποίησης, περισσότερο ή λιγότερο αποδοτικές και προσαρμοσμένες ή όχι σε συγκεκριμένο είδος εικόνων. Τα τελευταία χρόνια βέλτιστα αποτελέσματα παρουσιάζουν οι τεχνικές φασματικής ομαδοποίησης, καθώς τα αποτελέσματα των εφαρμογών τους παρουσιάζουν καλύτερες επιδόσεις και από βασικές μεθόδους ομαδοποίησης (π.χ. k means). Στην παρούσα διπλωματική πραγματοποιήθηκε μια εκτενέστερη έρευνα με επίκεντρο την ομαδοποίηση δεδομένων με χρήση γραφημάτων. Υλοποιήθηκαν διάφορες τεχνικές ομαδοποίησης και για διαφορετικό αριθμό κλάσεων. Πραγματοποιήθηκαν βελτιστοποιήσεις σε μερικούς από τους βασικούς αλγόριθμους της κατηγορίας, επιτυγχάνοντας έτσι υψηλότερες επιδόσεις. Επιπλέον, πραγματοποιήθηκε μελέτη στη φασματική ομαδοποίηση υποχώρων και παρουσιάστηκε η σύγκριση της τεχνικής αυτής με τις υπόλοιπες μεθόδους. Επιπρόσθετα, ιδιαίτερη προσοχή δόθηκε στη φασματική ομαδοποίηση μιας ιδιάζουσας κατηγορίας εικόνων, των εικόνων προσώπου. Τα πειράματά μας υλοποιήθηκαν σε τρεις διαφορετικές βάσεις δεδομένων, η κάθε μία με διαφορετικές ιδιαιτερότητες. Τέλος, με τα κατάλληλα κριτήρια αποτίμησης της ομαδοποίησης παρουσιάζεται αναλυτική σύγκριση των μεθόδων που εφαρμόστηκαν κατά την πειραματική διαδικασία και πραγματοποιείται εκτίμηση της αποδοτικότερης μεθόδου. 1.2 Δομή της διπλωματικής Ακολουθεί η δομή της διπλωματικής σε κεφάλαια: • Στο πρώτο κεφάλαιο δίνονται τα απαραίτητα εισαγωγικά στοιχεία. • Στο δεύτερο κεφάλαιο δίνεται μία γενική θεωρητική περιγραφή της φασματικής ομαδοποίησης και παρουσιάζονται κάποιοι από τους πιο βασικούς αλγόριθμους της κατηγορίας. • Στο τρίτο κεφάλαιο περιγράφεται η ομαδοποίηση εικόνων προσώπου, οι δυσκολίες που παρουσιάζει η κατηγορία αυτή, καθώς και ο τρόπος που τις αντιμετωπίζουμε. • Στο τέταρτο κεφάλαιο αναλύεται η φασματική ομαδοποίηση υποχώρων, παρουσιάζοντας επίσης τον αλγόριθμο που εφαρμόστηκε κατά την πειραματική διαδικασία. • Στο πέμπτο κεφάλαιο δίνονται όλα τα κριτήρια, με τα οποία υλοποιήθηκε η ποσοτική αποτίμηση των πειραμάτων μας. • Στο έκτο κεφάλαιο περιγράφεται η φασματική ομαδοποίηση για προβλήματα δύο κλάσεων, καθώς και οι βελτιστοποιήσεις που πραγματοποιήσαμε για την υψηλότερη απόδοση των αλγορίθμων. • Στο έβδομο κεφάλαιο παρουσιάζονται τα αποτελέσματα της πειραματικής διαδικασίας. Συγκεκριμένα δίνονται συγκεντρωτικοί πίνακες που περιέχουν τους δείκτες εκτίμησης της ομαδοποίησης. • Στο όγδοο κεφάλαιο παραθέτονται τα συμπεράσματα που προέκυψαν μετά το πέρας της έρευνας, που πραγματοποιήθηκε για την υλοποίηση της εργασίας, σε συνδυασμό με τα πειραματικά αποτελέσματα που προέκυψαν.
description: The main goal of this thesis is to find the most efficient spectral algorithm for clustering images, focusing on spectral clustering techniques. More specifically, we make an extensive research in image clustering with the use of graphs. We implement classic algorithms from this category in different datasets and we optimize them by changing their basic methodologies. From the optimizations that we suggest and implement in our databases, we manage to increase efficiency significantly. Additionally, we focus on sparse subspace spectral clustering algorithms and we compare their results with other methods. Our experiments are applied in three different datasets: the Hollywood dataset, the Atlas dataset and the Sights dataset. The Hollywood dataset consists of 32 movie clips, whereas the Atlas dataset consists of 10 different clusters (sea, sunset, mills, rally, Poseidon, White Tower, Parthenon, parliament, grass, meteora), and the Sights dataset of 2clusters, Parthenon and White Tower. Our methods are focused on the way of computing the affinity matrix. We propose mutual information and luminosity histograms in order to achieve better results. In the second chapter we discuss some general issues of spectral clustering and analyze the basic method used during the clustering technique. The following two chapters present a theoretical study on the main principles on which the work was based for face clustering and subspace clustering. More specifically, in the third chapter we analyze the problem of grouping face images and metrics that have been used for it, while in the fourth, we analyze the basics for subspace clustering, and we present our optimization method that we implement. In the fifth chapter, we present our criteria that we use for the evaluation of our clustering algorithms. In chapter sixth we present the algorithms that we developed for this thesis for spectral clustering images, in more depth. Finally, in the seventh chapter, we present and analyse in detail the experiments, the results and the conclusions that were drawn after the implementation of the algorithms.