Τεχνικές ψηφιακής επεξεργασίας εικόνας με εφαρμογές στις ανθρωποκεντρικές διεπαφές και την ανάλυση βίντεο
Creators: name: Κυπερούντας, Μάριος Χρ.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2010
Subjects: Αναγνώριση ταυτότητας
Επιβεβαίωση ταυτότητας προσώπου
Ταξινόμηση εκφράσεων προσώπου
Ανίχνευση σκηνών βίντεο
Face recognition
Face verification
Facial expression classification
Video scene detection

description: Τα γενικότερα αντικείμενα τα οποία πραγματεύεται η διδακτορική διατριβή είναι οι τεχνικές επεξεργασίας εικόνας και τεχνητής νοημοσύνης για την αναγνώριση προσώπου, την επιβεβαίωση ταυτότητας προσώπου, την ταξινόμηση εκφράσεων προσώπου, και την ανίχνευση εναλλαγής σκηνών σε βίντεο. Αρχικά, προτείνεται μια τεχνική αναγνώρισης προσώπου η οποία στόχο έχει να αναγνωρίσει την ταυτότητα ενός υπό δοκιμή προσώπου επιλύοντας ένα σύνολο απλουστευμένων προβλημάτων ταξινόμησης. Αυτό γίνεται εφαρμόζοντας δυναμική εκπαίδευση σε ένα σχήμα πολυσταδιακής ομαδοποίησης, στο οποίο δημιουργούνται διακριτικές ομάδες. Η δυναμική εκπαίδευση επιτρέπει τη δημιουργία μιας σειράς υποχώρων που είναι ειδικοί όσον αφορά το υπό ταξινόμηση πρόσωπο, γεγονός που ενισχύει σημαντικά την απόδοση της μεθόδου. Επίσης, προτείνεται μία τεχνική επιβεβαίωσης ταυτότητας προσώπου, η οποία εφαρμόζει πολλαπλές γραμμικές διακριτικές αναλύσεις σε τμήματα χαρακτηριστικών διανυσμάτων ομοιότητας και σταθμίζει τα διακριτικά υπερεπίπεδα που προκύπτουν. Η τεχνική αυτή περιορίζει τα προβλήματα που δημιουργούνται λόγω μη επαρκούς αριθμού δειγμάτων εκπαίδευσης και η αναμενόμενη ικανότητα ταξινόμησης της εξετάζεται μέσω μιας σειράς προσομοιώσεων. Ακολούθως, ορίζονται οι κατάλληλοι, και ειδικοί για κάθε πρόσωπο, συνδυασμοί βαθμολογιών ομοιότητας που ενισχύουν την ικανότητα επιβεβαίωσης προσώπου. Επιπλέον, προτείνεται μια τεχνική ταξινόμησης εκφράσεων προσώπου η οποία λύνει πολλαπλά προβλήματα ταξινόμησης δύο κλάσεων, επιλογή για την οποία παρατίθεται μαθηματική επιχειρηματολογία. Ακολούθως, κάνοντας χρήση ενός μέτρου διαχωρισμού κλάσεων, εφαρμόζεται μια επαναληπτική διαδικασία όπου εξάγονται υψηλής ποιότητας χαρακτηριστικά. Ακολούθως, αναπτύσσεται ένα σχήμα ταξινόμησης όπου σε κάθε βήμα του εντοπίζεται και χρησιμοποιείται ο πιο αξιόπιστος ταξινομητής και, συνεπώς, προκύπτει μια πιο ακριβής τελική απόφαση ταξινόμησης. Τέλος, προτείνεται ένας αλγόριθμος ανίχνευσης εναλλαγής σκηνών βίντεο που δημιουργεί ένα σύνολο βελτιωμένων ιδιο-ακουστικών πλαισίων τα οποία αντιστοιχούν σε υποχώρο όπου οι αλλαγές ακουστικού υπόβαθρου εντοπίζονται εύκολα. Επιπλέον, χρησιμοποιούνται οπτικές πληροφορίες με στόχο την ευθυγράμμιση των ενδείξεων εναλλαγής ακουστικών σκηνών με τις γειτονικές εναλλαγές πλάνων βίντεο. Επίσης, εντοπίζονται συγκεκριμένα εφέ του βίντεο που υποδεικνύουν εναλλαγές σκηνών. Για μεγαλύτερη ακρίβεια, οι ενδείξεις εναλλαγής σκηνών επικυρώνονται με την εξαγωγή ποικίλων ακουστικών χαρακτηριστικών
description: The main research focus of this dissertation pertains to developing novel image processing and artificial intelligence techniques in order to perform face recognition, face verification, facial expression classification, and scene change detection in video sequences. Initially, a face recognition method is proposed, which aims to determine the identity of a test face by solving a number of simplified classification problems. This is achieved by applying dynamic training to a multi-step clustering scheme, during which discriminant clusters are created. The dynamic training allows creating a set of test-face-specific subspaces, which improves performance. Next, a face verification method is proposed. It applies a piecewise linear discriminant analysis process on similarity feature vectors and properly weighs the resulting discriminant hyper-planes. This method curbs problems related to insufficient numbers of training data and its expected classification performance is investigated via a series of simulations. Then, proper combinations of the various similarity scores are determined and used to produce a more accurate decision. In addition, a facial expression classification method is proposed. It operates by solving a number of two-class problems, a choice that is analytically justified. Then, it makes use of a class separability measure and applies an iterative process in order to extract high-quality features. Next, a classification scheme is developed where, during each of its steps, the most reliable classifier is identified and used in order to produce an more accurate decision. Lastly, a scene change detection method is proposed. It produces a set of enhanced eigen-audioframes that relate to a subspace where background noise changes are easily detected. Moreover, visual information is employed in order to align the audio scene change indications to neighboring video shot changes. In addition, certain video special-effects that are commonly used during scene changes are detected. By using various acoustic features to verify the scene change indications, the accuracy of this method increases further