Εφαρμογές Τεχνικών Βαθέων Νευρωνικών Δικτύων σε Αναγνώριση Υφής Εικόνας
Creators: name: Λόϊας, Ιωάννης Βασιλείου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Αναγνώριση υφής
Νευρωνικά δίκτυα
Αρθρωτά νευρωνικά δίκτυα
Υπολογιστική όραση
Βαθιά μάθηση
Texture recognition
Neural networks
Modular neural networks
Computer vision
Deep learning

description: Η υπολογιστική όραση αποτελεί ένα από τα σημαντικότερα πεδία έρευνας στο φάσμα της τεχνητής νοημοσύνης. Η ταξινόμηση εικόνων, η διακριτοποίηση και η αναγνώριση αντικειμένων είναι οι βασικές τεχνικές της υπολογιστικής όρασης. Κατά την ανάλυση των τεχνικών αυτών παρατηρείται ότι η υφή είναι ένα από τα χαρακτηριστικά που καθορίζουν το αποτέλεσμα. Συνεπώς, η αναγνώριση και η ταξινόμηση υφής θεωρείται ένα αυτοτελές αντικείμενο για έρευνα. Στην παρούσα εργασία παρουσιάζεται μια μέθοδος ταξινόμησης εικόνων υφής που βασίζεται στα αρθρωτά νευρωνικά δίκτυα. Νευρωνικά δίκτυα μικρής κλίμακας χρησιμοποιούνται για την περιγραφή διάφορων περιοχών σε εικόνες υφής με σκοπό να την περιγράψουν όσο το δυνατόν καλύτερα. Με τη βοήθεια ενός μικρού αριθμού μοντέλων τα οποία πληρούν συγκεκριμένα κριτήρια, εξάγεται για κάθε εικόνα του συνόλου εκπαίδευσης και του συνόλου ελέγχου ένα ιστόγραμμα μοντέλων. Μια εικόνα του συνόλου ελέγχου ταξινομείται στην κλάση στην οποία υπάρχει εικόνα με παρόμοιο ιστόγραμμα. Παράλληλα, υλοποιείται η εκπαίδευση ενός κλασικού προεκπαιδευμένου συνελικτικού νευρωνικού δικτύου για τα σύνολα δεδομένων που χρησιμοποιήθηκαν. Οι δύο μέθοδοι αξιολογούνται τόσο ως προς την ευρωστία όσο και ως προς το χρόνο εκπαίδευσης και ταξινόμησης. Χρησιμοποιήθηκαν δύο σύνολα δεδομένων εικόνων υφής επιφάνειας: ένα σύνολο δεδομένων με εικόνες από διαφορετικές κλάσεις χωρίς περιστροφή και ένα σύνολο δεδομένων με περιστραμμένες εικόνες. Η βασική μέθοδος των αρθωτών νευρωνικών δικτύων αποδίδει στο πρόβλημα της ταξινόμησης εμφανίζοντας υψηλή ακρίβεια και στα δύο σύνολα δεδομένων.
description: Computer vision is one of the most important fields of research in artificial intelligence. Image classification, segmentation and object recognition are the basic techniques of computer vision. During the analysis of these techniques, it is observed that texture is one of the characteristics that determine the result. Therefore, texture recognition and classification are considered a stand-alone object for research. In this thesis is presented a method for texture image classification based on modular neural networks. Small-scale neural networks are used to describe various regions in texture images in order to describe it as best as possible. With the help of a small number of models that meet specific criteria, a histogram of models is extracted for each image of the training and test set. An image of test set is classified in the class in which there is an image with a similar histogram. At the same time, the training of a classic pre-trained convolutional neural network for datasets that used is implemented. Both methods are evaluated in terms of robustness, training time and classification time. Two datasets of surface texture image data were used: a dataset with images from different classes without rotations and a data set with rotated images. The basic method of modular neural networks attributes to the classification problem by displaying high accuracy in both datasets
description: Σε συνεργασία με: Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής (Πανεπιστήμιο Μακεδονίας)