Τεχνικές νοημοσύνης πληθυσμών και πολυκριτηριακή βελτιστοποίηση στα ψηφιακά μέσα:
Creators: name: Μαραμή, Ερμιόνη Φιλίππου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2009
Subjects: Ανίχνευση προσώπων
Μηχανές διανυσμάτων υποστήριξης
Νοημοσύνη πληθυσμών
Μέθοδος ευρυστικής βελτιστοποίησης
Face detection
Support vector machines
Swarm intelligence
Optimization method
Particle Swarm optimization

description: Η ανίχνευση προσώπων σε εικόνες αποτελεί ένα σημαντικό και δύσκολο πρόβλημα με πολλές έμμεσες ή άμεσες εφαρμογές σε διάφορα επιστημονικά πεδία. Επειδή τα πρόσωπα που αναζητούμε δεν έχουν συγκεκριμένο προσανατολισμό και μέγεθος στην εικόνα, στην παρούσα εργασία αποφασίσαμε να επεκτείνουμε την αναζήτηση στις τέσσερις διαστάσεις: επίπεδο, προσανατολισμός προσώπου, μέγεθος προσώπου. Η εξαντλητική αναζήτηση, όμως, για όλες τις πιθανές λύσεις είναι πολύ χρονοβόρα και πολύπλοκη. Αρχικά, αναζητήσαμε έναν γρήγορο και αποτελεσματικό ταξινομητή για να ελέγχουμε αν το παράθυρο που εξετάζουμε είναι πρόσωπο ή όχι. Πραγματοποιήσαμε συγκρίσεις μεταξύ απλών μετρικών (Lq - νόρμες, cosine απόσταση) και γραμμικών και μη γραμμικών μηχανών διανυσμάτων υποστήριξης (SVMs), ως προς την απόδοση και την ταχύτητά τους, και καταλήξαμε ότι η καλύτερη επιλογή είναι ένα γραμμικό SVM. Στην συνέχεια, επιλέξαμε τη μέθοδο προεπεξεργασίας της εικόνας και υλοποιήσαμε έναν αλγόριθμο ανίχνευσης προσώπων βασισμένο στην νοημοσύνη πληθυσμών και συγκεκριμένα στην μέθοδο particle swarm optimization (PSO). Η προτεινόμενη μέθοδος ευριστικής βελτιστοποίησης απέδειξε ότι μπορούμε να παρακάμψουμε την εξαντλητική αναζήτηση σε όλους τους πιθανούς συνδυασμούς των συντεταγμένων των τεσσάρων διαστάσεων γλιτώνοντας χρόνο και μειώνοντας την υπολογιστική πολυπλοκότητα. Τέλος, τα πειραματικά αποτελέσματα δείχνουν την απόδοση του αλγορίθμου σε μια ποικιλία εικόνων και αποδεικνύουν την καλή του επίδοση, ακόμα και στην ανίχνευση περιστραμμένων ή μικρών σε μέγεθος προσώπων.
description: Face detection in still images is a rather difficult and important task with several direct or indirect applications in various scientific fields. Since the faces we are searching for don't have a particular orientation or size in the image, in the present master thesis we decided to expand the search in four dimensions (4D): in-plane position, orientation of the face, size of the face. However, exhaustive search of all possible solutions can be very time-consuming and computational intensive. First, we were looking for a fast and efficient classifier to check whether each image window under investigation is a face or not. We examined simple metrics (e.g. Lq – norms and cosine distance) versus linear and non-linear support vector machines (SVMs), regarding efficiency and speed, concluding that the best choice is a linear SVM. Next, we chose a preprocessing image method and we implemented a face detection algorithm based on swarm intelligence and more specifically the particle swarm optimization (PSO) method. The proposed optimization method proved that the exhaustive search in all possible combinations of the 4D coordinates can be avoided, saving time and decreasing the computational complexity. Finally, the experimental results demonstrated the algorithm's performance in a variety of image datasets and proved its efficiency, even in cases of small or rotated faces.