1. Динамическая оценка
информативности признаков
в задаче распознавания образов
Максим Гармаш
Научный руководитель:
Дженжер Вадим Олегович
к. ф.-м. н., доцент, заведующий кафедрой ИиМПИ
физико-математический факультет
Оренбургский государственный педагогический университет
31 марта 2011 г.

2. 2
Проблема навигации в закрытых
помещениях

3. 3
Проблема навигации в закрытых
помещениях

4. 4
Проблема навигации в закрытых
помещениях

5. 5
Проблема навигации в закрытых
помещениях
• Динамичная среда;
• большое количество объектов;
• сложность выбора ориентира;
• GPS/ГЛОНАСС не работает;
• дорогие инфраструктурные решения.

6. 6
Особенности задачи определения
местоположения
• Разное освещение;
• повороты камеры и объекта;
• изменения масштаба;
• появление/исчезновение/перекрытиe объектов в
сцене;

7. 7
Особенности задачи определения
местоположения
• погрешности сенсора (шум);
• распознавание должно происходить быстро
(близко к реальному времени);
• вычислительные ресурсы ограничены;
• большое количество классов.

8. 8
Задачи исследования
• Анализ проблемы и подбор
инструментов/технологий;
• реализация методов CRFH и SVM;
• создание комплексной системы распознавания;
• доработка процесса обучения;
• повышение качества распознавания за счет новых
дескрипторов.

9. 9
Composed Receptive Field Histograms

10. 10
Composed Receptive Field Histograms
• Геометрическое хэширование (Lamdan, Y. and
Wolfson, H. 1988);
• многомерное статистическое представление
изображения (Schiele, B.. Crowley, J 1996);
• дескрипторы - фильтры;
• функция Гаусса и её частные производные.

11. 11
Матрица свертки
(40 ∗ 0) + (42 ∗ 1) + (46 ∗ 0) + (46 ∗ 0) + (50 ∗ 0) + (55 ∗ 0) +
(52 ∗ 0) + (56 ∗ 0) + (58 ∗ 0) = 42

12. 12
Устойчивость к поворотам

13. 13
Задача распознавания
• Гистограмма представляют собой массив;
• метрики на множестве гистограмм
χ2 (h1 , h2 ) = (h1 (˙) − h2 (˙))2 /(h1 (˙) + h2 (˙))
ı ı ı ı
ı
˙
• метод Nearest Neighbour;
• метод опорных векторов (SVM).

14. 14
Метод опорных векторов

15. 15
Метод опорных векторов
• Перевод исходных векторов в пространство более
высокой размерности;
• поиск разделяющей гиперплоскости с
максимальным зазором;
• гиперплоскость, максимизирующая расстояние до
двух параллельных гиперплоскостей.

16. 16
Динамическая оценка информативности
признаков
• Процедура кросс-валидации SVM;
• подбор параметров ядерной функции;
• подбор параметров дескрипторов гистограмм;
• подбор набора дескрипторов гистограмм.

17. 17
Результаты и дальнейшая работа
• Повышение качества распознавания(в среднем
5-10%);
• доработка и публикация исходного кода;
• перспективы параллельной обработки;
• применение генетических алгоритмов в обучении.

18. Динамическая оценка
информативности признаков
в задаче распознавания образов
Максим Гармаш
Научный руководитель:
Дженжер Вадим Олегович
к. ф.-м. н., доцент, заведующий кафедрой ИиМПИ
физико-математический факультет
Оренбургский государственный педагогический университет
31 марта 2011 г.