PCS 5869 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

PCS 5869

INTELIGÊNCIA

ARTIFICIAL

Rodolfo Valiente Romero

PCS-5743

1º Quadrimestre de 2016

http://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2014.08.015

Artigo

A learning-based thresholding method

customizable to computer vision

applications

J.R. Martinez-de Dios n, A.Ollero

Engineering Applications of Artificial Intelligence

Artigo



Introdução



Contribuição - Solução ao Problema



Resultados - Experimentos

Avaliação

Conclusões

Artigo



Introdução



Trabalhos Relacionados



Problema



Contribuição – Solução ao Problema



Etapa de Aplicação



Etapa de Aprendizado



Resultados - Experimentos

Image Segmentation Methods

Thresholding

Boundary-based

Region-based: region growing, splitting and merging

O que é segmentação ?

Divide the image into segment

…

Introdução

Thresholding (Limiarizaçao ) is a simple and effective segmentation technique

Em essência, a limiarizaçao é um problema de classificação ,







≤

>

=

T

y

x

f

if

T

y

x

f

if

y

x

g

)

,

(

0

)

,

(

1

)

,

(

Imagine a poker playing robot that needs to visually interpret the cards in its hand

Original Image Thresholded Image

Introdução

Por exemplo

background

Threshold Too Low Threshold Too High

Introdução

Mas o problema não é tão simples...

A escolhia de o valor errado para a limearizaçao pode trazer resultados indesejados

A large number of successful threshold selection methods have been developed using different criteria.

Udupa et al., 1997

Olabarriaga and Smeulders, 2001, Gonzalez & Woods , 2009

Gonzalez & Woods, 2013 ….

Em geral as técnicas estão divididas em duas categorias

• Global Thresholding

• Adaptive Thresholding

E dois grupos, em função do seu histograma

• Bi-level

• Multi-level

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Global Thresholding Thresholding Example

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Single Value Thresholding and Illumination

From [Gonzalez & Woods]

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relacionados

Adaptive Thresholding

Input image Histogram Global threshold

Global Otsu’s Method Image partitioning Local Otsu’s method

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Hard Problem: Textures

A limiarizaçao resulta um problema

Fácil para uma pessoa , Mas difícil para uma maquina

Trabalhos

relacionados

Learning-based schemes have been widely used in

many

fields such as

• recognition of gestures (Erol et al., 2007)

• human motion (Moeslund et al., 2006)...

These methods typically use traditional

segmentation methods

.

The selection of a suitable technique for a

particular computer vision application is still

unsolved

Problema

This paper proposes a learning-based

thresholding method capable of being

customized to a given problem

Contribuição

Learning

• Capture thresholding

knowledge from humans and

imitate their performance

Application

•

Images are classified by the

trained classifier

Mode classification criteria using a set of training images and their thresholds

determined by an expert.

Etapa de

aplicação

Multi-modal

Histogram

decomposition

Mode

classification

Etapa de

aplicação

Multi-modal

Histogram

decomposition

Etapa de

aplicação

Multi-modal

Histogram

decomposition

Features for mode classification Mahalanobis distance

Intra-class variance Bhattacharyya distance

Etapa de

aplicação

Mode

classification

Bi-level problem

Etapa de

aplicação

Etapa de

Aprendizado

customize the thresholding method to a given computer vision problem.

set of training images imn

corresponding thresholds tn, selected by an expert assign each mode of imn as object or as background. learning stage captures this knowledge

Training of MC

Etapa de

Aprendizado

tn

training data set (TDS) that contains the

desired

input–output operation for MC

TDS is used to train MC.

Mode class

assignment OUT

IN

Training of MC

Etapa de

Aprendizado

tn

TDS

Trained

MC

Training of MC

Resultados

Training of MC

Resultados

Resultados