T´ecnicas para Recuperac¸˜ao de Imagens por Conte ´udo baseadas
em Dicion´ario de Palavras Visuais
Autor: Robson de Carvalho Soares1, Orientadora: Denise Guliato1
1Programa de P´os-Graduac¸˜ao em Ciˆencia da Computac¸˜ao
Universidade Federal do Uberlˆandia (UFU) Uberlˆandia – MG – Brasil
robsoncsoares@gmail.com, guliato@ufu.br
N´ıvel: Mestrado
Ano de ingresso no programa: 2009 ´
Epoca esperada de conclus˜ao: Julho / 2011
Resumo. Com o volume crescente de imagens sendo capturadas nas mais diversas modalidades de aquisic¸˜ao, surge a necessidade de novas t´ecnicas capazes de geren-ciar e recuperar imagens de maneira eficiente. Assim, uma das t´ecnicas que mais vem sendo utilizada na recuperac¸˜ao de imagens por conte´udo (CBIR - Content Based Image Retrieval) ´e conhecida como bag-of-features ou ainda bag-of-visual-words. Essa t´ecnica esta baseada em um ”dicion´ario de palavras visuais” que caracteriza uma colec¸˜ao de imagens. No processo de criac¸˜ao do dicion´ario, a escolha do seu tamanho ´e cr´ıtica pois essa escolha pode influenciar tanto no poder discriminativo do dicion´ario quanto na performance de recuperac¸˜ao. V´arios trabalhos escolhem esse tamanho de forma emp´ırica e este trabalho prop˜oe um m´etodo de gerac¸˜ao autom´atica do melhor tamanho do dicion´ario. Para isso ´e utilizado o agrupamento hier´arquico das caracter´ıticas para avaliar quais palavras visuais far˜ao parte do dicion´ario. Palavras-Chave. bag-of-features, palavras visuais, codebook, dicion´ario, CBIR
1. Introduc¸˜ao
Com o volume crescente de imagens sendo capturadas nas mais diversas modalidades de aquisic¸˜ao, surge a necessidade de novas t´ecnicas capazes de gerenciar e recuperar imagens de maneira eficiente [Fayyad and Uthurusamy 2002], [Razente 2009]. O acesso eficiente a ima-gens em grandes bases de dados ´e ainda mais problem´atico quando estas bases n˜ao est˜ao orga-nizadas [Rui et al. 1997], como ´e o caso das bases dispon´ıveis na Web. Neste cen´ario, surge a necessidade da criac¸˜ao de t´ecnicas cada vez mais eficazes para o armazenamento e recuperac¸˜ao de imagens.
Assim, uma das t´ecnicas que mais vem sendo utilizada na recuperac¸˜ao de imagens por conte´udo (CBIR - Content Based Image Retrieval) ´e conhecida como bag-of-features ou ainda bag-of-visual-words [Sivic and Zisserman 2003]. Essa abordagem baseou-se na t´ecnica conhecida como bag-of-words [Dumais et al. 1998], [Baeza-Yates and Ribeiro-Neto 1999] a qual ´e aplicada em recuperac¸˜ao de informac¸˜oes textuais (RI - Information Retrieval). Essas t´ecnicas tem como objetivo principal criar o chamado ”dicion´ario de palavras” respons´avel pela categorizac¸˜ao textual quando aplicado a recuperac¸˜ao textual e pela classificac¸˜ao da imagem quando aplicado a recuperac¸˜ao de imagem por conte´udo.
Em bag-of-features, o dicion´ario de palavras tamb´em ´e chamado de dicion´ario de palavras visuais. Para constru´ı-lo, utiliza-se descritores de caracter´ısticas de pontos-chave ex-tra´ıdos das imagens. Os pontos-chave s˜ao saliˆencias que contˆem informac¸˜oes locais da imagem e s˜ao obtidos automaticamente por m´etodos de detecc¸˜ao de pontos-chave [Lindeberg 1993], [Lazebnik et al. 2003]. Uma vez detectados, os pontos-chave s˜ao representados por descritores como Invariant Feature Transform (SIFT) [Lowe 1999], Principal Component Analysis (PCA)-SIFT [Ke and Sukthankar 2004] e o Speeded Up Robust Features (SURF) [Bay et al. 2006]. Assim, no dicion´ario de palavras visuais, cada palavra visual est´a associada a um agrupa-mento de descritores de pontos-chave. Tipicamente, o m´etodo de agrupaagrupa-mento ´e o k-means [Mitchell 1997] e a distˆancia ´e a Euclidiana. Cada palavra visual representa, portanto, um padr˜ao local espec´ıfico compartilhado por todos os descritores de um dado agrupamento.
A definic¸˜ao a priori do tamanho do dicion´ario de palavras ´e um dos pontos cr´ıticos para a criac¸˜ao do dicion´ario. V´arios trabalhos tˆem escolhido o tamanho do dicion´ario (o n´umero de agrupamentos) de forma emp´ırica [Lopes et al. 2009], [Batista et al. 2009]. Esta escolha ´e cr´ıtica, pois al´em de influenciar no poder discriminativo do dicion´ario, tem influˆencia direta na eficiˆencia computacional e na utilizac¸˜ao de mem´oria durante os processos de gerac¸˜ao do di-cion´ario e de classificac¸˜ao das imagens. Al´em disso, os vetores de caracter´ısticas (palavras vi-suais) que comp˜oem o dicion´ario possuem alta dimensionalidade, dificultando ent˜ao a aplicac¸˜ao de algoritmos no processamento do mesmo. Tal problema ´e conhecido como a ”maldic¸˜ao da dimensionalidade” [Wang et al. 2008].
Uma vez definido o dicion´ario de palavras visuais, ´e poss´ıvel associar a cada descritor de ponto-chave `a palavra visual mais pr´oxima. Alguns trabalhos recentes baseados em bag-of-features prop˜oem melhorar o tempo de atribuic¸˜ao de descritores individuais para palavras visuais [Nister and Stewenius 2006], [Philbin et al. 2007].
Cada imagem ´e, ent˜ao, representada por um histograma que indica com que freq¨uˆencia cada palavra visual do dicion´ario ocorre na imagem (de forma an´aloga ao que se faz em recuperac¸˜ao de informac¸˜oes textuais) [Jiang et al. 2007]. Acesso r´apido ao vetor de freq¨uˆencia ´e alcanc¸ado usando sistema de arquivos invertidos [Ribeiro-Neto et al. 1999]. A representac¸˜ao da imagem em termos do histograma ´e utilizada em tarefas de classificac¸˜ao ou de recuperac¸˜ao de imagens por conte´udo.
A Figura 1 ilustra todo o processo para obtenc¸˜ao do dicion´ario de palavras visuais e para a descric¸˜ao de imagens via histograma.
Figura 1. Uma vis ˜ao geral do processo de criac¸ ˜ao de um dicion ´ario de palavras visuais. Ilustrac¸ ˜ao baseada no artigo [Yang et al. 2007]
2. Objetivo Geral
O objetivo geral deste projeto ´e explorar o uso da estrat´egia baseada em bag-of-features para a recuperac¸˜ao de imagens por conte´udo. Neste estudo ser˜ao explorados o uso do m´etodo de agrupamento hier´arquico para a construc¸˜ao do dicion´ario de palavras visuais com obtenc¸˜ao autom´atica do melhor tamanho para o dicion´ario, dada uma colec¸˜ao de imagens; estudos sobre o uso de palavras compostas no processo de recuperac¸˜ao de imagens por conte´udo; estudos sobre a possibilidade de se utilizar t´ecnicas de RI na eliminac¸˜ao de palavras visuais irrelevantes e sobre m´etodos de indexac¸˜ao para melhorar tempo de resposta `a consulta; avaliac¸˜ao do uso do dicion´ario de palavras visuais obtido na recuperac¸˜ao de imagens em bases de dados p´ublicas. ´E tamb´em objetivo deste projeto a construc¸˜ao de uma interface gr´afica ergonˆomica, dispon´ıvel via Web, que facilite a interac¸˜ao com usu´ario, no processo de recuperac¸˜ao de imagem por conte´udo.
3. Trabalhos Relacionados
De acordo com a literatura podemos encontrar v´arios trabalhos relacionados `a t´ecnica bag-of-features. O trabalho proposto por Sivic e Zisserman [Sivic and Zisserman 2003] apresenta a t´ecnica como uma abordagem para recuperar todas as ocorrˆencias de um objeto em cenas
(”frames”) de um determinado v´ıdeo. Para isso, os objetos s˜ao representados como um conjunto de descritores invariantes a escala, rotac¸˜ao, translac¸˜ao, iluminac¸˜ao e oclus˜ao parcial. Utiliza-se o SIFT como descritor de caracter´ısticas das imagens e, al´em disso, o dicion´ario de palavras visuais ´e gerado aplicando-se o k-means cujo k ´e escolhido empiricamente.
Desde ent˜ao outros trabalhos foram propostos para os mais diversos dom´ınios. Csurka et al. [Csurka et al. 2004] utiliza a t´ecnica com o objetivo de encontrar um processo que seja gen´erico para lidar com diversos tipos de objetos e ao mesmo tempo tratar as variac¸˜oes de iluminac¸˜ao, visualizac¸˜ao, rotac¸˜ao e oclus˜ao, t´ıpicos de cenas do mundo real. Ja Batista et al. [Batista et al. 2009] a utiliza para a detecc¸˜ao de construc¸˜oes em fotografias hist´oricas e Lopes et al. [Lopes et al. 2009] para a detecc¸˜ao de nudez. Apesar dessa grande diversidade dos dom´ınios das aplicac¸˜oes e independente dos descritores de caracter´ısticas utilizados, todos apresentam a mesma forma de gerac¸˜ao do dicion´ario de palavras visuais a qual escolhe empiricamente a quantidade de palavras visuais do dicion´ario representadas pelos k clusters obtidos atrav´es da execuc¸˜ao do k-means.
Jurie e Triggs [Jurie and Triggs 2005] identificaram que a utilizac¸˜ao do k-means para a construc¸˜ao do dicion´ario de palavras visuais n˜ao funciona muito bem para regi˜oes densas de cenas naturais pois a ampla quantidade dessas grandes regi˜oes em algumas cenas promove uma alta distribuic¸˜ao n˜ao uniforme no espac¸o de caracter´ısticas. Isso induz o k-means a criar dicion´arios ruins onde a maioria dos centr´oides est˜ao p´oximos de regi˜oes altamente densas. Os autores propuseram ent˜ao um novo m´etodo de criac¸˜ao do dicion´ario utilizando a t´ecnica de agrupamento Mean Shift [Comaniciu et al. 2002] a qual ainda assim possui como parˆametro o raio do cluster a ser encontrado pelo m´etodo.
Alguns trabalhos foram desenvolvidos com o intuito de melhorar a eficiˆencia computa-cional e reduzir a utilizac¸˜ao de mem´oria no processo de reconhecimento de objetos. Para isso, a alternativa foi compactar o dicion´ario de palavras visuais mantendo o seu poder discrimina-tivo. Winn et al. [Winn et al. 2005] e Wang et al. [Wang et al. 2008] desenvolveram m´etodos semelhantes para compactar o dicion´ario de palavras visuais. Ambos aplicam o m´etodo k-means gerando um dicion´ario de palavras inicial com o k escolhido de forma emp´ırica. Ap´os isso, aplicam seus algoritmos respons´aveis por juntar as palavras semelhantes desse dicion´ario compactando-o. A diferenc¸a entre as duas abordagens esta relacionada `a velocidade do pro-cesso de junc¸˜ao sendo que o m´etodo proposto por Wang et al., segundo o autor, ´e mais r´apido por n˜ao realizar uma busca exaustiva no dicion´ario para encontrar o melhor par de palavras visuais a ser unido.
Nister e Stewenius [Nister and Stewenius 2006] propuseram um m´etodo para gerar uma ´arvore do dicion´ario de palavras visuais utilizando agrupamento hier´arquico baseado no k-means. O k-means ´e aplicado recursivamente de modo a gerar essa ´arvore que define, de forma integrada, o dicion´ario de palavras visuais e uma estrat´egia de busca melhorando o mecanismo de indexac¸˜ao para o processo de recuperac¸˜ao. J´egou et al. [J´egou et al. 2010] tamb´em pro-puseram a criac¸˜ao de uma ´arvore hier´arquica utilizando o k-means, por´em, segundo o autor, o processo de criac¸˜ao dessa ´arvore difere do de Nister e Stewenius por ser mais custoso e ser bottom-up ao inv´es de top-down. Ambos os trabalhos obtiveram um dicion´ario de palavras compacto e discriminativo, por´em ainda informam o parˆametro k empiricamente.
4. Metodologia e Estado da Pesquisa
4.1. Aspectos Te´oricosNa an´alise de agrupamento busca-se uma estrutura de organizac¸˜ao em grupos de objetos simi-lares, em que objetos de um mesmo grupo s˜ao altamente similares entre si, mas dissimilares em
relac¸˜ao aos objetos de outros grupos [Everitt et al. 2009]. M´etodos de agrupamento tˆem sido utilizados para quantizar descritores de caracter´ısticas em palavras visuais para construc¸˜ao do bag-of-features. V´arios trabalhos utilizam o m´etodo de agrupamento k-means para quantizac¸˜ao dos descritores de caracter´ısticas em palavras visuais. No entanto, o algoritmo k-means exige a definic¸˜ao a priori do n´umero de agrupamentos, conseq¨uentemente, o tamanho do dicion´ario de palavras. O resultado da busca por similaridade baseadas em bag-of-features ´e fortemente influenciada pelo tamanho deste dicion´ario.
Neste projeto propomos a utilizac¸˜ao do m´etodo de agrupamento hier´arquico para construc¸˜ao do dicion´ario de palavras visuais. Uma vez obtido o dendrograma a partir dos descritores de caracter´ısticas, deve-se verificar a validade dos padr˜oes obtidos para definir as palavras que melhor representam o conjunto de caracter´ısticas.
O objetivo do uso do m´etodo de agrupamento hier´arquico ´e gerar o dicion´ario de palavras visuais, sem estabelecer previamente o seu tamanho. Ap´os isso, explorar um refi-namento de cada ramo relevante do dendrograma, com o objetivo de melhorar a separiabilidade entre as imagens de diferentes classes. De uma maneira geral, exploraremos a construc¸˜ao de uma ”taxonomia” para estruturar a busca de imagens por similaridade.
Al´em disso, exploraremos tamb´em neste projeto, o uso de n-gramas para palavras vi-suais. Uma abordagem inicial ´e determinar a composic¸˜ao de palavras por regras de associac¸˜ao [Moura et al. 2008].
Por fim, para facilitar o processo de busca de imagens e validac¸˜ao dos resultados, propo-mos a construc¸˜ao de uma interface gr´afica, dispon´ıvel via Web. A interface tem dois prop´ositos: 1) servir como ferramenta para auxiliar no processo de validac¸˜ao dos m´etodos propostos. Neste caso, o sistema ´e configurado adequadamente, e ´ındices e gr´aficos de validac¸˜ao s˜ao exibidos; 2) servir como sistema para recuperac¸˜ao de imagens por conte´udo. Neste caso, a interface permitir´a a escolha, de forma interativa, da imagem de referˆencia e a escolha da base onde se deseja realizar a consulta. As imagens resultantes s˜ao exibidas, na ordem de sua relevˆancia, de acordo com parˆametros previamente estabelecidos. Quest˜oes relacionadas com o refinamento de consultas n˜ao ser˜ao tratadas neste projeto.
4.2. Validac¸˜ao
Uma vez obtido o dendrograma a partir dos descritores de caracter´ısticas, deve-se verificar a val-idade dos padr˜oes obtidos. A validac¸˜ao do resultado de um agrupamento, em geral, ´e realizada por meio de ´ındices estat´ısticos que expressam o m´erito das estruturas encontradas, ou seja, quantificam alguma informac¸˜ao sobre a qualidade de um agrupamento [Halkidi et al. 2001]. Neste trabalho estamos utilizando crit´erios relativos para realizar a validac¸˜ao de um agrupa-mento. Os crit´erios relativos comparam diversos agrupamentos para decidir qual deles ´e o mais adequado aos dados. Um exemplo ´e o coeficiente de silhueta, que calcula, para cada objeto que faz parte de um agrupamento, a qualidade da sua atribuic¸˜ao. Assim, para cada objeto i, o valor de silhueta s(i) ´e calculado pela Equac¸˜ao 1:
s(i) = b(i) − a(i)
max{a(i), b(i)} (1)
em que a(i) ´e a dissimilaridade m´edia do objeto i em relac¸˜ao aos outros objetos do seu grupo e b(i) ´e a dissimilaridade m´edia do objeto i em relac¸˜ao aos objetos dos demais grupos. O valor global SG, para um agrupamento com N objetos, ´e dado pela Equac¸˜ao 2:
SG =
PN
i=1s(i)
N (2)
Uma vers˜ao simplificada da silhueta, baseada em centr´oides, produz resultados compe-titivos com custo computacional reduzido [Vendramin et al. 2009].
4.3. Bases de dados
Os testes para validac¸˜ao dos m´etodos propostos utilizar˜ao as seguintes bases de dados p´ublicas:
• IRMA (http://ganymed.imib.rwth-aachen.de/irma/index_en.
php);
• ALOI - The Amsterdam Library of Object Images (http://staff.science. uva.nl/˜aloi/);
• COIL-100 Columbia Object Image Library (http://www1.cs.columbia.edu/ CAVE/software/softlib/coil-100.php); • Caltech 101 (http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/ Caltech101/Caltech101.html); • Caltech 256 (http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/ Caltech256/). 4.4. Experimentos
Neste projeto est´a sendo utilizada a abordagem bag-of-features na classificac¸˜ao e recuperac¸˜ao de imagens por conte´udo. Um dos passos dessa abordagem ´e a obtenc¸˜ao dos descritores dos pontos-chaves. Dessa forma, foram estudados e avaliados os principais m´etodos para este fim, Scale Invariant Feature Transform (SIFT), Principal Component Analysis (PCA)-SIFT e o Speeded Up Robust Features (SURF).
Outra fase importante da abordagem bag-of-features, e a qual se econtra esse trabalho, ´e o processo de gerac¸˜ao do dicion´ario de palavras visuais. Neste projeto propomos a utilizac¸˜ao do m´etodo de agrupamento hier´arquico para a construc¸˜ao deste dicion´ario. Uma vez obtido o dendrograma a partir dos descritores de caracter´ısticas, deve-se verificar a validade dos padr˜oes obtidos. Realizamos alguns testes com algoritmos de agrupamento hier´aquico. Para colec¸˜oes muito grandes torna-se invi´avel a aplicac¸˜ao desses algoritmos uma vez que necessitam criar a matriz de dissimilaridades entre as caracter´ısticas extra´ıdas das imagens. Assim, passamos a montar a hierarquia das caracter´ısticas aplicando o k-means com k = 2 recursivamente at´e n˜ao ser mais poss´ıvel dividir o universo de caracter´ısticas, semelhante a t´ecnica utiliza por Nister et al. [Nister and Stewenius 2006]. Dessa foram obtivemos tamb´em uma hierarquia entre as caracter´ısticas e estamos avaliando formas de identificar as palavras visuais que melhor discriminam essa colec¸˜ao. Para isso estamos avaliando a qualidade dos agrupamentos conforme apresentado na sec¸˜ao 4.2.
Testes preliminares foram realizados na base de dados Corel1000 que possui 10 classes diferentes conforme exemplifica a Figura 2.
Foram selecionadas aleatoriamente 10 imagens de cada classe para testes, totalizando 100 imagens. Os descritores de caracter´ısticas dessas 100 imagens foram extra´ıdos utilizando o SIFT. Ap´os isso, para efeito de comparac¸˜ao, foi criado o dicion´ario de palavras visuais uti-lizando duas abordagens:
1. k-means padr˜ao: aplicou-se o k-means variando o k. Aplicou-se o coeficiente de sil-hueta s(i) (Equac¸˜ao 1) em todos os agrupamentos gerados pela variac¸˜ao de k. Assim, o
Figura 2. Exemplos das 10 classes de imagens na base Corel1000
dicion´ario de palavras visuais foi definido pelo k que apresentou um melhor coeficiente de silhueta.
2. Agrupamento hier´arquico (AH): aplicou-se o k-means com k = 2 recursivamente at´e n˜ao ser mais poss´ıvel dividir o universo de caracter´ısticas. Para todos os grupos da hierarquia gerada calculamos o coeficiente de silhueta s(i) (Equac¸˜ao 1). Consideramos como as palavras visuais do dicion´ario, todos os centr´oides dos grupos que possu´ıam silhueta em algumas faixas de valores. Dessa forma geramos um dicion´ario de palavras visuais de forma autom´atica sem depender de testes emp´ıricos. As faixas de valores utilizadas foram: 0.5 a 0.99, 0.6 a 0.99, 0.7 a 0.99 e 0.8 a 0.99.
Com os testes realizados pudemos concluir que para imagens cuja cena tem um objeto principal, as estrat´egias produziram bons resultados (bus, dinossaur, horse, elephant). No en-tanto, os testes mostraram que as imagens das outras classes (flower, food, building, africa, beach, mountain) as quais n˜ao possuem um objeto bem definido, n˜ao obtiveram uma boa recuparac¸˜ao. Assim, a Figura 3 e 4 apresentam os gr´aficos de precis˜ao versus revocac¸˜ao das classes dinossaur e mountain. Temos o intuito de comparar o m´etodo padr˜ao (abordagem 1) com o m´etodo que esta sendo proposto (abordagem 2) em duas classes opostas da colec¸˜ao. Podemos observar nessas Figuras que o para a classe Mountain houve uma melhora de precis˜ao utilizando o m´etodo AH(0.8 a 0.99).
A Tabela 1 nos mostra a quantidade de palavras visuais geradas pelos m´etodos da abor-dagem 1 e 2. M´etodo Qtd. de Palavras k-meanspadr˜ao 300 AH(0.5 a 0.99) 4508 AH(0.6 a 0.99) 1606 AH(0.7 a 0.99) 657 AH(0.8 a 0.99) 361
Tabela 1. Quantidade de palavras visuais do dicion ´ario gerado ao aplicar cada um dos m ´etodos Foi utilizado como estrat´egia de avaliac¸˜ao dos resultados o m´etodo Mean Average Pre-cision(MAP). A Figura 5 mostra a curva MAP obtida pelos testes utilizando a abordagem 1 e a abordagem 2. Esta sendo explorado um refinamento de cada ramo relevante da hierarquia, com o objetivo de melhorar a separabilidade entre imagens de diferentes classes. De uma maneira
Figura 3. Curvas de Precis ˜ao x Revocac¸ ˜ao para a classe Mountain nas diversas abordagens
Figura 4. Curvas de Precis ˜ao x Revocac¸ ˜ao para a classe Dinossaur nas diversas abordagens
geral, exploraremos a construc¸˜ao de uma ”taxonomia” para estruturar a busca de imagens por similaridade.
5. Cronograma do Trabalho at´e a Defesa
As atividades previstas para o desenvolvimento deste trabalho at´e a defesa s˜ao:
1. Levantamento bibliogr´afico e estudo do processo de recuperac¸˜ao de imagens por conte´udo (CBIR) usando dicion´ario de palavras visuais. Definic¸˜ao dos descritores de caracter´ısticas a serem utilizados para gerar o dicion´ario de palavras visuais;
2. Proposta de refinamento do agrupamento hier´arquico para construc¸˜ao do dicion´ario de palavras visuais. Avaliac¸˜ao dos resultados;
3. Estudo do uso de n-gramas (palavras compostas) para construc¸˜ao do dicion´ario.
4. Construc¸˜ao de um sistema de busca de imagens por conte´udo e validac¸˜ao dos resultados; 5. Elaborac¸˜ao de artigos para submiss˜ao em congressos cient´ıficos e peri´odicos;
6. Elaborac¸˜ao e revis˜ao da dissertac¸˜ao;
Figura 5. Curvas Mean Average Precision (MAP) das duas abordagens testadas Meses Atividades 1 2 3 4 5 6 Jul/2010 X Ago/2010 X Set/2010 X X Out/2010 X Nov/2010 X Dez/2010 X X Jan/2011 X X Fev/2011 X X Mar/2011 X X Abr/2011 X X Mai/2011 X X Jun/2011 X Jul/2011 X
Tabela 2. Cronograma de Atividades
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