Color in visual recognition
El reconocimiento visual es uno de los principales problemas de la visión por computador que intenta resolver para la comprensión de imágenes. Persigue responder a la pregunta de qué objetos hay en una imagen. Este problema puede ser resuelto computacionalmente, usando conjuntos de características v...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Fecha de publicación: | 2017 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Autònoma de Barcelona |
| Repositorio: | Dipòsit Digital de Documents de la UAB |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:ddd.uab.cat:188108 |
| Acceso en línea: | https://ddd.uab.cat/record/188108 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Visió per computador Xarxes neuronals (Informàtica) Reconeixement òptic de formes Color |
| Sumario: | El reconocimiento visual es uno de los principales problemas de la visión por computador que intenta resolver para la comprensión de imágenes. Persigue responder a la pregunta de qué objetos hay en una imagen. Este problema puede ser resuelto computacionalmente, usando conjuntos de características visuales relevantes como bordes, esquinas, color u otras partes más complejas de los objetos. Esta tesis contribuye en averiguar cómo las características de color tienen que ser representadas para las tareas de reconocimiento. Las características de las imágenes pueden ser extraídas mediante dos enfoques distintos. Una primera estrategia es definir manualmente descriptores de imágenes y posteriormente usar una técnica de aprendizaje para clasificar el contenido (conocido como esquema llano [Kruger,2013]). En esta estrategia habitualmente se usan consideraciones perceptuales para definir unas características de color eficientes. En esta tesis proponemos un nuevo descriptor de color llano basado en la extensión de canales de color para promover la representación del contraste espaciocromático que supera los métodos del estado de arte. No obstante, estos esquemas llanos escasean de generalidad, alejándose así de las capacidades de los sistemas biológicos. Una segunda estrategia propone evolucionar de los esquemas llanos a procesos jerárquicos, tal y como se desempeña en la corteza visual. Además incluye un proceso automático para el aprendizaje de características óptimas. Los esquemas profundos, y especialmente las redes neuronales convolucionales (CNNs), han demostrado un impactante desempeño para solventar distintos problemas visuales. Aun así, se carece de entender las representaciones internas obtenidas como resultado del aprendizaje automático. En esta tesis proponemos una nueva metodología para explorar la representación interna de CNNs entrenadas, mediante la definición de la Neuron Feature como visualización de las propiedades intrínsecas codificadas en cada una de las neuronas. De manera adicional, e inspirándonos en técnicas fisiológicas, proponemos obtener diferentes índices de selectividad de las neuronas (por ejemplo, color, clase, orientación o simetría, entre otros) para etiquetar y clasificar la población de neuronas de la CNN y comprender las representaciones aprendidas. Finalmente, utilizando la metodología propuesta, mostramos un profundo estudio sobre cómo el color es representado en una red específica entrenada para el reconocimiento de objetos y que compite con las capacidades de representación de los primates [Cadieu,2014]. Encontramos diversos paralelismos con los sistemas visuales biológicos: (a) un importante número de neuronas selectivas al color a través de todas las capas; (b) una representación de baja frecuencia y de colores oponentes para bordes de color; mientras que hay una mayor muestra de frecuencias para las neuronas de luminosidad (comparado con las de color) tal y como se efectúa en V1; (c) una mayor representación de tonalidades de color en la segunda capa que se alinea con los mapas de tonos observados en V2; (d) un fuerte vínculo entre las características de color y de forma en todas las capas, yendo des de características básicas en las primeras capas (V1 y V2) hasta formas relacionadas con el objeto y el fondo en capas más profundas (V3 y V4); y (e) una fuerte correlación entre las neuronas selectivas al color y la tendencia de la base de datos. |
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