Réduction de Dimension pour la Reconnaissance de Formes p.1/17
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- Marie-Josèphe Lafontaine
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1 Réduction de Dimension pour la Reconnaissance de Formes Charles BOUVEYRON LMC-IMAG & INRIA Rhône-Alpes Réduction de Dimension pour la Reconnaissance de Formes p.1/17
2 Plan de l exposé Cadre du travail : la reconnaissance de formes Ce que l on souhaite faire... Pourquoi réduire la dimension? Ce qui existe... Pistes à explorer Quelques résultats Perspectives Réduction de Dimension pour la Reconnaissance de Formes p.2/17
3 Cadre du travail Perspective : approcher les capacités d apprentissage et de reconnaissance visuelle de l œil humain. séparer l objet du fond, reconnaître la classe de l objet (nécessite un apprentissage). Réduction de Dimension pour la Reconnaissance de Formes p.3/17
4 Cadre du travail Perspective : approcher les capacités d apprentissage et de reconnaissance visuelle de l œil humain. séparer l objet du fond, reconnaître la classe de l objet (nécessite un apprentissage). Outils : descripteurs locaux de l image, méthodes statistiques (réduction de dimension, apprentissage, classification). Réduction de Dimension pour la Reconnaissance de Formes p.3/17
5 Ce que l on souhaite faire... Réduction de Dimension pour la Reconnaissance de Formes p.4/17
6 Les données (détection) Le filtre de Harris-Laplace permet de détecter les points d intérêts de l image et leur échelle caractéristique associée. Réduction de Dimension pour la Reconnaissance de Formes p.5/17
7 Les données (détection) Le filtre de Harris-Laplace permet de détecter les points d intérêts de l image et leur échelle caractéristique associée. Filtre de Harris : basé sur la fonction d auto-corrélation A calculée sur un voisinage du point : ( ) Ix I x Ix I y A =. Iy I x Iy I y si A a deux valeurs propres fortes point d intérêt. Réduction de Dimension pour la Reconnaissance de Formes p.5/17
8 Les données (détection) Le filtre de Harris-Laplace permet de détecter les points d intérêts de l image et leur échelle caractéristique associée. Laplace : détection de l échelle caractéristique calcul du laplacien à plusieurs échelles en les points d intérêt, échelle caractéristique : s = max s { x,y (s)} Réduction de Dimension pour la Reconnaissance de Formes p.5/17
![Les données (description) Descripteur SIFT [Low04] : un descripteur robuste [MS03] basé sur les gradients dans 8 directions de 4 4 imagettes autour du point d intérêt](/docs-images/69/61022689/images/9-0.jpg "descripteur en dimension 128. invarient aux changements de luminosité (et aux transformations géométriques). Réduction de Dimension pour la Reconnaissance de Formes p.")
9 Les données (description) Descripteur SIFT [Low04] : un descripteur robuste [MS03] basé sur les gradients dans 8 directions de 4 4 imagettes autour du point d intérêt descripteur en dimension 128. invarient aux changements de luminosité (et aux transformations géométriques). Réduction de Dimension pour la Reconnaissance de Formes p.6/17
10 Pourquoi réduire la dimension? Réduire la dimension : trouver un nouvel espace combinaison (linéaire ou non) des dimensions initiales, de dimension sigificativement inférieure, qui contienne une grande part de l information totale. Réduction de Dimension pour la Reconnaissance de Formes p.7/17
11 Pourquoi réduire la dimension? Réduire la dimension : trouver un nouvel espace combinaison (linéaire ou non) des dimensions initiales, de dimension sigificativement inférieure, qui contienne une grande part de l information totale. Pourquoi? Trouver une représentation discriminante des données. S affranchir du fléau de la dimension (méthodes de classification). Cela permet aussi de débruiter les données. Réduction de Dimension pour la Reconnaissance de Formes p.7/17
12 Travaux existants Eigen-Images [Ref?] : Réduction de dimension par PCA pour la reconnaissance de visages. Descripteur basé sur un histogramme des échelles de gris. Réduction de Dimension pour la Reconnaissance de Formes p.8/17
13 Travaux existants Eigen-Images [Ref?] : Réduction de dimension par PCA pour la reconnaissance de visages. Descripteur basé sur un histogramme des échelles de gris. PCA-SIFT [KS03] : mise en évidence de l apport de la réduction de dimension pour la reconnaissance d objets. SIFT en dimension 3042 puis PCA en dimension 20 (dim. déterminée empiriquement), Résultats (appariement) : SIFT en dimension 3042 : 40% de corrects, SIFT en dimension 20 : 90% de corrects. Réduction de Dimension pour la Reconnaissance de Formes p.8/17
14 Les pistes à explorer... Méthodes de réduction de dimension : Analyse discriminante (LDA et QDA), Méthodes linéaires à noyaux (kernel-pca, kernel-lda), Méthodes non linéaires (LLE, AAC). Réduction de Dimension pour la Reconnaissance de Formes p.9/17
15 Les pistes à explorer... Méthodes de réduction de dimension : Analyse discriminante (LDA et QDA), Méthodes linéaires à noyaux (kernel-pca, kernel-lda), Méthodes non linéaires (LLE, AAC). Lien entre réduction de dimension et classification : LDA et règle de Bayes, Méthodes à noyaux et SVM Réduction de Dimension pour la Reconnaissance de Formes p.9/17
16 Quelques résultats... Réduction de dimension par LDA, Comparaison des méthodes PCA, LDA et LLE pour la reconnaissance d objet, Réduction de dimension sur des images artificielles, Réduction de Dimension pour la Reconnaissance de Formes p.10/17
17 Résultats : Projection par LDA Fig. 2 Réduction de dimension supervisée par LDA. Réduction de Dimension pour la Reconnaissance de Formes p.11/17
18 Résultats : Projection par LDA (a) 3 éléments moto + fond (b) éléments moto vs fond (c) 3 éléments moto Réduction de Dimension pour la Reconnaissance de Formes p.12/17
19 Résultats : PCA, LDA et LLE Fig. 3 Aire sous la courbe ROC en fonction de la dimension Réduction de Dimension pour la Reconnaissance de Formes p.13/17
20 Résultats : Images artificielles Objectif : maîtriser et comprendre le descripteur SIFT pour des objets simples, observer les effets d une transformation et du facteur d échelle. Réduction de Dimension pour la Reconnaissance de Formes p.14/17
21 Résultats : Images artificielles Objectif : maîtriser et comprendre le descripteur SIFT pour des objets simples, observer les effets d une transformation et du facteur d échelle. Protocole : rotation de l image d un objet simple (Ligne, carré) degré par degré, extraction des descripteurs dans toutes les positions, projection par ACP. Démonstration : animation des lignes. Réduction de Dimension pour la Reconnaissance de Formes p.14/17
22 Résultats : Images artificielles Fig. 4 Projection sur les 2 (resp. 3) premiers axes de l ACP. Réduction de Dimension pour la Reconnaissance de Formes p.15/17
23 Perspectives... Approche supervisée : Méthodes linéaires à noyaux couplées à SVM, Trouver un descripteur spécifique aux classes d objets (travail sur données artificielles). Approche semi-supervisée : EM partiellement classé distribution des descripteurs de l objet. Applications : Appariement, Recherche d une image dans une base d images, Identification d objets. Réduction de Dimension pour la Reconnaissance de Formes p.16/17
24 Quelques références... References [KS03] Y. Ke and R. Sukthankar. Pca-sift: A more distinctive representation for local image descriptors. Technical report, INTEL Research, [Low04] D. Lowe. Distinctive image features from scale-invariant keypoints. accepted for publication in the International Journal of Computer Vision, [MS03] K. Mikolajczk and C. Schmid. A performance evaluation of local descriptors. In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Réduction de Dimension pour la Reconnaissance de Formes p.17/17
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