Techno-Vision Projet ROBIN. Recherche d Objets dans des Bases d Images Numériques 21 Mars 2006

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1 Techno-Vision Projet ROBIN Recherche d Objets dans des Bases d Images Numériques 21 Mars 2006

2 Le projet ROBIN Rappel des objectifs de ROBIN Présentation des bases images Présentation des métriques Calendrier

3 Les objectifs de ROBIN Tenter d évaluer des méthodes d interprétation automatiques des images : reconnaissance d objet ou de personnes dans les images Un problème extrêmement complexe à définir donc à évaluer Se poser des problèmes complexes et réels : Se tourner vers des utilisateurs de ce type de fonction (les industriels) Ne pas tenter de contourner le problème par des artifices Recherche d un compromis (application finalisée / application générique) Produire des données utiles pour les recherches des laboratoires Travailler sur des problèmes qui préoccupe les industriels En plus de ces intérêt réciproques : favoriser les transferts Faire ressortir la diversité des méthodes proposée L évaluation doit être multicritères (positionnement multidimensionnelle des méthodes évaluées et non simple classement) Les compétitions doivent prendre en compte la richesse du problème (diversité des bases)

4 Les acteurs de ROBIN Les Fournisseurs de données : MBDA SAGEM THALES Les Évaluateur : Bertin Tech. CNES Cybernetix EADS L'ONERA CEP/DGA Un comité d'organisation : Des experts scientifiques L'INRIA

5 Le projet ROBIN Rappel des objectifs de ROBIN Présentation des bases images Présentation des métriques Calendrier

6 EADS Description de la Base Détection / Reconnaissance en imagerie aérienne de haute définition à haute altitude Domaine d application Imagerie HR visible aérienne et satellitaire Scènes variées : zone rurales et urbaines, aérodromes Objets déplaçables : véhicules terrestres, avions Création des images Images réelles aériennes, accompagnées de données IGN et des conditions de prise de vue (résolution de cm) Simulation d objets et incrustation dans les images Simulation de modèles de capteurs -> Images simulées haute résolution Composition Plus de 80 scénarii, soit plus de 8000 vignettes

7 EADS Composition Plusieurs jeux de classes d objets par image 25 à 400 objets par scènes : véhicules (voitures, camions, etc.) ou avions (tourisme, transport, etc.) Cibles variées et représentatives

8 EADS - Exemples

9 CNES Description de la Base Base de Donnée d'objets cartographiques à partir d'images satellitaire Spot 5 Démarche de réalisation Spécification de la Base de Données Identification d'objets correspondant à une typologie prédéfinie par photo-interprétation d'images panchromatiques & multispectrales Extraction d'imagettes centrées sur ces objets Sites analysés 30 sites répartis dans différentes régions du monde (avec prédominance de l'europe et des USA)

10 CNES Composition Typologie d'objet BT : Bâti isolé relié au réseau CH : Pistes et chemins CR : Carrefours routiers PR : Petites routes PT : Ponts RO : Ronds-points RP : Routes principales RS : Routes secondaires VF : Voies ferrées ZP : Zones pavillonnaires & lotissements

11 CNES Exemples

12 Bertin Tech. / ECA (Cybernetix) Description de la Base Détection multi-classes avec changement de point de vue Principe : constituer une base de données d images pour la détection et la reconnaissance de véhicules et d individus Enregistrement sur 2 canaux : Visible caméra couleur avec zoom format PAL, 720 x 576 pixels Infrarouge IR radiométrique, champ de 25, sortie image 320x240 pixels Acquisitions avec : objets mobiles et prise de vue fixe même hauteur objets mobiles et prise de vue fixe vue plongeante objets fixes et prise de vue mobile

13 Bertin Tech. / ECA (Cybernetix) - Composition 11 Véhicules (Renault Laguna, Renault Twingo, Renault Scénic, Peugeot 407 SW, Peugeot 309, Ford Focus, Ford Ka, Citroën Jumper, Citroën Berlingo, Yamaha Cygnus, Yamaha TDR125) 6 personnes 9 fonds (3 rurals, 3 semi-rurals, 3 urbains) Différentes distances Différentes postures Des occultations

14 Bertin Tech. / ECA (Cybernetix) - Exemples

15 MBDA - Description de la Base Contexte d'application Nature des images fournies Vues aériennes moyenne altitude en visée oblique (imageur aéroporté) Trajectoires de survol, trajectoires convergentes vers un objet (véhicules, tours) à imager Détection / reconnaissance au plus tôt (objets de petites tailles) : Distance variant de 5000 à 300 m Images de synthèse + un complément d images réelles Objets d intérêt à détecter / reconnaître Véhicules terrestres et aéronef au sol, éléments d infrastructure (tour, pont) Tailles typiques : de 5 à 120 pixels de côté

16 MBDA - Composition Véhicules 4 Voitures : Monospace, Berline, Coupé et Tourisme 3 Camions : Petit, Semi + remorque, Semi + Citerne 3 Avions : Biplace hélice, Jet Réactor, Commercial 100 places 3 Hélicoptères : 2, 4 et 6 places Infrastructures Bâtiments, tours, ponts, routes,

17 MBDA Exemples

18 SAGEM - Description de la Base Détection multi-classes en imagerie aérienne et au niveau du sol, variation d'incidences Imagerie IR Plusieurs véhicules et individus Plusieurs incidences

19 SAGEM - Exemples

20 THALES Catégorisation d images aériennes à basse altitude Survol de la région de Bordeaux et du Sud-Ouest, essais en vol pendant 4 jours Détection de véhicules terrestres, de bateaux et de structures Contexte varié (urbain, semi-urbain,rural, fleuves, bord de côte)

21 Disponibilité des images Il suffit de signer l accord de participation Possibilité de publication des images (sous certaines conditions) Accord de confidentialité, propriété intellectuelle et non diffusion Seul impératif : soumettre des résultats à au moins une épreuve Informer le fournisseur de données correspondant Dégrader la qualité dans le cas de publication numérique Disponibilité pendant au moins 3 ans à l issue du projet

22 Le projet ROBIN Rappel des objectifs de ROBIN Présentation des bases images Présentation des métriques Calendrier

23 Présentation des métriques d évaluation Rappels Détection Formalisme Objectifs Définition des métriques Gestion des cas multiples Catégorisation Définition des métriques Mécanismes de rejet

24 Recherche d objets dans une image Image à interpréter N I Y i, Z i i=1 B,I { Ensemble d images décrivant le ou les objets à rechercher = Base d apprentissage } Liste de N(I) régions Zi associées à une catégorie Yi La base B contient une «vérité terrain» : I {Z*k,Y*k}k

25 Deux fonctions Détection «Marginale» Contrôle de la fonction: λ Associe une liste de régions à une image: B, I, λ {Z1, Z2, ZN(I,λ)} Catégorisation «Conditionnelle» Contrôle de la fonction: µ Associe une étiquette à une région dans une image: B, I, Z, µ Y

26 Évaluation Métrique = mesure d écart à une exigence Exigences fonctionnelles Deux fonctions: détection et catégorisation Mesures quantitatives sur bases d apprentissage et de test Exigences opérationnelles Temps de calcul, robustesse, flexibilité, interactivité Auto-évaluation qualitative (questionnaire)

27 Points de fonctionnement Problématique Forme du contrôle Contrôle d un traitement pour respecter au mieux un ensemble d exigences Paramètres (modèle, poids, hyperplan ) Seuil de décision Évaluation Un point de fonctionnement précis (= une exigence) Un ensemble de points (= une variété d exigences)

28 Points de fonctionnement d intérêt Détection «Aucun oubli» Fausses alarmes triées après coup «Pas de mauvaise décision» Alarmes garanties «Bon compromis» Catégorisation «Pas de décision aberrante» Algorithme robuste, auto-diagnostic «Décision sûre» Algorithme fiable «Décision forcée» Algorithme bavard «Bon compromis»

29 Métriques d évaluation de la détection - I Par image I et contrôle λ Deux listes Sortie de l algorithme : {Z1, Z2, ZN(I,λ)} Trois nombres Vérité terrain : {Z*1, Z*2, Z*N*(I)} TP(I, λ) : Nombre de bonnes détections N(I, λ) : Nombre de détections fournies par l algorithme N*(I) : Nombre d objets à détecter Remarque Le nombre de cas négatifs NEG = TN + FP dépend de l algorithme le taux de fausse alarme est mal défini

30 Comptage des bonnes détections Vérité Terrain Détections

31 Gestion des cas multiples Détections multiples Appariements multiples

32 Comptage des bonnes détections Appariement zones détectées <> vérité terrain Contraintes géométriques sur boîtes englobantes Contraintes d univocité (= couplage maximal du graphe d appariement) Nombre de bonnes détections = degré du graphe d appariement

33 Métriques d évaluation de la détection - II Deux grandeurs paramétriques moyennes Rappel λ = TP I, λ I Precision λ = N I I N I, λ I I TP I, λ Un ensemble de points Rappel / Précision 1 rappel Un point = Une valeur de contrôle précision 1

34 Point de fonctionnement : EER Rappel à égale précision 1 EER rappel précision «Bon compromis» 1

35 Point de fonctionnement : R* Rappel à précision maximale 1 rappel R* précision 1 «Pas de mauvaise décision»

36 Point de fonctionnement : P* Précision à rappel maximal 1 rappel P* précision «Aucun oubli» 1

37 Points de fonctionnement : AUC ou AMP Rappel moyen 1 rappel précision «Comportement moyen» 1 AUC

38 Métriques d évaluation de la détection - II Rappel à précision maximale : R* Précision à rappel maximal : P* Rappel à égale précision : EER Rappel moyen : AUC

39 Protocole d évaluation de la détection Sortie = boîte englobante + coefficient de confiance Calcul de la courbe Rappel / Précision par seuillage Estimation des points de fonctionnement sur cette courbe Sortie = listes de boîtes englobantes correspondant à différents paramétrages Estimation des précision / rappel sur ces listes Meilleur point de fonctionnement choisi pour chaque liste

40 Métriques d évaluation de la catégorisation - I Vérité terrain : Y*n associée à catégorie : c* Sortie de l algorithme : Yn Décision de catégorie : c Décision d ambiguïté : «A» Décision d altérité : «O» Outil de base : matrices de confusion Comparaison de la valeur des couples {Yn,Y*n} Paramètre de contrôle µ Nombre d éléments par catégories : N(c*) dans base T η c, c, μ = 1 1c Y n.1 c Y N c n T n

41 Métriques d évaluation de la catégorisation - II Taux moyen de bonne discrimination D μ = c π c η c*, c, μ Taux moyen d incertitude U μ = c π c η A,c, μ Taux de rejet J μ =η O,O, μ

42 Catégorisation : cas particuliers Seuillage d indice de confiance Sortie = catégorie associée à un indice de confiance Seuil sur indice = décision de rejet (ambiguïté) Pas de décision «Autre» possible Catégorisation comme détections multiples Pas de gestion d un problème multi-classe Définition des cas négatifs? Ne sera pas évalué comme catégorisation

43 Protocole d évaluation de la catégorisation Rejet de données «monde ouvert» Repérage des données hors base d apprentissage Évalué comme un problème de détection sans exemples négatifs d apprentissage Classification «monde fermée» Matrice de confusion à taux d incertitude maximal : η*(c,c*) Discrimination pour taux d incertitude minimal : D* Incertitude pour taux de discrimination maximal : U* Discrimination à égale incertitude : EDU Sorties = catégorie + indice de confiance ou listes de catégories

44 Le projet ROBIN Rappel des objectifs de ROBIN Présentation des bases images Présentation des métriques Calendrier

45 Calendrier du projet T0=15 février 2005 T0+8 : Fourniture des images brutes T0+12 : Annotation des images T0+12 : Accord de consortium (mise a disposition des images) T0+14 : Fourniture des bases, etc. T0+14 : Fourniture des épreuves T0+18 : Simulation du processus d évaluation T0+20 : Epreuves Finales T0+23 : Rapport de synthèse et fin de ROBIN

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