Metoda lastnih slik

1
Metoda lastnih slik
Razpoznavanje vrednosti na številcniku

• Šalej Mirko
• Iskraemeco, d.d. Kranj
• mirko.salej_at_iskraemeco.si

strojni vid
2
Opis metode

• Metoda temelji na preslikavi ucne množice slik v
  nek drug prostor (lastni prostor).

lastni prostor
dejanski prostor

• Z analizo glavnih komponent poišcemo take slike
  (lastne slike), ki dobro opišejo vse slike iz
  množice.
• Vsako sliko lahko predstavimo z linearno
  kombinacijo lastnih slik.
• Pripadnost vhodne slike v lastnem prostoru
  dolocimo z racunanjem razdalje.

strojni vid
3
Opis metode

• Preslikavo definira transformacijska matrika

Transformacijska matrika ?
lastni prostor
dejanski prostor
Izracun transformacijske matrike

• Posnamemo ucno množico slik o(o1,o2, ,oN).
• Slike pretvorimo v matrike oz. vektorje

strojni vid
4
Izracun transformacijske matrike

• Slike (vektorje) normiramo. Dobimo množico
  normiranih vektorjev
• Izracunamo vektor srednje slike (c) in ga
  odštejemo od vsakega vektorja slike.
• Kovariancna matrika ( ) je
  prevelike dimenzije zato izracunamo kvazi
  kovariancno matriko

strojni vid
5
Izracun transformacijske matrike

• Izracunamo lastne vrednosti in lastne
  vektorje kvazi kovariancne matrike
• Izracunamo prave lastne vektorje
• Glede na najvecje lastne vrednosti izberemo (k)
  lastnih vektorjev
• Matrika lastnih vektorjev predstavlja
  transformacijsko matriko

strojni vid
6
Razpoznavanje slik

• Vse normirane vektorje slik ucne množice
  preko transformacijske matrike preslikamo v
  lastni prostor, kjer vsaka slika predstavlja
  tocko v k-dimenzionalnem prostoru.
• Normiran vektor vhodne slike preko
  transformacijske matrike preslikamo v lastni
  prostor.
• Tocki vhodne slike poišcemo najbližjo tocko
  modela in tako razpoznamo sliko.

lastni prostor
strojni vid
7
Realizacija razpoznavanja številcnika

• Postavitev sistema za zajemanje slik

strojni vid
8
Realizacija razpoznavanja številcnika

• Predstavitev objekta - številcnik

strojni vid
9
Realizacija razpoznavanja številcnika

• Osvetlitev obljekta

Slika 15
kamera
osvetlitev
celna
plošca
strojni vid
Posneta slika
Odrezana slika
10
Realizacija razpoznavanja številcnika

• Ucna množica (100 slik)

. . .
0.0
0.1
0.2
0.3
9.9

• Preskusna množica (36 slik)

. . .
. . .
strojni vid
zasuk koluta
osvetlitev
premik
11
Realizacija razpoznavanja številcnika

• Pri kreiranju transformacijske matrike izberemo
  12 lastnih vektorjev, ki so posledica 12
  najvecjih lastnih vrednosti. To predstavlja 70
  informacije.

strojni vid
Tabela prikazuje pravilno razpoznane slike glede
na posamezno skupino slik pri razlicnem številu
lastnih vektorjev.
12
Realizacija razpoznavanja številcnika

• Sto tock v lastnem prostoru predstavlja slike
  ucne množice. Zaradi velike podobnosti (ne samo
  sosednjih) slik, je množica neurejena.

strojni vid
Ucna množica v 3D lastnem prostoru
13
Realizacija razpoznavanja številcnika

• Izgled prvih šestih lastnih slik

1
2
3
strojni vid
4
5
6
14
Realizacija razpoznavanja številcnika

• Razdalje med iskano sliko
  in slikami iz ucne množice

strojni vid
15
Opažanja nepricakovani problemi

• Pomembna izbira kamere in osvetlitve.
• Za izracun je potrebno uporabiti le koristen del
  slike (odstraniš šum).
• Pocasnost racunalnika zaradi velikih matrik.
• Majhna ucna množica (npr. 10 20 slik) ni
  uporabna.

Slika 9
strojni vid
16
Literatura

• H. Murase, S. Nayar, Visual Learning and
  Recognition of 3-D Objects from Appeareance,
  IJCV, Vol. 14, No. 1, 1995.
• K. Nayar, S. Nene, H. Murase, Subspace Methods
  for Robot Vision, Department of Computer Science,
  Columbia University, New York, 1995.
• S. Kovacic, A. Leonardis, Predavanja Strojni
  vid, Fakulteta za elektrotehniko, Ljubljana,
  2003.

strojni vid