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21	Effiziente Erstellung aufgabenspezifischer Bilderkennungssysteme Möhrmann, Julia Mandy 29 July 2014 (has links) Die Entwicklung von Bilderkennungssystemen ist ein hochkomplexer Prozess, der derzeit fast ausschließlich von Experten mit entsprechenden Fachkenntnissen bewältigt werden kann. Bilderkennungssysteme haben durch die allgegenwärtige Verfügbarkeit an Bilddaten und ihren kostenneutralen Einsatz das Potential, eine wichtige Rolle in der digitalisierten Gesellschaft zu spielen. Jedoch ist ihr Einsatz effektiv durch den nicht vorhandenen Zugang zu entsprechenden Entwicklungswerkzeugen limitiert. Diese Arbeit verfolgt das Ziel, ein Software-Framework bereitzustellen, das von Anwendern ohne Fachkenntnisse genutzt werden kann. Hierfür werden die einzelnen Schritte des Entwicklungsprozesses betrachtet und an diese Zielgruppe adaptiert. Im Detail bedeutet dies für das in dieser Arbeit präsentierte Software-Framework FOREST (Flexible Object Recognition System), dass - der Entwicklungsprozess größtmöglich automatisiert abläuft, - nicht automatisierbare Komponenten vereinfacht werden - und eine intuitive Benutzungsoberfläche bereitgestellt wird, die keine Einarbeitungszeit und Fachkenntnisse erfordert. Im Gegensatz zu existierenden Entwicklungswerkzeugen ist das Ziel von FOREST nicht die Entwicklung eines speziellen Bilderkennungssystems, sondern die Adaption an die vom Anwender intendierte Erkennungsaufgabe. Allein durch die Auswahl einer Bilddatenquelle und der Annotation der Bilder lernt FOREST einen Klassifikator, der die Erkennungsaufgabe löst. Das resultierende Bilderkennungssystem wird auch als aufgabenspezifisches Bilderkennungssystem bezeichnet, da es speziell auf die gestellte Erkennungsaufgabe trainiert wurde. Beispielsweise kann eine Webcam genutzt werden, um geöffnete Fenster zu detektieren und so Wetterschäden oder einen Einbruch zu vermeiden. Die Bereitstellung eines Entwicklungswerkzeugs für Anwender ohne Fachkenntnisse wird durch die automatische Bildverarbeitung mit einer großen Menge an Operatoren für die Merkmalsdetektion und die Merkmalsextraktion realisiert. Die Auswahl diskriminativer Merkmalsdeskriptoren für die Klassifikation aus dem Merkmalsdatensatz wird während des Trainingsprozesses durch einen Boosting-Klassifikator geleistet. Die modulare und erweiterbare Struktur des Frameworks ist entscheidend für den langfristig erfolgreichen Einsatz des Systems. FOREST stellt spezifizierte Schnittstellen für den Zugriff auf das System durch Benutzungsschnittstellen und die Erweiterung der Erkennungsfunktionalität bereit. Die Komponenten des Systems können zentral bereitgestellt werden und erlauben so die Nutzung ohne eine lokale Installation durch den Anwender. Die Definition der Erkennungsaufgabe findet durch die Annotation der Bilder, also der Zuweisung einer Kategorie zu jedem Bild, statt. Die Annotation ist ein sehr aufwändiger Prozess, da sie manuell durchgeführt werden muss. Die Qualität der Trainingsdaten und die Qualität der Annotationen, also die Korrektheit, haben direkten Einfluss auf die Ergebnisse des resultierenden Bilderkennungssystems. Der Annotationsaufwand wird mit Hilfe eines semi-automatischen Prozesses reduziert, indem Bilder ihrer Ähnlichkeit nach vorsortiert und in einer optimierten Benutzungsoberfläche dargestellt werden. Die Annotation ganzer Cluster in einem Zug ermöglicht eine effiziente Annotation des Datensatzes. Die Vorsortierung stellt aufgrund der unbekannten Natur der Bilder eine große Schwierigkeit dar, die durch die Integration verschiedener Bildmerkmale in einen Bag-of-Features (BoF) Histogramm-Merkmalsvektor gelöst werden kann. Die Vorsortierung der Bilder kann während des Annotationsprozesses weiter verbessert werden, indem partiell verfügbare Annotationen in einem semi-überwachten Lernprozess eingesetzt werden. Anhand partieller Annotationen wird die Gewichtung der Bildmerkmale so angepasst, dass die Ähnlichkeit innerhalb einer Kategorie erhöht wird. Zusätzlich erlaubt die Identifikation diskriminativer Bildmerkmale eine Visualisierung relevanter Bildregionen, die Anwendern als Qualitätsmaß für die neu berechnete Vorsortierung der Bilder dienen kann. Die Benutzungsschnittstellen sind auf eine visuelle Informationsdarstellung ausgelegt. FOREST erlaubt Laien-Anwendern die Entwicklung aufgabenspezifischer Bilderkennungssysteme in einem einfach gehaltenen Entwicklungsprozess, der notwendige Interaktionen auf ein Minimum beschränkt. Dennoch ist FOREST für Experten-Anwender nutzbar. Neue Operatoren können leicht in das System integriert und effizient evaluiert werden. Die Ergebnisse aufgabenspezifischer Erkennungssysteme, die mit FOREST entwickelt wurden, sind mit den Ergebnissen spezialisierter Systeme vergleichbar. Die detaillierte Analyse der Klassifikation zeigt zudem, dass trotz der Annotation ganzer Bilder mit einer Kategorie relevante Objektstrukturen erkannt und automatisiert für die Erkennung herangezogen werden. Der Entwicklungsaufwand für die Erstellung eines aufgabenspezifischen Bilderkennungssystems ist nicht mit der gemeinhin bekannten Entwicklung von Bilderkennungssystemen vergleichbar, da das System keine Programmierkenntnisse, kein Fachwissen und keine Eigenentwicklung erwartet. FOREST bietet daher für fachfremde Anwender ein Entwicklungswerkzeug und ermöglicht die Entwicklung von Bilderkennungssystemen für alltägliche Aufgaben. Damit legt FOREST den Grundstein für einen breiten Einsatz von Bilderkennungsanwendungen im Alltag. Computer Vision Bilderkennung Annotation Ground Truth Daten Semi-überwachtes Lernen 54.74 - Maschinelles Sehen 54.81 - Anwendungssoftware I.4.9 - Applications I.5.3 - Clustering I.4.0 - General H.5.2 - User Interfaces ddc:000
22	Évaluation de la qualité des documents anciens numérisés Rabeux, Vincent 06 March 2013 (has links) Les travaux de recherche présentés dans ce manuscrit décrivent plusieurs apports au thème de l’évaluation de la qualité d’images de documents numérisés. Pour cela nous proposons de nouveaux descripteurs permettant de quantifier les dégradations les plus couramment rencontrées sur les images de documents numérisés. Nous proposons également une méthodologie s’appuyant sur le calcul de ces descripteurs et permettant de prédire les performances d’algorithmes de traitement et d’analyse d’images de documents. Les descripteurs sont définis en analysant l’influence des dégradations sur les performances de différents algorithmes, puis utilisés pour créer des modèles de prédiction à l’aide de régresseurs statistiques. La pertinence, des descripteurs proposés et de la méthodologie de prédiction, est validée de plusieurs façons. Premièrement, par la prédiction des performances de onze algorithmes de binarisation. Deuxièmement par la création d’un processus automatique de sélection de l’algorithme de binarisation le plus performant pour chaque image. Puis pour finir, par la prédiction des performances de deux OCRs en fonction de l’importance du défaut de transparence (diffusion de l’encre du recto sur le verso d’un document). Ce travail sur la prédiction des performances d’algorithmes est aussi l’occasion d’aborder les problèmes scientifiques liés à la création de vérités-terrains et d’évaluation de performances. / This PhD. thesis deals with quality evaluation of digitized document images. In order to measure the quality of a document image, we propose to create new features dedicated to the characterization of most commons degradations. We also propose to use these features to create prediction models able to predict the performances of different types of document analysis algorithms. The features are defined by analyzing the impact of a specific degradation on the results of an algorithm and then used to create statistical regressors.The relevance of the proposed features and predictions models, is analyzed in several experimentations. The first one aims to predict the performance of different binarization methods. The second experiment aims to create an automatic procedure able to select the best binarization method for each image. At last, the third experiment aims to create a prediction model for two commonly used OCRs. This work on performance prediction algorithms is also an opportunity to discuss the scientific problems of creating ground-truth for performance evaluation. Images de documents anciens Évaluation de la qualité Modèles de prédiction Descripteurs images Binarisation Reconnaissance de caractères Évaluation de performances Génération de documents synthétiques Création de vérité-terrains Régression linéaire Ancient document images Quality evaluation Image features Optical character recognition Performance evaluation Synthetic document image generation Ground-truth creation
23	Evaluation of Target Tracking Using Multiple Sensors and Non-Causal Algorithms Vestin, Albin, Strandberg, Gustav January 2019 (has links) Today, the main research field for the automotive industry is to find solutions for active safety. In order to perceive the surrounding environment, tracking nearby traffic objects plays an important role. Validation of the tracking performance is often done in staged traffic scenarios, where additional sensors, mounted on the vehicles, are used to obtain their true positions and velocities. The difficulty of evaluating the tracking performance complicates its development. An alternative approach studied in this thesis, is to record sequences and use non-causal algorithms, such as smoothing, instead of filtering to estimate the true target states. With this method, validation data for online, causal, target tracking algorithms can be obtained for all traffic scenarios without the need of extra sensors. We investigate how non-causal algorithms affects the target tracking performance using multiple sensors and dynamic models of different complexity. This is done to evaluate real-time methods against estimates obtained from non-causal filtering. Two different measurement units, a monocular camera and a LIDAR sensor, and two dynamic models are evaluated and compared using both causal and non-causal methods. The system is tested in two single object scenarios where ground truth is available and in three multi object scenarios without ground truth. Results from the two single object scenarios shows that tracking using only a monocular camera performs poorly since it is unable to measure the distance to objects. Here, a complementary LIDAR sensor improves the tracking performance significantly. The dynamic models are shown to have a small impact on the tracking performance, while the non-causal application gives a distinct improvement when tracking objects at large distances. Since the sequence can be reversed, the non-causal estimates are propagated from more certain states when the target is closer to the ego vehicle. For multiple object tracking, we find that correct associations between measurements and tracks are crucial for improving the tracking performance with non-causal algorithms. evaluation target tracking multiple sensors non-causal smoother smoothing tracking vehicle tracking camera lidar estimate estimation prediction vehicle dynamics sensor fusion real-time tracking extended kalman filter filter validation validation position estimation velocity estimation dynamic model model complexity multi object tracking multiple object tracking single object tracking data association tracking fundamentals iterated kalman filter track management gnn global nearest neighbour mahalanobis mahalanobis distance performance evaluation differential gps dgps roi ego several sensors sensors rmse root mean square error invertible motion anti-causal motion anti-causal tracking constant velocity gnn imu tfs two filter smoother ekf rts radar inertial measurement unit nonlinear nonlinear systems mono camera monocular camera noise model tracking performance fixed interval smoothing m/n logic centralized fusion non-causal object tracker car tracking car dynamics automotive active safety object tracking automotive industry thesis master reverse dynamics reverse tracking reverse sequence sequence tracking data propagation ground truth estimating ground truth additional sensors mounted sensors true estimates environment comparison algorithm independent targets overlapping measurements occluded track switch improve lower uncertainty more certain state process noise covariance sampling image sprt adas cnn cv pdf track target ego tracker tentative track observatiom online tracking offline tracking online offline recorded sequences robust self driving self-driving car traffic trajectory true state scenario scenarios future accurate output advanced driver assistance systems non-linear complex noise pedestrian truck bus maneuvering vehicles processed measurement frame state correction probability density function tuning likelihood transition measurement motion model recursion gaussian approximation distribution linear jacobian multiplicative noise ratio ad hoc ad hoc state space approach backward auction euclidean distance statistical threshold gating association margin normalize covariance matrix fusion confirmed rejected tentative history absolute error modular ego motion parameters variables logg hardware specification fused causal factorization independent uncorrelated transform moving rotation translation oncoming overtaking Control Engineering Reglerteknik

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