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Tipo: Dissertação
Título: Reconhecimento de produtos por imagem utilizando palavras visuais e redes neurais convolucionais
Título(s) alternativo(s): Image recognition of products using bag of visual words and convolutional neural networks
Autor(es): Juraszek, Guilherme Defreitas
Primeiro Orientador: Silva, Alexandre Gonçalves
Resumo: A popularização de equipamentos como câmeras e celulares equipados com câmeras resultou em um grande volume de informações no formato de imagens e vídeos disponibilizadas na internet. O crescimento no volume de informação digital disponível nestes formatos demanda a criação de novas soluções de buscas baseadas não apenas em texto, mas capazes de extraírem informações relevantes diretamente desses formatos de mídia. Neste trabalho são comparadas as técnicas de reconhecimento utilizando palavras visuais por meio de descritores artificiais Bag of Visual Words ou Bag of Features (BOVW), reconhecimento utilizando redes neurais convolucionais (CNN) e reconhecimento usando descritores naturais obtidos através de uma rede neural convolucional previamente treinada em uma base distinta. As técnicas são aplicadas no problema de reconhecimento de produtos a partir da análise de imagens. Tais técnicas podem ser aplicadas em uma ampla gama de sistemas como reconhecimento de produtos utilizando dispositivos móveis, obtenção de informações de produtos visualizados utilizando um óculos de realidade aumentada, reconhecimento de produtos em vídeos, entre outros. A técnica BOVW é demonstrada com base nos descritores artificiais SIFT, SURF e MSER com extração de características densa e por meio de pontos de interesse. São estudados os algoritmos KMeans e Floresta de Caminhos Ótimos não Supervisionada (OPFU) na etapa de agrupamento e Máquinas de Vetor de Suporte (SVM) e Floresta de Caminhos Ótimos Supervisionada (OPF-S) na etapa de classificação. A segunda técnica utiliza uma rede neural convolucional (CNN) de três camadas. Na terceira técnica é utilizada uma CNN, previamente treinada na base de imagens ImageNet, de cinco camadas convolucionais. A CNN previamente treinada é utilizada para a extração de um vetor de características do novo conjunto de imagens a ser analisado. Este vetor atua como um descritor natural e é classificado utilizando SVM e OPF-S. São avaliadas a acurácia, tempo de processamento total, tempo de processamento para agrupamento (KMeans e OPF-U), tempo de processamento para classificação das técnicas nas bases de imagens Caltech 101 e em uma base de imagens de produtos criada pelo autor (RecogProd). São avaliados ainda como o tamanho da imagens, quantidade de categorias e escolha dos parâmetros influenciam na acurácia do resultado. Os resultados mostram que a utilização de uma CNN (Overfeat), previamente treinada em uma grande base de imagens, como um descritor natural para extração de um vetor de características e treinamento de um classificador SVM, apresentou a melhor acurácia com 0,855 na base Caltech101 e 0,905 na base criada, RecogProd, em uma escala de 0 a 1. A CNN criada e treinada pelo autor apresentou o segundo melhor resultado com 0,710 utilizando o espaço de cores RGB na RecogProd e 0,540 utilizando o espaço de cores YUV na base Caltech101. A CNN treinada com imagens utilizando os espaço de cores RGB e YUV apresentaram acurácias muito próximas em ambas as bases de treinamento porém, o treinamento utilizando YUV foi muito mais rápido. A técnica BOVW apresentou uma acurácia inferior à CNN como descritor natural e a CNN em ambas as bases testadas. Nos experimentos, com diversos tamanhos de categorias (5, 10, 15 e 36) da RecogProd, a CNN como descritor natural apresentou novamente a melhor acurácia. Os resultados mostram ainda que, conforme o número de categorias é aumentado, a CNN como descritor natural apresentou uma queda menor na acurácia em relação às demais técnicas avaliadas. Foi observado ainda que em uma base com 5 categorias a CNN como descritor natural alcançou a acurácia de 1,0, sendo capaz de classificar todos os exemplos corretamente.
Abstract: The popularization of electronic devices like cameras and smartphones resulted in an increasing volume of images and videos available on the internet. This scenario allowed researchers to explore new search and retrieval techniques to use, not only the wide available text, but also extract information directly from images and videos. In this work three image recognition techniques have been compared, the Bag of Features or Bag of Visual Words (BOVW) using artificial descriptors, Convolutional Neural Networks (CNN) and CNN as a natural descriptor where the descriptors are obtained from a large pre-trained CNN in a different dataset. The techniques are applied in the image recognition problem using image analysis. Those techniques can be applied in products search applications using smartphones, smart glasses, products recognition in videos and others. The BOVW technique is demonstrated using the artificial descriptors SIFT, SURF and MSER, with dense and interest points based extraction. The algorithms KMeans and unsupervised Optimum-Path Forest (OPF-U) are used for clustering and supervised Optimum-Path Forest (OPF-S) and Support Vector Machines (SVM) are used for classification. The second technique uses a convolutional neural network (CNN) with three convolutional layers. The third technique uses the Overfeat, a large pre-trained CNN in the ImageNet dataset, for extraction of a characteristic vector of the new image dataset. This characteristic vector act as a natural descriptor and is then classified using OPF-S and SVM. The accuracy, total time of processing, time for clustering (KMeans and OPF-U), time for classification (OPF-S and SVM) are evaluated in the Caltech 101 dataset and in a dataset created by the author with images of products (Recog- Prod). It is evaluated how image size, category size and overall parameters affect the accuracy of the studied techniques. The results showed that the CNN (Overfeat), pre-trained in a different large dataset, used for extraction of the natural descriptor of the new dataset and trained with SVM achieved the best accuracy with 0.855 in the Caltech 101 dataset and 0.905 in the authors dataset. The CNN created and trained entirely by the author showed the second best result with the accuracy of 0.710, using the RGB color space in the authors dataset and 0.540 using the YUV color space in the Caltech 101 dataset. Both CNN, using RGB and YUV, showed similar accuracies but the CNN using YUV images took significant less time to be trained. The BOVW technique resulted in a accuracy lower than the preview techniques in both tested datasets. In the experiments using the author s dataset with different category sizes (5, 10, 15, 36) the CNN as a natural descriptor resulted in the best accuracy among the other tested techniques. The CNN as a natural descriptor is also the most robust, since as the number of the categories is increased, and resulted in a lower accuracy decay among the others. In the experiments with a dataset with 5 categories the CNN as natural descriptor was able to recognize all the images correctly.
Palavras-chave: Aprendizado de máquina
Máquina de vetor de suporte
Redes neurais convolucionais
Floresta de caminhos ótimos
Visão computacional
Machine learning
Support vector machines
Convolutional neural networks
Optimum-path forest
Computer vision
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: BR
Editor: Universidade do Estado de Santa Catarina
Sigla da Instituição: UDESC
metadata.dc.publisher.department: Computação
metadata.dc.publisher.program: Mestrado em Computação Aplicada
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://tede.udesc.br/handle/handle/1761
Data do documento: 15-Dez-2014
Aparece nas coleções:Mestrado em Computação Aplicada

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