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1 FEUP – Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto 2 LOME – Laboratório de Óptica e Mecânica Experimental do INEGI – Instituto de Engenharia Mecânica.

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1 1 FEUP – Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto 2 LOME – Laboratório de Óptica e Mecânica Experimental do INEGI – Instituto de Engenharia Mecânica e Gestão Industrial Introdução aos Modelos Pontuais de Distribuição e sua Utilização na Segmentação e Reconhecimento de Objectos em Imagens Maria João M. Vasconcelos 1, João Manuel R. S. Tavares 1,2

2 Introdução aos Modelos Pontuais de Distribuição e sua Utilização na Segmentação e Reconhecimento de Objectos em Imagens Maria João M. Vasconcelos, João Manuel R. S. Tavares2 | Introdução| ASM / AAM | PDM | Modelos | Resultados | Conclusões | Trabalho Futuro | Resumo: Nesta apresentação será descrita uma técnica de modelação de objectos, representados em imagens, baseada em análise estatística, assim como a sua utilização na segmentação e reconhecimento de objectos em novas imagens. Índice: 1. Introdução; 2. Modelo Pontual de Distribuição (PDM); 3. Modelos de Forma Activa (ASM) e Modelos de Aparência Activa (AAM); 4. Modelos usados; 5. Resultados experimentais; 6. Conclusões e Trabalho Futuro.

3 Introdução aos Modelos Pontuais de Distribuição e sua Utilização na Segmentação e Reconhecimento de Objectos em Imagens Maria João M. Vasconcelos, João Manuel R. S. Tavares3 Análise de objectos representados em imagens –Área da Visão Computacional Conjunto de métodos e técnicas através dos quais sistemas computacionais são capazes de interpretar imagens. –Modelização de objectos Modelos flexíveis – modelos estatísticos que permitem analisar e simular objectos que apresentam formas variáveis em imagens. –Aplicações Medicina – localização de estruturas em imagens médicas; Indústria – inspecção de produtos; Sistemas de segurança – reconhecimento de faces; … | Introdução| ASM / AAM | PDM | Modelos | Resultados | Conclusões | Trabalho Futuro |

4 Introdução aos Modelos Pontuais de Distribuição e sua Utilização na Segmentação e Reconhecimento de Objectos em Imagens Maria João M. Vasconcelos, João Manuel R. S. Tavares4 Modelos Pontuais de Distribuição: –Propostos por Cootes e Taylor em 1992; –Método de modelização de objectos baseado em análise estatística; –Estudam a forma geométrica dos objectos e suas variações; –Variantes: Modelos de Forma Activa; Modelos de Aparência Activa. –São utilizados na segmentação e reconhecimento de objectos em imagens. | Introdução | ASM / AAM | PDM| Modelos | Resultados | Conclusões | Trabalho Futuro |

5 Introdução aos Modelos Pontuais de Distribuição e sua Utilização na Segmentação e Reconhecimento de Objectos em Imagens Maria João M. Vasconcelos, João Manuel R. S. Tavares5 | Introdução | ASM / AAM | PDM| Modelos | Resultados | Conclusões | Trabalho Futuro | Etapas:

6 Introdução aos Modelos Pontuais de Distribuição e sua Utilização na Segmentação e Reconhecimento de Objectos em Imagens Maria João M. Vasconcelos, João Manuel R. S. Tavares6 Utilização dos PMDs na pesquisa de objectos: 1.Modelos de Forma Activa – ASMs: –Modelo da forma geométrica; –Perfis de intensidade dos pontos-chave: Níveis de cinzento em torno de cada ponto-chave são semelhantes nas várias imagens. –Fase de pesquisa: Estudo da região de cada ponto-chave para calcular o movimento associado; Cálculo dos parâmetros de forma e de pose do PDM; Actualização dos parâmetros tendo em conta os limites impostos. | Introdução | ASM / AAM | PDM | Modelos | Resultados | Conclusões | Trabalho Futuro |

7 Introdução aos Modelos Pontuais de Distribuição e sua Utilização na Segmentação e Reconhecimento de Objectos em Imagens Maria João M. Vasconcelos, João Manuel R. S. Tavares7 2.Modelos de Aparência Activa – AAMs: –Modelo da forma geométrica; –Modelo de textura: Deforma-se cada instância do objecto para coincidir com a forma média; Obtém-se os níveis de cinzento da imagem do modelo normalizado: –Modelo de aparência: Combinação do modelo da forma com o modelo de textura. –Modelo activo: Considera a relação entre os parâmetros obtidos pelo modelo de aparência e os erros residuais existentes entre a nova instância e modelo construído. | Introdução | ASM / AAM | PDM | Modelos | Resultados | Conclusões | Trabalho Futuro |

8 Introdução aos Modelos Pontuais de Distribuição e sua Utilização na Segmentação e Reconhecimento de Objectos em Imagens Maria João M. Vasconcelos, João Manuel R. S. Tavares8 Modelos usados: 1.Mão 25 imagens de treino; 4 indivíduos diferentes; Etiquetadas automaticamente com 65 pontos-chave. 2.Face –25 imagens de treino; –1 indivíduo; –Etiquetadas manualmente com 68 pontos-chave. | Introdução | ASM / AAM | PDM | Modelos| Resultados | Conclusões | Trabalho Futuro |

9 Introdução aos Modelos Pontuais de Distribuição e sua Utilização na Segmentação e Reconhecimento de Objectos em Imagens Maria João M. Vasconcelos, João Manuel R. S. Tavares9 Colocação automática de pontos-chave (mão) 1.Extracção do contorno da mão através de um algoritmo de detecção de zonas de pele; 2.Cálculo das zonas de maior curvatura do contorno; 3.Delimitação da zona da mão (eliminar a zona do pulso); 4.Colocação dos pontos-chave tendo em conta as zonas de maior curvatura. | Introdução | ASM / AAM | PDM | Modelos| Resultados | Conclusões | Trabalho Futuro |

10 Introdução aos Modelos Pontuais de Distribuição e sua Utilização na Segmentação e Reconhecimento de Objectos em Imagens Maria João M. Vasconcelos, João Manuel R. S. Tavares10 1.Mão –65 Pontos- chave (automático) 2.Face –68 Pontos- chave (manual) | Introdução | ASM / AAM | PDM | Modelos| Resultados | Conclusões | Trabalho Futuro |

11 Introdução aos Modelos Pontuais de Distribuição e sua Utilização na Segmentação e Reconhecimento de Objectos em Imagens Maria João M. Vasconcelos, João Manuel R. S. Tavares11 1.Mão ASM –Os primeiros 6 modos de variação explicam 95% da variância total da forma geométrica. | Introdução | ASM / AAM | PDM | Modelos | Resultados| Conclusões | Trabalho Futuro | 1º modo2º modo3º modo

12 Introdução aos Modelos Pontuais de Distribuição e sua Utilização na Segmentação e Reconhecimento de Objectos em Imagens Maria João M. Vasconcelos, João Manuel R. S. Tavares12 2.Face | Introdução | ASM / AAM | PDM | Modelos | Resultados| Conclusões | Trabalho Futuro | Modelo da forma –Os primeiros 4 modos explicam 95% da variância total da forma geométrica. Modelo de aparência –Os primeiros 5 modos explicam 95% da variação total da aparência. 1º modo 2º modo3º modo 1º modo 2º modo3º modo

13 Introdução aos Modelos Pontuais de Distribuição e sua Utilização na Segmentação e Reconhecimento de Objectos em Imagens Maria João M. Vasconcelos, João Manuel R. S. Tavares13 3.Modelos de Forma Activa 17ª it13ª it5ª itPosição inicial | Introdução | ASM / AAM | PDM | Modelos | Resultados| Conclusões | Trabalho Futuro | Posição inicial 9ª it19ª it 29ª it (imagens novas)

14 Introdução aos Modelos Pontuais de Distribuição e sua Utilização na Segmentação e Reconhecimento de Objectos em Imagens Maria João M. Vasconcelos, João Manuel R. S. Tavares14 3.Modelos de Aparência Activa | Introdução | ASM / AAM | PDM | Modelos | Resultados| Conclusões | Trabalho Futuro | Imagem original8ª iteração15ª iteraçãoImagem reconstruída Exemplo de segmentação usando o modelo de aparência activa construído para a face numa imagem de teste. (imagem nova)

15 Introdução aos Modelos Pontuais de Distribuição e sua Utilização na Segmentação e Reconhecimento de Objectos em Imagens Maria João M. Vasconcelos, João Manuel R. S. Tavares15 Conclusões: Foi apresentada uma metodologia que permite construir modelos flexíveis, para objectos deformáveis representados em imagens, baseada em análise estatística. Os modelos descritos têm aplicações em várias áreas, desde a localização de estruturas em imagens médicas até ao reconhecimento de faces. Os resultados experimentais obtidos mostram que os métodos activos permitem segmentar e localizar adequadamente o objecto modelizado em novas imagens. | Introdução | ASM / AAM | PDM | Modelos | Resultados | Conclusões| Trabalho Futuro |

16 Introdução aos Modelos Pontuais de Distribuição e sua Utilização na Segmentação e Reconhecimento de Objectos em Imagens Maria João M. Vasconcelos, João Manuel R. S. Tavares16 Perspectivas de Trabalho Futuro: Automatizar a etapa da colocação e emparelhamento dos pontos-chave em imagens de faces: 1.Usar uma metodologia semelhante à desenvolvida para as mãos: contornos dos olhos, boca e contorno inferior da face; 2.Considerar como pontos-chave os nodos de uma malha rectangular adaptativa e multiresolução colocada adequadamente na imagem. Comparar experimentalmente os modelos de forma activa com os modelos de aparência activa. | Introdução | ASM / AAM | PDM | Modelos | Resultados | Conclusões | Trabalho Futuro |

17 1 FEUP – Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto 2 LOME – Laboratório de Óptica e Mecânica Experimental do INEGI – Instituto de Engenharia Mecânica e Gestão Industrial Maria João M. Vasconcelos 1, João Manuel R. S. Tavares 1,2 Introdução aos Modelos Pontuais de Distribuição e sua Utilização na Segmentação e Reconhecimento de Objectos em Imagens


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