Reconocimiento optico

charla de tesis II:

Recuperación de Imágenes basada en Sketch
Descriptor HELO Descriptor Local
José Manuel Saavedra Rondo DCC-Universidad de Chile

Agenda
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Introducción Estado del Arte (muy breve) Descriptor HELO

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HELO HELO con invariancia a rotaciones. Experimentación y Resultados

Descripción Local Detección de puntos de Interés Generación del DescriptorMatching Ejemplos y Resultados

Introducción

Introducción
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Sketch Based Image Retrieval (SBIR): Recuperación de imágenes basándose en un bosquejo carente de color y textura (sketch). Sketch: Dibujo a mano formado por líneas. Carece de información cromática y de textura.

Introducción

Estado del Arte

Estado del Arte
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Query by Visual Example (QVE) Hirata, Kato 1992Image Retrieval by Elastic Matching (IREM) Del Bimbo, Pala 1997 Edge Histogram Descriptor (EHD) Sun Won, Kwon Park, Soo-Jun Park 2002 Angular Partitioning of Abstract Images (APAI) Chalechale, Golshah, Mertins 2005 Structure Tensor (ST) Eitz, Hildebrand, Boubekeur, Alexa 2009

Estado del Arte
Edge Histogram Descriptor
modelo query

Escala de Grises
Descomponer 4x4 regiones

Calcular 16hed locales Calcular 1 hed local Calcular 13 hed locales Yuxtaponer los hed

Estado del Arte
Edge Histogram Descriptor
modelo query

Escala de Grises
Descomponer 4x4 regiones

Calcular 16 hed locales Calcular 1 hed local Calcular 13 hed locales Yuxtaponer los hed

Estado del Arte
Edge Histogram Descriptor
modelo query

Escala de Grises
Descomponer 4x4 regiones

0 4 8 12

1 59 13

2 6 10 14

3 7 11 15

Calcular 16 hed locales Calcular 1 hed local Calcular 13 hed locales Yuxtaponer los hed

Estado del Arte
Edge Histogram Descriptor
modelo query

Escala de Grises
Descomponer 4x4 regiones

0 4 8 12

1 5 9 13

2 6 10 14

3 7 11 15
V H D45 D135 ND

Calcular 16 hed locales Calcular 1 hed local Calcular 13 hed locales Yuxtaponer los hed

Estadodel Arte
Edge Histogram Descriptor
modelo query

Escala de Grises
Descomponer 4x4 regiones

0 4 8 12

1 5 9 13

2 6 10 14

3 7 11 15
V H D45 D135 ND

Calcular 16 hed locales Calcular 1 hed local Calcular 13 hed locales Yuxtaponer los hed

Similitud: Manhattan modificada

Estado del Arte
Edge Histogram Descriptor

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Problemas

• No hay invariancia a rotaciones. • Nopermite búsqueda parcial!!!.

Estado del Arte
Angular Partitioning of Abstract Images
Canny Binarización Thinning
Segmentar zona de objeto (cropping) Redimensionar a JxJ Particionamiento angular (K slices) FFT

Estado del Arte
Angular Partitioning of Abstract Images
Canny Binarización Thinning
Segmentar zona de objeto (cropping) Redimensionar a JxJ Particionamiento angular (K slices) FFTEstado del Arte
Angular Partitioning of Abstract Images
Canny Binarización Thinning
Segmentar zona de objeto (cropping) Redimensionar a JxJ Particionamiento angular (K slices) FFT

Estado del Arte
Angular Partitioning of Abstract Images
Canny Binarización Thinning
Segmentar zona de objeto (cropping) Redimensionar a JxJ Particionamiento angular (K slices) FFT

Similitud: ManhattanEstado del Arte
Angular Partitioning of Abstract Images

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Problemas

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Poco susceptible al ruido. Esto puede afectar la cantidad de pixeles por slice. No permite búsqueda parcial. Efectividad aún pobre. Requiere recuperar casi el 13% de las imágenes modelos para recuperar la relevante.

Propuesta Descriptor HELO ‣ Descriptor Local
‣

Propuesta Descriptor HELO ‣ DescriptorLocal
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HELO: Histogram of Edge Local Orientations
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HELO es un descriptor global. La idea es calcular en forma más precisa las orientaciones usando una aproximación local. El el contexto de procesamiento de huellas dactilares la estimación de orientaciones es una tarea crítica para el mejoramiento y extracción de características.

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En este contexto, el promedio de gradientes...