SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  55
Télécharger pour lire hors ligne
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Rodrigo Toro Icarte
´Alvaro Soto Jorge Baier Cristian Ruz
Pontificia Universidad Cat´olica de Chile
Junio, 2014
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Marco te´orico
Motivaci´on
Motivaci´on
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Marco te´orico
Motivaci´on
Motivaci´on
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Marco te´orico
Motivaci´on
Motivaci´on
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Marco te´orico
Motivaci´on
Motivaci´on
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Marco te´orico
Motivaci´on
Motivaci´on
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Marco te´orico
Inducci´on: Reconocedores visuales
Reconocedores visuales
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Marco te´orico
Inducci´on: Reconocedores visuales
Reconocedores visuales
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Marco te´orico
Inducci´on: Reconocedores visuales
Reconocedores visuales
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Marco te´orico
Deducci´on: L´ogica
L´ogica
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Marco te´orico
Deducci´on: L´ogica
L´ogica
Tran and Davis: Event Modeling and Recognition using MLN
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Pregunta de investigaci´on
Pregunta de investigaci´on
¿Es posible asociar reglas de sentido com´un a
reconocedores visuales, tal que se puedan realizar
deducciones ´utiles a gran escala y en forma gen´erica?
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Construcci´on
Soluci´on propuesta
Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Construcci´on
Soluci´on propuesta
Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Construcci´on
Soluci´on propuesta
Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Construcci´on
Soluci´on propuesta
Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Construcci´on
Soluci´on propuesta
Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
Formato
String1 − Tipo Relaci´on → String2
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Construcci´on
Soluci´on propuesta
Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
Formato
String1 − Tipo Relaci´on → String2
Ejemplos
desk − RelatedTo → office
computer − AtLocation → office
office − UsedFor → work
coffee cup − AtLocation → office
... y 6 millones m´as
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Construcci´on
Soluci´on propuesta
Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
Relaciones
AtLocation
HasProperty
MadeOf
SimilarSize
SimilarTo
UsedFor
CapableOf
...
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Construcci´on
Soluci´on propuesta
Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
Sin´onimos
someone − AtLocation → museum
person − AtLocation → opera
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Construcci´on
Soluci´on propuesta
Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
Sin´onimos
someone − AtLocation → museum
person − AtLocation → opera
Polisemia
plane − CapableOf → fly
plane − IsA → shape
fly − IsA → insect
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Construcci´on
Soluci´on propuesta
Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Construcci´on
Soluci´on propuesta
Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
Claves
Synset - Tipos - Relaciones
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Construcci´on
Soluci´on propuesta
Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
Claves
Synset - Tipos - Relaciones
Ejemplo: Person
S: (n) person, individual, someone, somebody, mortal, soul (a
human being)
S: (n) person (a human body)
S: (n) person (a grammatical category)
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Construcci´on
Soluci´on propuesta
Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Construcci´on
Soluci´on propuesta
Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
ConceptNet WordNet
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Construcci´on
Soluci´on propuesta
Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
ConceptNet
plane − CapableOf → fly
WordNet
plane → 9 Synsets
fly → 20 Synsets
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Construcci´on
Soluci´on propuesta
Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
ConceptNet
plane − CapableOf → fly
WordNet
plane → 9 Synsets
fly → 20 Synsets
S: (n) airplane, plane −CapableOf → S: (v) fly, wing.
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Construcci´on
Soluci´on propuesta
Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
Opciones:
1 ConceptNet + WN
2 Chen & Liu
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Construcci´on
Soluci´on propuesta
Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
Chen & Liu
“plane − CapableOf → fly”
Synsets(plane) = { n02691156 (avi´on), n13883265 (plano) }
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Construcci´on
Soluci´on propuesta
Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Construcci´on
Soluci´on propuesta
Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Construcci´on
Soluci´on propuesta
Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
S: (n) airplane, plane
WSP Score
plane -0.0079
airplane 0.0353
airline 0.0626
bomber 0.1439
wing 0.1973
Sea-plane 0.2073
aeroplane 0.3982
... ...
S: (n) Plane, sheet
WSP Score
plane -0.0079
form 0.1391
sheet 0.1884
shape 0.2156
picture plane 0.3945
orbital plane 0.6559
cartesian plane 0.6819
... ...
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Construcci´on
Soluci´on propuesta
Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
NGD(x, y) =
max {log f(x), log f(y)} − log f(x, y)
log N − min {log f(x), log f(y)}
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Construcci´on
Soluci´on propuesta
Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
Ajustes:
Distancias ConceptNet
M´ultiples match
person − CapableOf → play
Restricciones
Sust-Sust: /r/AtLocation, /r/PartOf, ...
Sust-Verb: /r/CapableOf, /r/UsedFor, ...
Sust-Adj: /r/HasProperty
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Construcci´on
Soluci´on propuesta
Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Construcci´on
Soluci´on propuesta
Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Experimentos
Soluci´on propuesta
Experimentos
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Experimentos
Soluci´on propuesta
Experimentos
Oraci´on → Sustantivo + Verbo
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Experimentos
Soluci´on propuesta
Experimentos
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Experimentos
Soluci´on propuesta
Experimentos
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Experimentos
Soluci´on propuesta
Experimentos
ESPGames
13.114 im´agenes rotuladas con 110 acciones
Experimento
Baseline: NGD
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Experimentos
Soluci´on propuesta
Experimentos
0 10 20 30 40 50
0
20
40
60
80
Top-p%
Rendimiento% Reconocimiento de Acciones
NGD
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Experimentos
Soluci´on propuesta
Experimentos
0 10 20 30 40 50
0
20
40
60
80
Top-p%
Rendimiento% Reconocimiento de Acciones
NGD
ConceptNet + WN
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Experimentos
Soluci´on propuesta
Experimentos
0 10 20 30 40 50
0
20
40
60
80
Top-p%
Rendimiento% Reconocimiento de Acciones
NGD
ConceptNet + WN
Chen & Liu
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Experimentos
Soluci´on propuesta
Experimentos
0 10 20 30 40 50
0
20
40
60
80
Top-p%
Rendimiento% Reconocimiento de Acciones
NGD
ConceptNet + WN
Chen & Liu
Visual-Ontology
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Soluci´on propuesta
Experimentos
Soluci´on propuesta
Experimentos
0 10 20 30 40 50
0
20
40
60
80
Top-p%
Rendimiento% Reconocimiento de Acciones
NGD
ConceptNet + WN
Chen & Liu
Visual-Ontology
ConceptNet
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Limitaciones soluci´on
Limitaciones soluci´on
Mapeo ConceptNet a WordNet
Bounding boxs im´agenes
No informaci´on espacial
Excepciones
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Estado de la investigaci´on
Estado de la investigaci´on
Estado actual
En progreso
Futuro
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Cierre
Cierre
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Cierre
Cierre
pc: Hay una persona estudiando.
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Cierre
Cierre
pc: Hay una persona estudiando.
pc: Que la persona sea un estudiante y la mesa un escritorio.
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Cierre
Cierre
pc: Hay una persona estudiando.
pc: Que la persona sea un estudiante y la mesa un escritorio.
pc: Hay una persona escribiendo
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Cierre
Cierre
pc: Hay una persona estudiando.
pc: Que la persona sea un estudiante y la mesa un escritorio.
pc: Hay una persona escribiendo
pc: Que la mesa sea un escritorio, el l´apiz una pluma, y la
persona un poeta.
Hacia una Ontolog´ıa Visual
Cierre
Preguntas

Contenu connexe

En vedette

Everything You Need To Know About ChatGPT
Everything You Need To Know About ChatGPTEverything You Need To Know About ChatGPT
Everything You Need To Know About ChatGPTExpeed Software
 
Product Design Trends in 2024 | Teenage Engineerings
Product Design Trends in 2024 | Teenage EngineeringsProduct Design Trends in 2024 | Teenage Engineerings
Product Design Trends in 2024 | Teenage EngineeringsPixeldarts
 
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthHow Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthThinkNow
 
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfAI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfmarketingartwork
 
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024Neil Kimberley
 
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)contently
 
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024Albert Qian
 
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsSocial Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsKurio // The Social Media Age(ncy)
 
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Search Engine Journal
 
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summarySpeakerHub
 
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd Clark Boyd
 
Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Tessa Mero
 
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentGoogle's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentLily Ray
 
Time Management & Productivity - Best Practices
Time Management & Productivity -  Best PracticesTime Management & Productivity -  Best Practices
Time Management & Productivity - Best PracticesVit Horky
 
The six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementThe six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementMindGenius
 
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...RachelPearson36
 
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Applitools
 

En vedette (20)

Everything You Need To Know About ChatGPT
Everything You Need To Know About ChatGPTEverything You Need To Know About ChatGPT
Everything You Need To Know About ChatGPT
 
Product Design Trends in 2024 | Teenage Engineerings
Product Design Trends in 2024 | Teenage EngineeringsProduct Design Trends in 2024 | Teenage Engineerings
Product Design Trends in 2024 | Teenage Engineerings
 
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthHow Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
 
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfAI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
 
Skeleton Culture Code
Skeleton Culture CodeSkeleton Culture Code
Skeleton Culture Code
 
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
 
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
 
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
 
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsSocial Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
 
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
 
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
 
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
 
Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next
 
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentGoogle's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
 
How to have difficult conversations
How to have difficult conversations How to have difficult conversations
How to have difficult conversations
 
Introduction to Data Science
Introduction to Data ScienceIntroduction to Data Science
Introduction to Data Science
 
Time Management & Productivity - Best Practices
Time Management & Productivity -  Best PracticesTime Management & Productivity -  Best Practices
Time Management & Productivity - Best Practices
 
The six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementThe six step guide to practical project management
The six step guide to practical project management
 
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
 
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
 

Ontología Visual Reconocimiento Acciones

  • 1. Hacia una Ontolog´ıa Visual Hacia una Ontolog´ıa Visual Rodrigo Toro Icarte ´Alvaro Soto Jorge Baier Cristian Ruz Pontificia Universidad Cat´olica de Chile Junio, 2014
  • 2. Hacia una Ontolog´ıa Visual Marco te´orico Motivaci´on Motivaci´on
  • 3. Hacia una Ontolog´ıa Visual Marco te´orico Motivaci´on Motivaci´on
  • 4. Hacia una Ontolog´ıa Visual Marco te´orico Motivaci´on Motivaci´on
  • 5. Hacia una Ontolog´ıa Visual Marco te´orico Motivaci´on Motivaci´on
  • 6. Hacia una Ontolog´ıa Visual Marco te´orico Motivaci´on Motivaci´on
  • 7. Hacia una Ontolog´ıa Visual Marco te´orico Inducci´on: Reconocedores visuales Reconocedores visuales
  • 8. Hacia una Ontolog´ıa Visual Marco te´orico Inducci´on: Reconocedores visuales Reconocedores visuales
  • 9. Hacia una Ontolog´ıa Visual Marco te´orico Inducci´on: Reconocedores visuales Reconocedores visuales
  • 10. Hacia una Ontolog´ıa Visual Marco te´orico Deducci´on: L´ogica L´ogica
  • 11. Hacia una Ontolog´ıa Visual Marco te´orico Deducci´on: L´ogica L´ogica Tran and Davis: Event Modeling and Recognition using MLN
  • 12. Hacia una Ontolog´ıa Visual Pregunta de investigaci´on Pregunta de investigaci´on ¿Es posible asociar reglas de sentido com´un a reconocedores visuales, tal que se puedan realizar deducciones ´utiles a gran escala y en forma gen´erica?
  • 13. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Construcci´on Soluci´on propuesta Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
  • 14. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Construcci´on Soluci´on propuesta Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
  • 15. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Construcci´on Soluci´on propuesta Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
  • 16. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Construcci´on Soluci´on propuesta Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
  • 17. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Construcci´on Soluci´on propuesta Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet Formato String1 − Tipo Relaci´on → String2
  • 18. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Construcci´on Soluci´on propuesta Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet Formato String1 − Tipo Relaci´on → String2 Ejemplos desk − RelatedTo → office computer − AtLocation → office office − UsedFor → work coffee cup − AtLocation → office ... y 6 millones m´as
  • 19. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Construcci´on Soluci´on propuesta Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet Relaciones AtLocation HasProperty MadeOf SimilarSize SimilarTo UsedFor CapableOf ...
  • 20. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Construcci´on Soluci´on propuesta Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet Sin´onimos someone − AtLocation → museum person − AtLocation → opera
  • 21. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Construcci´on Soluci´on propuesta Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet Sin´onimos someone − AtLocation → museum person − AtLocation → opera Polisemia plane − CapableOf → fly plane − IsA → shape fly − IsA → insect
  • 22. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Construcci´on Soluci´on propuesta Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
  • 23. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Construcci´on Soluci´on propuesta Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet Claves Synset - Tipos - Relaciones
  • 24. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Construcci´on Soluci´on propuesta Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet Claves Synset - Tipos - Relaciones Ejemplo: Person S: (n) person, individual, someone, somebody, mortal, soul (a human being) S: (n) person (a human body) S: (n) person (a grammatical category)
  • 25. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Construcci´on Soluci´on propuesta Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
  • 26. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Construcci´on Soluci´on propuesta Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet ConceptNet WordNet
  • 27. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Construcci´on Soluci´on propuesta Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet ConceptNet plane − CapableOf → fly WordNet plane → 9 Synsets fly → 20 Synsets
  • 28. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Construcci´on Soluci´on propuesta Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet ConceptNet plane − CapableOf → fly WordNet plane → 9 Synsets fly → 20 Synsets S: (n) airplane, plane −CapableOf → S: (v) fly, wing.
  • 29. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Construcci´on Soluci´on propuesta Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet Opciones: 1 ConceptNet + WN 2 Chen & Liu
  • 30. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Construcci´on Soluci´on propuesta Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet Chen & Liu “plane − CapableOf → fly” Synsets(plane) = { n02691156 (avi´on), n13883265 (plano) }
  • 31. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Construcci´on Soluci´on propuesta Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
  • 32. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Construcci´on Soluci´on propuesta Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
  • 33. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Construcci´on Soluci´on propuesta Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet S: (n) airplane, plane WSP Score plane -0.0079 airplane 0.0353 airline 0.0626 bomber 0.1439 wing 0.1973 Sea-plane 0.2073 aeroplane 0.3982 ... ... S: (n) Plane, sheet WSP Score plane -0.0079 form 0.1391 sheet 0.1884 shape 0.2156 picture plane 0.3945 orbital plane 0.6559 cartesian plane 0.6819 ... ...
  • 34. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Construcci´on Soluci´on propuesta Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet NGD(x, y) = max {log f(x), log f(y)} − log f(x, y) log N − min {log f(x), log f(y)}
  • 35. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Construcci´on Soluci´on propuesta Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet Ajustes: Distancias ConceptNet M´ultiples match person − CapableOf → play Restricciones Sust-Sust: /r/AtLocation, /r/PartOf, ... Sust-Verb: /r/CapableOf, /r/UsedFor, ... Sust-Adj: /r/HasProperty
  • 36. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Construcci´on Soluci´on propuesta Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
  • 37. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Construcci´on Soluci´on propuesta Ontolog´ıa visual = ConceptNet + WordNet + ImageNet
  • 38. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Experimentos Soluci´on propuesta Experimentos
  • 39. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Experimentos Soluci´on propuesta Experimentos Oraci´on → Sustantivo + Verbo
  • 40. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Experimentos Soluci´on propuesta Experimentos
  • 41. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Experimentos Soluci´on propuesta Experimentos
  • 42. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Experimentos Soluci´on propuesta Experimentos ESPGames 13.114 im´agenes rotuladas con 110 acciones Experimento Baseline: NGD
  • 43. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Experimentos Soluci´on propuesta Experimentos 0 10 20 30 40 50 0 20 40 60 80 Top-p% Rendimiento% Reconocimiento de Acciones NGD
  • 44. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Experimentos Soluci´on propuesta Experimentos 0 10 20 30 40 50 0 20 40 60 80 Top-p% Rendimiento% Reconocimiento de Acciones NGD ConceptNet + WN
  • 45. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Experimentos Soluci´on propuesta Experimentos 0 10 20 30 40 50 0 20 40 60 80 Top-p% Rendimiento% Reconocimiento de Acciones NGD ConceptNet + WN Chen & Liu
  • 46. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Experimentos Soluci´on propuesta Experimentos 0 10 20 30 40 50 0 20 40 60 80 Top-p% Rendimiento% Reconocimiento de Acciones NGD ConceptNet + WN Chen & Liu Visual-Ontology
  • 47. Hacia una Ontolog´ıa Visual Soluci´on propuesta Experimentos Soluci´on propuesta Experimentos 0 10 20 30 40 50 0 20 40 60 80 Top-p% Rendimiento% Reconocimiento de Acciones NGD ConceptNet + WN Chen & Liu Visual-Ontology ConceptNet
  • 48. Hacia una Ontolog´ıa Visual Limitaciones soluci´on Limitaciones soluci´on Mapeo ConceptNet a WordNet Bounding boxs im´agenes No informaci´on espacial Excepciones
  • 49. Hacia una Ontolog´ıa Visual Estado de la investigaci´on Estado de la investigaci´on Estado actual En progreso Futuro
  • 50. Hacia una Ontolog´ıa Visual Cierre Cierre
  • 51. Hacia una Ontolog´ıa Visual Cierre Cierre pc: Hay una persona estudiando.
  • 52. Hacia una Ontolog´ıa Visual Cierre Cierre pc: Hay una persona estudiando. pc: Que la persona sea un estudiante y la mesa un escritorio.
  • 53. Hacia una Ontolog´ıa Visual Cierre Cierre pc: Hay una persona estudiando. pc: Que la persona sea un estudiante y la mesa un escritorio. pc: Hay una persona escribiendo
  • 54. Hacia una Ontolog´ıa Visual Cierre Cierre pc: Hay una persona estudiando. pc: Que la persona sea un estudiante y la mesa un escritorio. pc: Hay una persona escribiendo pc: Que la mesa sea un escritorio, el l´apiz una pluma, y la persona un poeta.
  • 55. Hacia una Ontolog´ıa Visual Cierre Preguntas