SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  12
Télécharger pour lire hors ligne
Robust
Visual
Scene

 Categoriza4on
in
Context

  Prak4sche
en
robuuste
methodes

voor
geautoma4seerde
visuele
scene

 herkenning
met
gebruik
van
context


             Jan
van
Gemert

Nut
en
Doel

•  Automa'sche
beeld
en
video
classifica'e














Boot







 








Vliegtuig












 




Binnen/Buiten





•  Toepassing:
filteren,
bekijken,
zoeken
in
grote
collec4es
van

   beelden
en
videos

•  Partner:
Beeld
en
Geluid,

700,000
uur

   aan
televisie,
radio
en
film

Zoeken
versus
Classificeren

             Seman4sche
kloof


             Informa4e
   Kenmerk

Gebruiker
   BehoeJe
     Gelijkenis
   Computer

                                                 101010
                                                 010011
             Fietsen
                            110101




              Bloemen



                                        101010
             Gezichten
                 010011
                                        110101
Automa4sche
Scene
Classifica4e


                           Lucht





                  Plant

                                           Gebouw




                   Water
                    Water

                                    Gat

Lokale
Beeldkenmerken

Visueel
woordenboek

                          Lucht
 Water

                                                            Lucht


                           Berg
 Plant


                                                        Plant
       Gebouw

                           Zand
 Steen

                                                                              Water

                                                         Water

                                                                       Gat





Lucht
     Berg
      Zand
      Water
         Plant
        Steen

  9
        2
          0
         6
             3
            4

          Hele
beeld
gerepresenteerd
als
vector
van
6
getallen

Leren
                                      Classificeren





               #stukjes


                                       ?

   #beelden





                 0                              Test
matrix


           Train
matrix
   Verdeler

Visuele‐Woorden
Ambiguïteit


                (Hoofdstuk
5
van
de
disserta4e)

                           Lucht
 Water




                           Berg
 Plant



                           Zand
 Steen





          Onzekerheid:
keuze
uit
meerdere
stukjes;

          Plausibiliteit:
is
een
stukje
representa4ef;





Lucht
    Berg
      Zand
      Water
         Plant
        Steen

  9

 10.6
     2

           0
          0
           6

                                  7.1
            3

                                                2.3
           4

                                                              2.3

         Originele
“harde”
toewijzing
van
puzzelstukjes

         Voorgestelde
“zachte”
toewijzing
van
puzzelstukjes

Dynamo




  Interface                   Interface
       Query                       Query

  Result set                  Result set
       Mediatype /
       Rh. Relations /
       Pre. dimensions
                        Content Mediatype /
Communicative Devices tree
                        analysis Rh. Relations
       Constrains                Pre.
                                 dimensions
 Presentation         Communicative Devices tree

                                    Constrains

                             Presentation
Dynamo

Dynamo

References

                                

SMEULDERS, A. W. M., WORRING, M., SANTINI, S., GUPTA, A., and JAIN, R. Content-
based image retrieval: the end of the early years, 1349 - 1380, 22 - 12, IEEE trans. PAMI,
2000.

Nack, F., Windhouwer, M., Hardman, L., Pauwels, E., & Huijberts, M. (2001) The Role of
High-level and Low-level Features in Style-based Retrieval and Generation of Multimedia
Presentations. The New Review of Hypermedia and Multimedia 2001, Vol. 7, pp. 7 – 37.

J. C. van Gemert, J. M. Geusebroek, C. J. Veenman, and A. W. M. Smeulders. Kernel
codebooks for scene categorization. In European Conference on Computer Vision,
October 2008.




                                          Frank Nack    nack@uva.nl
12                                               KBMS

Contenu connexe

Plus de okeee

Week02 answer
Week02 answerWeek02 answer
Week02 answerokeee
 
Dm uitwerkingen wc4
Dm uitwerkingen wc4Dm uitwerkingen wc4
Dm uitwerkingen wc4okeee
 
Dm uitwerkingen wc2
Dm uitwerkingen wc2Dm uitwerkingen wc2
Dm uitwerkingen wc2okeee
 
Dm uitwerkingen wc1
Dm uitwerkingen wc1Dm uitwerkingen wc1
Dm uitwerkingen wc1okeee
 
Dm uitwerkingen wc3
Dm uitwerkingen wc3Dm uitwerkingen wc3
Dm uitwerkingen wc3okeee
 
Dm uitwerkingen wc1
Dm uitwerkingen wc1Dm uitwerkingen wc1
Dm uitwerkingen wc1okeee
 
Dm part03 neural-networks-handout
Dm part03 neural-networks-handoutDm part03 neural-networks-handout
Dm part03 neural-networks-handoutokeee
 
Dm part03 neural-networks-homework
Dm part03 neural-networks-homeworkDm part03 neural-networks-homework
Dm part03 neural-networks-homeworkokeee
 
10[1].1.1.115.9508
10[1].1.1.115.950810[1].1.1.115.9508
10[1].1.1.115.9508okeee
 
Hcm p137 hilliges
Hcm p137 hilligesHcm p137 hilliges
Hcm p137 hilligesokeee
 
Prob18
Prob18Prob18
Prob18okeee
 
Overfit10
Overfit10Overfit10
Overfit10okeee
 
Decision tree.10.11
Decision tree.10.11Decision tree.10.11
Decision tree.10.11okeee
 
Dm week01 linreg.handout
Dm week01 linreg.handoutDm week01 linreg.handout
Dm week01 linreg.handoutokeee
 
Dm week02 decision-trees-handout
Dm week02 decision-trees-handoutDm week02 decision-trees-handout
Dm week02 decision-trees-handoutokeee
 
Dm week01 prob-refresher.handout
Dm week01 prob-refresher.handoutDm week01 prob-refresher.handout
Dm week01 prob-refresher.handoutokeee
 
Dm week01 intro.handout
Dm week01 intro.handoutDm week01 intro.handout
Dm week01 intro.handoutokeee
 
Dm week01 homework(1)
Dm week01 homework(1)Dm week01 homework(1)
Dm week01 homework(1)okeee
 
Chapter7 huizing
Chapter7 huizingChapter7 huizing
Chapter7 huizingokeee
 
Chapter8 choo
Chapter8 chooChapter8 choo
Chapter8 choookeee
 

Plus de okeee (20)

Week02 answer
Week02 answerWeek02 answer
Week02 answer
 
Dm uitwerkingen wc4
Dm uitwerkingen wc4Dm uitwerkingen wc4
Dm uitwerkingen wc4
 
Dm uitwerkingen wc2
Dm uitwerkingen wc2Dm uitwerkingen wc2
Dm uitwerkingen wc2
 
Dm uitwerkingen wc1
Dm uitwerkingen wc1Dm uitwerkingen wc1
Dm uitwerkingen wc1
 
Dm uitwerkingen wc3
Dm uitwerkingen wc3Dm uitwerkingen wc3
Dm uitwerkingen wc3
 
Dm uitwerkingen wc1
Dm uitwerkingen wc1Dm uitwerkingen wc1
Dm uitwerkingen wc1
 
Dm part03 neural-networks-handout
Dm part03 neural-networks-handoutDm part03 neural-networks-handout
Dm part03 neural-networks-handout
 
Dm part03 neural-networks-homework
Dm part03 neural-networks-homeworkDm part03 neural-networks-homework
Dm part03 neural-networks-homework
 
10[1].1.1.115.9508
10[1].1.1.115.950810[1].1.1.115.9508
10[1].1.1.115.9508
 
Hcm p137 hilliges
Hcm p137 hilligesHcm p137 hilliges
Hcm p137 hilliges
 
Prob18
Prob18Prob18
Prob18
 
Overfit10
Overfit10Overfit10
Overfit10
 
Decision tree.10.11
Decision tree.10.11Decision tree.10.11
Decision tree.10.11
 
Dm week01 linreg.handout
Dm week01 linreg.handoutDm week01 linreg.handout
Dm week01 linreg.handout
 
Dm week02 decision-trees-handout
Dm week02 decision-trees-handoutDm week02 decision-trees-handout
Dm week02 decision-trees-handout
 
Dm week01 prob-refresher.handout
Dm week01 prob-refresher.handoutDm week01 prob-refresher.handout
Dm week01 prob-refresher.handout
 
Dm week01 intro.handout
Dm week01 intro.handoutDm week01 intro.handout
Dm week01 intro.handout
 
Dm week01 homework(1)
Dm week01 homework(1)Dm week01 homework(1)
Dm week01 homework(1)
 
Chapter7 huizing
Chapter7 huizingChapter7 huizing
Chapter7 huizing
 
Chapter8 choo
Chapter8 chooChapter8 choo
Chapter8 choo
 

Kbms jan catin cont(1)

  • 1. Robust
Visual
Scene
 Categoriza4on
in
Context
 Prak4sche
en
robuuste
methodes
 voor
geautoma4seerde
visuele
scene
 herkenning
met
gebruik
van
context
 Jan
van
Gemert

  • 2. Nut
en
Doel
 •  Automa'sche
beeld
en
video
classifica'e
 












Boot







 








Vliegtuig












 




Binnen/Buiten
 •  Toepassing:
filteren,
bekijken,
zoeken
in
grote
collec4es
van
 beelden
en
videos
 •  Partner:
Beeld
en
Geluid,

700,000
uur
 aan
televisie,
radio
en
film

  • 3. Zoeken
versus
Classificeren
 Seman4sche
kloof
 Informa4e
 Kenmerk
 Gebruiker
 BehoeJe
 Gelijkenis
 Computer
 101010 010011 Fietsen
 110101 Bloemen
 101010 Gezichten
 010011 110101
  • 4. Automa4sche
Scene
Classifica4e
 Lucht
 Plant
 Gebouw
 Water
 Water
 Gat

  • 6. Visueel
woordenboek
 Lucht
 Water
 Lucht
 Berg
 Plant
 Plant
 Gebouw
 Zand
 Steen
 Water
 Water
 Gat
 Lucht
 Berg
 Zand
 Water
 Plant
 Steen
 9
 2
 0
 6
 3
 4
 Hele
beeld
gerepresenteerd
als
vector
van
6
getallen

  • 7. Leren
 Classificeren
 #stukjes
 ?
 #beelden
 0 Test
matrix
 Train
matrix
 Verdeler

  • 8. Visuele‐Woorden
Ambiguïteit

 (Hoofdstuk
5
van
de
disserta4e)
 Lucht
 Water
 Berg
 Plant
 Zand
 Steen
 Onzekerheid:
keuze
uit
meerdere
stukjes;
 Plausibiliteit:
is
een
stukje
representa4ef;
 Lucht
 Berg
 Zand
 Water
 Plant
 Steen
 9
 10.6
 2
 0
 0
 6
 7.1
 3
 2.3
 4
 2.3
 Originele
“harde”
toewijzing
van
puzzelstukjes
 Voorgestelde
“zachte”
toewijzing
van
puzzelstukjes

  • 9. Dynamo
 Interface Interface Query Query Result set Result set Mediatype / Rh. Relations / Pre. dimensions Content Mediatype / Communicative Devices tree analysis Rh. Relations Constrains Pre. dimensions Presentation Communicative Devices tree Constrains Presentation
  • 12. References
 
 SMEULDERS, A. W. M., WORRING, M., SANTINI, S., GUPTA, A., and JAIN, R. Content- based image retrieval: the end of the early years, 1349 - 1380, 22 - 12, IEEE trans. PAMI, 2000. Nack, F., Windhouwer, M., Hardman, L., Pauwels, E., & Huijberts, M. (2001) The Role of High-level and Low-level Features in Style-based Retrieval and Generation of Multimedia Presentations. The New Review of Hypermedia and Multimedia 2001, Vol. 7, pp. 7 – 37. J. C. van Gemert, J. M. Geusebroek, C. J. Veenman, and A. W. M. Smeulders. Kernel codebooks for scene categorization. In European Conference on Computer Vision, October 2008. Frank Nack nack@uva.nl 12 KBMS