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Thèse de Doctorat
DOI
10.11606/T.45.2017.tde-21082017-111455
Document
Auteur
Nom complet
Igor dos Santos Montagner
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2017
Directeur
Jury
Hirata Junior, Roberto (Président)
Canu, Stéphane
Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Cesar Junior, Roberto Marcondes
Falcão, Alexandre Xavier
Titre en anglais
W-operator learning using linear models for both gray-level and binary inputs
Mots-clés en anglais
Image processing
Linear classification methods
Machine learning
Support vector machines
W-operator learning
Resumé en anglais
Image Processing techniques can be used to solve a broad range of problems, such as medical imaging, document processing and object segmentation. Image operators are usually built by combining basic image operators and tuning their parameters. This requires both experience in Image Processing and trial-and-error to get the best combination of parameters. An alternative approach to design image operators is to estimate them from pairs of training images containing examples of the expected input and their processed versions. By restricting the learned operators to those that are translation invariant and locally defined ($W$-operators) we can apply Machine Learning techniques to estimate image transformations. The shape that defines which neighbors are used is called a window. $W$-operators trained with large windows usually overfit due to the lack sufficient of training data. This issue is even more present when training operators with gray-level inputs. Although approaches such as the two-level design, which combines multiple operators trained on smaller windows, partly mitigates these problems, they also require more complicated parameter determination to achieve good results. In this work we present techniques that increase the window sizes we can use and decrease the number of manually defined parameters in $W$-operator learning. The first one, KA, is based on Support Vector Machines and employs kernel approximations to estimate image transformations. We also present adequate kernels for processing binary and gray-level images. The second technique, NILC, automatically finds small subsets of operators that can be successfully combined using the two-level approach. Both methods achieve competitive results with methods from the literature in two different application domains. The first one is a binary document processing problem common in Optical Music Recognition, while the second is a segmentation problem in gray-level images. The same techniques were applied without modification in both domains.
Titre en portugais
Aprendizado de w-operadores usando modelos lineares para imagens binárias e em níveis de cinza
Mots-clés en portugais
Aprendizado de máquina
Máquinas de suporte vetorial
Processamento de imagens
Projeto automático de W-operadores
Resumé en portugais
Processamento de imagens pode ser usado para resolver problemas em diversas áreas, como imagens médicas, processamento de documentos e segmentação de objetos. Operadores de imagens normalmente são construídos combinando diversos operadores elementares e ajustando seus parâmetros. Uma abordagem alternativa é a estimação de operadores de imagens a partir de pares de exemplos contendo uma imagem de entrada e o resultado esperado. Restringindo os operadores considerados para o que são invariantes à translação e localmente definidos ($W$-operadores), podemos aplicar técnicas de Aprendizagem de Máquina para estimá-los. O formato que define quais vizinhos são usadas é chamado de janela. $W$-operadores treinados com janelas grandes frequentemente tem problemas de generalização, pois necessitam de grandes conjuntos de treinamento. Este problema é ainda mais grave ao treinar operadores em níveis de cinza. Apesar de técnicas como o projeto dois níveis, que combina a saída de diversos operadores treinados com janelas menores, mitigar em parte estes problemas, uma determinação de parâmetros complexa é necessária. Neste trabalho apresentamos duas técnicas que permitem o treinamento de operadores usando janelas grandes. A primeira, KA, é baseada em Máquinas de Suporte Vetorial (SVM) e utiliza técnicas de aproximação de kernels para realizar o treinamento de $W$-operadores. Uma escolha adequada de kernels permite o treinamento de operadores níveis de cinza e binários. A segunda técnica, NILC, permite a criação automática de combinações de operadores de imagens. Este método utiliza uma técnica de otimização específica para casos em que o número de características é muito grande. Ambos métodos obtiveram resultados competitivos com algoritmos da literatura em dois domínio de aplicação diferentes. O primeiro, Staff Removal, é um processamento de documentos binários frequente em sistemas de reconhecimento ótico de partituras. O segundo é um problema de segmentação de vasos sanguíneos em imagens em níveis de cinza.
 
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tese_final.pdf (2.71 Mbytes)
Date de Publication
2017-08-29
 
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  • MONTAGNER, I. S., HIRATA JR., R., and HIRATA, N. S. T. TRIOS - an open source toolbox for training image operators from samples. In Conference on Graphics, Patterns and Images, 25 (SIBGRAPI), Ouro Preto, 2012. Workshop of Works in Progress (WIP) in SIBGRAPI 2012 (XXV Conference on Graphics, Patterns and Images).Los Alamitos : IEEE Computer Society Conference Publishing Services, 2012. Abstract.
  • MONTAGNER, I. S., HIRATA, N. S. T., and JUNIOR, ROBERTO HIRATA. A Machine Learning Based Method for Staff Removal. In 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR), Estocolmo, 2014. 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)., 2014.
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