[Solomonov Seminar] 52. Solomonov seminar

[Marko Grobelnik]

Vabim vas na 52. Solomonov seminar, ki bo
v torek (18.9.2001) ob 13h v sejni sobi E8 (IJS).

Tokratni seminar bo nadaljevanje sage o analizi slika s prijemi
umetne inteligence. Tokrat bomo slisali verjetno najzanimivejse
nadaljevanje in sicer zgodbo o tem kako klasificirati slike v nekaksne
predefinirane kategorije - ob tem se seveda pojavi vrsta zanimivih 
podproblemov, nad katerimi po seminarju gotovo ne bo vec visel vprasaj. 

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
         Janez Brank:
                   Strojno ucenje na slikovnih podatkih
 
Na seminarju bom opisal nekaj stvari, ki sem jih prebral (in nekaj tudi
preizkusil v praksi) za potrebe svoje diplomske naloge.  Mislimo si, da
imamo zbirko slik, v kateri vsaka slika pa pripada enemu izmed koncno 
mnogo razredov.  Zeleli bi nauciti klasifikator, ki bi znal razvrscati slike v
taksne razrede po zgledu teh, ki so ze razvrscene.  Pri tem naredimo na 
pol prikrito predpostavko, da bo za kolikor toliko uspesno klasifikacijo
zadostovalo primerjanje slik po videzu (in ne po kaksnih bolj meglenih 
ali abstraktnih lastnostih).
 
Uporabil sem dve druzini algoritmov: metodo najblizjih sosedov in metodo
podpornih vektorjev.  Ugodno pri prvi je, da jo lahko kombiniramo s poljubno
mero podobnosti med slikami, taksnih mer podobnosti pa so v literaturi s
podrocja dostopanja do slikovnih zbirk definirali ze zelo veliko.  Metoda
podpornih vektorjev pa pac zahteva, da imamo vsako sliko opisano z nekim
vektorjem, vendar lahko daje boljse rezultate kot metoda najblizjih sosedov
na istih vektorjih.
 
 Predstaviti nameravam nekaj nacinov opisovanja slik (histogrami,
avtokorelogrami, itd.), povedati kaj malega o barvnih prostorih, nekaj o
segmentaciji slik na regije, na koncu pa pokazati, kako so se nekatere
opisane tehnike obnesle pri mojih poskusih na neki konkretni zbirki slik.