Распознавание объектов по составляющим их примитивам и отношениям между ними

Павел Александрович Сливницин; Леонид Александрович Мыльников

doi:10.15622/ia.22.3.2

Павел Александрович Сливницин ФГАОУ ВО «Пермский национальный исследовательский политехнический университет»
Леонид Александрович Мыльников ФГАОУ ВО «Пермский национальный исследовательский политехнический университет»

DOI:

https://doi.org/10.15622/ia.22.3.2

Ключевые слова:

распознавание объектов, признаки-примитивы, отношения признаков, нейронная сеть, компьютерное зрение

Аннотация

Целью работы является разработка способа и алгоритма распознавания объектов окружающего пространства, качество работы которого не будет зависеть от числа типов объектов реального мира, которые он может распознавать. Для этого поставлены и решены задачи распознавания множества элементарных геометрических объектов (признаков-примитивов), определения отношений между ними и поиска соответствий между найденными признаками-примитивами и отношениями и заданными шаблонами–описаниями сложносоставных и простых объектов реального мира. Для распознавания элементарных геометрических фигур применена нейронная сеть свёрточного типа. Для её обучения использовались искусственно сгенерированные изображения с элементарными геометрическими фигурами (3D примитивами), которые располагались на сцене случайным образом с различными свойствами их поверхностей и текстурами. В результате обучения была получена нейронная сеть, способная распознавать объекты примитивы. Сформировано множество отношений, необходимое для распознавания объектов, которые могут быть представлены как составные из признаков-примитивов. В предложенном способе распознавания количество классов для поиска ограничивается набором признаков-примитивов. Проверка на фотографиях реальных объектов показала способность распознавать объекты реального мира в независимости от их типа (в случаях, когда возможны их разные модели и модификации) и материала изготовления, а также способность успешно решать задачи поиска объектов в условиях частичного перекрытия объектов и их ограниченной видимости и частичной деформации. В работе рассмотрен пример с распознаванием светильника уличного освещения. Пример показывает способность алгоритма не только выявлять объект на изображении, но и определять ориентацию положения его составляющих. Предложенное решение может быть использовано в задачах манипуляции объектами внешнего мира робототехническими системами.

Литература

1. Meel V. The 87 Most Popular Computer Vision Applications for 2023. 2022. Available at: https://viso.ai/applications/computer-vision-applications/ (accessed: 23.11.2022).
2. Urbonas A., Raudonis V., Maskeliūnas R., Damaševičius R. Automated identification of wood veneer surface defects using faster region-based convolutional neural network with data augmentation and transfer learning // Appl. Sci. 2019. vol. 9(22). pp. 4898.
3. Орешин А.Н., Лысанов И.Ю. Новый метод автоматизации процессов аутентификации персонала с использованием видеопотока // Труды СПИИРАН. 2017. Т. 5. № 54. С. 35–56.
4. Bureš L., Gruber I, Neduchal P., Hlaváč M., Hruz M. Semantic text segmentation from synthetic images of full-text documents // SPIIRAS Proc. 2019. vol. 18(6). pp. 1380–1405.
5. Yu F., Chen H, Wang X., Xian W., Chen Y., Liu F., Madhavan V., Darrell T. BDD100K: A Diverse Driving Dataset for Heterogeneous Multitask Learning // Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2020. pp. 2633–2642.
6. Slivnitsin P., Bachurin A., Mylnikov L. Robotic system position control algorithm based on target object recognition // Proceedings of International Conference on Applied Innovation in IT. Anhalt University of Applied Sciences. 2020. vol. 8(1). pp. 87–94.
7. Чиров Д.С., Чертова О.Г., Потапчук Т.Н. Методика обоснования требований к системе технического зрения робототехнического комплекса // Труды СПИИРАН. 2017. Т. 2. № 51. С. 152–176.
8. Delfanti A., Frey B. Humanly Extended Automation or the Future of Work Seen through Amazon Patents // Sci. Technol. Hum. Values. 2021. vol. 46. no. 3. pp. 655–682.
9. Al-Azzo F., Taqi A.M., Milanova M. Human related-health actions detection using Android Camera based on TensorFlow Object Detection API // Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. 2018. vol. 9. no. 10. pp. 9–23.
10. Russakovsky O., Deng J., Su H., Krause J., Satheesh S., Ma S., Huang Zh., Karpathy A., Khosla A., Bernstein M., Berg A.C., Fei-Fei L. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge // Int. J. Comput. Vis. 2015. vol. 115. no. 3. pp. 211–252.
11. Zou Z., Chen K., Shi Zh., Guo Yu., Ye J. Object Detection in 20 Years: A Survey // arXiv. 2019. pp. 1–39.
12. He K., Gkioxari G., Dollár P., Girshick R.. Mask R-CNN // IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2020. vol. 42. no. 2. pp. 386–397.
13. Kirillov A., He K., Girshick R., Rother C., Dollar P. Panoptic segmentation // Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. 2019. vol. 2019-June. pp. 9396–9405.
14. Bazarevsky V, Grishchenko I, Raveendran K., Zhu T., Zhang F., Grundmann M. BlazePose: On-device real-time body pose tracking // arXiv. 2020.
15. Khan K., Ahmad N., Ullah K., Din I. Multiclass semantic segmentation of faces using CRFs // Turkish J. Electr. Eng. Comput. Sci. 2017. vol. 25. no. 4. pp. 3164–3174.
16. Zeng A, Yu K.-T., Song S., Suo D., Walker Jr.E., Rodriguez A., Xiao J. Multi-view self-supervised deep learning for 6D pose estimation in the Amazon Picking Challenge // 2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2017. pp. 1386–1383.
17. Yaguchi H., Nagahama K., Hasegawa T., Inaba M. Development of an autonomous tomato harvesting robot with rotational plucking gripper // IEEE Int. Conf. Intell. Robot. Syst. 2016. vol. 2016-Novem. pp. 652–657.
18. Mylnikov L., Slivnitsin P., Mylnikova A. Robotic System Operation Specification on the Example of Object Manipulation // Proc. Int. Conf. Appl. Innov. IT. 2022. vol. 10. no. 1. pp. 51–59.
19. Sermanet P., Eigen D., Zhang X., Mathieu M., Fergus R., LeCun Y. OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks // 2nd Int. Conf. Learn. Represent. ICLR 2014 - Conf. Track Proc. 2013. 16 p.
20. Viola P., Jones M. Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features // Proceedings IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. 2001. pp. 511–518.
21. Dalal N., Triggs B. Histograms of oriented gradients for human detection // Proc. - 2005 IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognition, CVPR 2005. 2005. vol. 1(16). pp. 886–893.
22. Felzenszwalb P., McAllester D., Ramanan D. A discriminatively trained, multiscale, deformable part model // 2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. IEEE, 2008. vol. 330. no. 6. pp. 1–8.
23. Wolpert D.H., Macready W.G. No free lunch theorems for optimization // IEEE Trans. Evol. Comput. 1997. vol. 1(1). pp. 67–82.
24. Slivnitsin P., Kniazev A., Mylnikov L., Schlechtweg S., Kokoulin A. Influence of Synthetic Image Datasets on the Result of Neural Networks for Object Detection // Proc. Int. Conf. Appl. Innov. IT. 2021. vol. 9(1). pp. 55–60.
25. Abramovich F., Pensky M. Classification with many classes: Challenges and pluses // J. Multivar. Anal. 2019. vol. 174. pp. 1–25.
26. Redmon J., Divvala S., Girshick R., Farhadi A. You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection // 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2016. vol. 2016-Decem. pp. 779–788.
27. Liu W., Anguelov D., Erhan D. Szegedy C., Reed S., Fu C.-Y., Berg A.C SSD: Single Shot MultiBox Detector // Eccv / (Eds.: Leibe B.). Cham: Springer International Publishing, 2016. vol. 9905. pp. 398–413.
28. Rezatofighi H., Tsoi N., Gwak J., Sadeghian A., Reid I., Savarese S. Generalized intersection over union: A metric and a loss for bounding box regression // Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2019. vol. 2019-June. pp. 658–666.
29. Ren S., He K., Girshick R., Sun J. Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks // IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2017. vol. 39(6). pp. 1137–1149.
30. Gomes H.M. Model learning in iconic vision // PQDT – UK & Ireland. 2002. 212 p.
31. Salas-Moreno R.F., Newcombe R.A., Strasdat H., Kelly P.H.J., Davison A.J. SLAM++: Simultaneous localisation and mapping at the level of objects // Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. 2013. pp. 1352–1359.
32. Dai A., Nießner M. 3DMV: Joint 3D-multi-view prediction for 3D semantic scene segmentation // Lect. Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics). 2018. vol. 11214 LNCS. pp. 458–474.
33. Dai A., Chang A.X., Savva M., Halber M., Funkhouser T., Nießner M. ScanNet: Richly-annotated 3D reconstructions of indoor scenes // Proc. – 30th IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognition, CVPR 2017. 2017. vol. 2017-Janua. pp. 2432–2443.
34. Le T., Duan Y. PointGrid: A Deep Network for 3D Shape Understanding // Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. 2018. pp. 9204–9214.
35. Su H., Maji S., Kalogerakis E., Learned-Miller E. Multi-view Convolutional Neural Networks for 3D Shape Recognition // 2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). IEEE, 2015. vol. 32(1). pp. 945–953.
36. Choy C., Park J., Koltun V. Fully convolutional geometric features // Proc. IEEE Int. Conf. Comput. Vis. 2019. vol. 2019-Octob. pp. 8957–8965.
37. Biederman I. Recognition-by-Components: A Theory of Human Image Understanding // Psychol. Rev. 1987. vol. 94(2). pp. 115–147.
38. Thompson P. Margaret Thatcher: A New Illusion // Perception. 1980. vol. 9(4). pp. 483–484.
39. Biederman I. Visual object rocognition // An Invitation to Cognitive Science. (Eds.: Kosslyn S.M., Osherson D.N.) Cambridge: MIT Press, 1995. pp. 121–165.
40. Winston P.H. Artificial intelligence. Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc. Boston, MA: Addison-Wesley Publishing Company, 1992. 737 p.
41. Marr D., Poggio T. A computational theory of human stereo vision // Proc. R. Soc. London - Biol. Sci. 1979. vol. 204. no. 1156. pp. 301–328.
42. Marr D., Nishihara H.K. Representation and recognition of the spatial organization of three-dimensional shapes // Proc. R. Soc. London. Ser. B. Biol. Sci. 1978. vol. 200. no. 1140. pp. 269–294.
43. Abdel-Aziz Y.I., Karara H.M. Direct linear transformation from comparator coordinates into object space coordinates in close-range photogrammetry // Photogramm. Eng. Remote Sensing. 2015. vol. 81(2). pp. 103–107.
44. Bolya D, Zhou C., Xiao F., Lee Y.J. YOLACT++ Better Real-Time Instance Segmentation // IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2022. vol. 44. no. 2. pp. 1108–1121.
45. Bolya D, et al. You Only Look At CoefficienTs. 2020. Available at: https://github.com/dbolya/yolact (accessed: 11.11.2022).
46. Kazemi V., Sullivan J. One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees // Rev. Anthropol. 1992. vol. 21(2). pp. 147–157.
47. Lin T.Y., Maire M., Belongie S., Bourdev L., Girshick R., Hays J., Perona P., Ramanan D., Zitnick C.L., Dollar P. Microsoft COCO: Common objects in context // Lect. Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics). 2014. vol. 8693 LNCS(5). pp. 740–755.
48. Denninger M., Sundermeyer M., Winkelbauer D., Zidan Y., Olefir D., Elbadrawy M., Lodhi A., Katam H.T. BlenderProc. 2019. 7 p. DOI: 10.48550/arXiv.1911.01911.
49. Blender 3D. Available at: https://www.blender.org/ (accessed: 22.11.2022).
50. Slivnitsin P. Position estimation for robotic system positioning using the example of outdoor luminaire replacement: master thesis. Koethen: HS Anhalt, 2021. 54 p.
51. Vershinin D., Mylnikov L. A review and comparison of mapping and trajectory selection algorithms // Proc. Int. Conf. Appl. Innov. IT. 2021. vol. 9(1). pp. 85–92.
52. Zeng A. и др. TossingBot: Learning to Throw Arbitrary Objects With Residual Physics // IEEE Trans. Robot. 2020. vol. 36(4). pp. 1307–1319.
53. Chen D. и др. Learning Canonical Shape Space for Category-Level 6D Object Pose and Size Estimation // 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2020. pp. 11970–11979.
54. Koch S. и др. ABC: A big cad model dataset for geometric deep learning // Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. 2019. vol. 2019-June. pp. 9593–9603.

Просмотры	871
Скачивания	475

Искусственный интеллект, инженерия данных и знаний

Распознавание объектов по составляющим их примитивам и отношениям между ними

DOI:

Ключевые слова:

Аннотация

Литература

Опубликован

Статистика

Как цитировать

Выпуск

Раздел

Импакт-фактор

Разделы

Мы в сети

Обратная связь