Виктор Прун (аспирант МФТИ, ведущий разработчик ООО "Когнитивные технологии")
Все, что вы хотели знать, но боялись спросить о роботизированном КамАЗе
В последнее время пресса пестрит заметками и репортажами о беспилотных КамАЗах, что, естественно, вызывает много вопросов. На семинаре докладчик постарается часть из них прояснить, а заодно поделиться опытом разработки системы технического зрения для роботизированного КамАЗа "из первых рук". Рассказать о том, что вообще решается, в какой конфигурации, что уже получается хорошо, а где еще полно работы.
Идеи проективно инвариантного описания овала с неявной ротационной симметрией
При решении практических задач распознавания овальных кривых необходим этап их численной обработки, обеспечивающий проективно инвариантное описание опознаваемой фигуры. Овал общего вида не имеет каких-либо явных «опорных точек» (типа тт. излома, перегиба, ветвления и проч.). Привлечение же дифференциально проективных свойств кривой (схемы Картана) при обработке на дискретной сетке является задачей, практически нереализуемой. Для создания эталона фигуры требуется отыскать некие инвариантные её макроособенности, – вне опоры на производные высокого порядка. Данными, годными для получения эталона (проекции на заданный 4-вершинник либо 2D вурф-отображения кривой), могут стать позиционные оценки элементов симметрии (ЭС) фигур. В случае кривой ротационного типа симметрии («N-овала», где N – число фрагментов ротации) ЭС могут служить координаты неявного центра вращения и произвольной триады смежных точек (принадлежащих контуру овала) с тождественными проективно инвариантными свойствами, полный набор которых назван «ансамблем корреспонденции» – АК (т.е. АК N-овала состоит из N точек, а сами наборы АК представляют собой однопараметрическое семейство). Развиваемый подход предполагает создание схем поиска ЭС, независящих от обстоятельств утраты декартовых признаков симметрии в итоге трансформаций входного образа, связанных с оптической регистрацией фигуры («модель камеры-обскуры» в виде плоской центральной проекции ее контура). Идею численного анализа N-овала (дающего позиционные оценки АК) кратко выражает тезис: процедура поиска ЭС ограничена двумя циклами перебора координат точек контура (вершин дискретной аппроксимации овала), а сам комбинаторный процесс реализует цель – для случайным образом фиксированной точки АК найти пару смежных, «ей проективно симметричных в данном АК», благодаря выполнению тех или иных вурф-соотношений, с необходимостью присущих заданной композиции вспомогательных построений (требуемых согласно различиям в индексе N). Методы решения такой задачи радикально отличаются для 3-овала и N-овалов с N>3, что и станет основным предметом рассмотрения в докладе. Все обсуждаемые докладчиком процедурные подходы для нее иллюстрированы ясными численными примерами, что может поспособствовать адекватному «восприятию деклараций», не требуя от слушателя познаний в проективной геометрии и методах дискретной обработки визуальных данных.
Ключевые слова: вурф, ансамбль корреспонденций, индекс ротации.
16 октября
Галина Рожкова
Инверсия глубины и направления вращения в монокулярных и бинокулярных условиях восприятия
При рассматривании некоторых реальных трехмерных объектов или их изображений на плоской поверхности можно наблюдать эпизодическую инверсию воспринимаемого взаимного расположения деталей по глубине, а если объекты вращаются – то и инверсию направления вращения. Систематическое исследование таких феноменов началось с работы Неккера (1832 г), а на современном этапе особенно большой вклад был внесен Грегори и Ульманом. Очевидная основа этих явлений – неоднозначность сетчаточных изображений, каждое из которых может соответствовать бесконечному числу возможных трехмерных объектов. Цель доклада – на многочисленных примерах продемонстрировать явления инверсии глубины и направления вращения (с использованием программ А.П. Терехина) и проанализировать особенности взаимодействия между различными механизмами пространственного восприятия в монокулярных и бинокулярных условиях наблюдения объектов разного типа.
СОВРЕМЕННЫЕ СРЕДСТВА ОПТИЧЕСКОЙ КОРРЕКЦИИ ЗРЕНИЯ: ПРОГРЕССИВНЫЕ ОЧКИ, КОНТАКТНЫЕ ЛИНЗЫ, ИСКУССТВЕННЫЕ ХРУСТАЛИКИ и др.
Для компенсации недостатков фокусирующей системы глаза врачи уже в течение нескольких десятилетий назначают пациентам не только простые сферические и цилиндрические линзы и призмы, но и комбинированную коррекционную оптику. В последние годы предлагаемый арсенал средств оптической коррекции зрения значительно расширился. Пожилым людям, испытывающим трудности с фокусировкой как близких, так и далёких предметов, всё чаще предлагают так называемые «прогрессивные очки». Молодым людям, не желающим носить очки, рекомендуют пользоваться специальными ночными контактными линзами или вставлять искусственные хрусталики. Примечательно, что искусственные хрусталики сейчас применяют не только для коррекции аномалий рефракции, но и для устранения косоглазия. В докладе предполагается обсудить достоинства и недостатки различных средств оптической коррекции и целесообразность их использования в разном возрасте.
Проблема фильтрации дискретного случайного процесса, рассматриваемого в рамках скрытой марковской модели, возникает во многих прикладных задачах технического зрения, робототехники, навигации и других областей. Точные аналитические решения существуют лишь для очень ограниченного числа случаев – для линейных моделей с аддитивным гауссовским шумом (фильтр Калмана) и для моделей с конечным числом состояний. Далеко не всегда можно добиться удовлетворительной точности, применяя аналитические методы к произвольным моделям. Разрабатываемые в последние годы универсальные алгоритмы решения задачи фильтрации основаны на аппроксимации вероятностных распределений с помощью генерации большого числа «частиц». С их помощью можно добиваться любой требуемой точности за счет увеличения объема выборки. На семинаре будет рассказан необходимый математический аппарат, проделан обзор основных алгоритмов многочастичной фильтрации с разбором примеров задач.
SVD-разложение - полезный компонент многих алгоритмов анализа данных. В частности, важную роль SVD играет в недавнем, альтернативном EM, алгоритме разделения гауссовских смесей в многомерных пространствах, в старинном, но до сих пор важном алгоритме LSI, в работе рекомендательных систем (в этом последнем случае от SVD остаётся только имя и общая идеология, само разложение неприменимо). Во всех этих задачах SVD нужно для надёжного решения задачи линейного снижения размерности - это оправдывает широко распространённое мнение, что "SVD - это PCA для вырожденного случая". В геометрических задачах компьютерного зрения SVD-разложение тоже оказывается исключительно полезным, однако при этом на первый план выходят несколько другие его свойства. Мы напомним определение, разберём некоторые примеры: нулевое подпространство, проективное и ортогональное совмещение облаков точек, эпиполярная геометрия.
Метод поиска периодических фоновых элементов на изображении документа
Многие документы содержат повторяющиеся защитные элементы, такие как голограммы, водяные знаки, гильоши. Целью нанесения таких периодических фоновых элементов является защита от подделывания. Нахождение подобных структур обеспечивает встроенным системам оптического распознавания символов (OCR) возможность изменять настройки в зонах присутствия защитных элементов, а также повышать точность путем удаления этих элементов с максимально возможным сохранением текстовой информации документа. На семинаре будет рассказан метод детектирования и локализации периодических элементов на изображении документа, основанный на дискретном преобразовании Фурье.
Ключевые слова: обработка документов, анализ изображений, структурированные и квази-периодические шумы, Фурье-анализ, нелинейные переопределенные системы уравнений.
О комбинаторных методах проективно инвариантного описания овалов, обладающих свойством симметрии одного из трех типов (радиальной, осевой либо вращательной)
Для решения практических задач распознавания овальных кривых (например, процедуры разбиения входных контуров на классы проективной эквивалентности) необходим этап их численной обработки, обеспечивающий проективно инвариантное описание опознаваемой фигуры. Поскольку овал общего вида не имеет каких-либо явных «опорных точек» (типа тт. излома, перегиба, ветвления и проч.), а привлечение дифференциально проективных свойств кривой (анализ методами Картана-Финикова) при обработке на дискретной сетке является задачей, практически нереализуемой, для создания эталона фигуры требуется отыскать некие инвариантные её макроособенности (вне опоры на экстремумы кривизны). В качестве свойства, достаточного для формирования эталона (проекции на стандартный 4-вершинник либо 2D вурф-отображения кривой), предлагается привлечь позиционные оценки элементов симметрии (ЭС) фигур (осей и центров), при априорном условии, что каким-либо из трех типов симметрии (либо произвольным их сочетанием) анализируемый контур обладает. Подход подразумевает разработку процедур поиска ЭС, инвариантных к обстоятельствам утраты декартовых признаков симметрии – в результате трансформаций входного образа, связанных с оптической регистрацией фигуры (модель камеры-обскуры в виде плоской центральной проекции). При всём разнообразии свойств овалов с ЭС идею их численного анализа (дающего позиционные оценки ЭС) можно выразить тезисно в рамках концепции: процедура поиска ЭС ограничена двумя циклами перебора координат точек контура (вершин дискретной аппроксимации овала), а сам комбинаторный процесс реализует цель – для случайным образом фиксированной точки/точек контура найти «ей проективно симметричные», благодаря выполнению тех или иных инвариантных вурф-соотношений, с необходимостью присущих тому или иному «входному сценарию». Все обсуждаемые докладчиком подходы к решению этой обобщённой задачи иллюстрированы ясными модельными примерами, что «гарантирует адекватное восприятие деклараций», не требуя от слушателя познаний в проективной геометрии.
Особый подход к особым точкам в распознавании объектов
метод особых точек уже давно зарекомендовал себя как один из самых эффективных способов решения задачи поиска объектов. Как известно, он состоит из следующих этапов: детекция особых точек, их описание, сопоставление и нахождение проективного преобразования между объектом-эталоном и его изображением в кадре. Почти все используемые алгоритмы отличаются друг от друга только на первых двух этапах (детектирование и описание особых точек), в то время как уже стало общепринятым решать задачу сопоставления трудоемким поиском ближайшего соседа в какой-либо метрике. Алгоритм, который будет подробно разобран на семинаре (random ferns), предлагает совершенно другой способ сопоставления особых точек. А именно, решение оптимизационной задачи заменяется на задачу классификации. Кроме этого, такой подход делает возможным "самоообучение" детектора. На семинаре также будут приведены результаты использования данного алгоритма для поиска объектов, и рассмотрена гипотеза, которая в случае подтверждения, в дальнейшем может быть использована для создания самообучащейся системы.
Оптическое позиционирование беспилотного летательного аппарата с учётом рельефа местности
На семинаре будет кратко повторен материал предыдущего выступления докладчика о навигации беспилотного летательного аппарата с использованием видеопотока в модели плоской земной поверхности. Далее будет описано обобщение данного метода на случай неплоской земной поверхности. Будут разобраны соответствующие математический аппарат и алгоритмическая база. Особое внимание будет уделено вопросам фильтрации и робастности на разных этапах работы алгоритмов. Будет представлена визуальная демонстрация работы методов.
От Плюккера к Ламэ и Глаголеву, не задевая Картана
Вводная лекция темы Описание и распознавание проективно преобразованных фигур семейства овалов
Ориентировочный план рассказа: 0. О задаче в исходной постановке и появлении «оригинальной терминологии». 1. Овальные кривые, понятие ортоформы для трёх типов их неявной симметрии. 2. Исторический экскурс во времена Ю.Плюккера (дуализм точки и прямой, полюс-полярные отношения и теорема взаимности, вурф и два типа проективного базиса). 3. О «живом древе геометрической мысли»: а) синтетический и аналитический подходы; б) ирреальная ветвь проективного взгляда; в) дифференциально проективная наука Картана-Финикова как «недостижимая планка для когнитивной мечты современного дискретного вычислителя». 4. Об эволюции авторских взглядов от эвристических итерационных подходов (в задаче поиска элементов симметрии – ЭС – овальной кривой) к концепции 2D переборных схем (в которых выбор наилучшей позиционной гипотезы для ЭС производит функционал, построенный на основе независимых вурф-отношений, присущих искомой – проективно симметричной – диспозиции опорных точек сцены). С примерами на численных моделях.
Лекцию оживят картинки из модельных продукций автора (опубликованный материал). Приглашаются любознательные слушатели, не имеющие аллергии на геометрию. Стилистика слушаний – в формате круглого стола (вплоть до рейдов к доске – с личной трактовкой тезисов лектора и предложениями по развитию и углублению темы).
В докладе будет рассказано о некоторых алгоритмах плотного бинокулярного стереосинтеза. Задача таких алгоритмов - построение карты диспаратности. Из нее с помощью триангуляции, можно получить карту глубины для определения расстояния от камеры до объекта. Будут рассмотрены два основных подхода к решению задачи стереосопоставления: локальный (например, Window-based matching) и глобальный (Graph Cuts, алгоритм распространения доверия). Также будет изложен алгоритм Semi-Global matching, который занимает промежуточное положение между этими двумя подходами.
В докладе будет рассказано про быстрый алгоритм явного обращения преобразования Хафа - дискретного варианта преобразования Радона. Неожиданным является то, что этот алгоритм не использует преобразование Фурье. Как и в случае прямого быстрого преобразования Хафа, вычислительная схема эксплуатирует факт частичного совпадения дискретных отрезков, пересекающихся под небольшим углом. При этом возникает граф вычислений, совпадающий с точностью до замены элементарных операций с графом одномерного БПФ. Что может означать такое совпадение, докладчик не понимает и приглашает посетителей семинара к дискуссии. Обсуждаемый алгоритм может принести пользу народному хозяйству, поскольку имеет лучшую константу, чем алгоритм свёртки и обратной проекции, обычно применяемый в вычислительной томографии.
Описание некоторых алгоритмов вычисления оптического потока
На семинаре будет рассказано о понятии оптического потока и о методах его вычисления. А именно, будут рассмотрены алгоритм Horn-Schunck и построенные на его основе алгоритмы семейства TV (total variation). Алгоритмы вычисления оптического потока используются в таких задачах, как анализ трёхмерной структуры сцены по последовательности кадров, определение движения объектов относительно камеры и перемещения наблюдателя относительно сцены, сжатие видео и для некоторых других проблем.
Ключевые слова: оптический поток, Horn-Schunk, алгоритмы total variation.
В докладе будет изложена элементарная теория фильтрации для линейных моделей дискретных стохастических процессов. Будет продемонстрирован вывод уравнений Калмановской фильтрации и показаны примеры оценивания параметров и элементов движения для простейших моделей процессов. В заключение будут показаны возможные обобщения фильтра Калмана для многомерных и нестационарных моделей процессов.
Ключевые слова: задача фильтрации, условное математическое ожидание, теорема о нормальной корреляции, уравнение Риккати.
20 марта
Ольга Малюгина (IV курс ФРТК МФТИ)
Моделирование точности распознающей системы в «наихудших возможных условиях»
В докладе будет рассказано о проблеме достижения назначенной точности при разработке распознающих систем, эксплуатируемых в неконтролируемых условиях. Так как точность работы системы должна быть выше некоторого порога, вопрос об её наименьшем значении и условиях её наблюдения вызывают интерес. В рассматриваемом случае точность сильно зависит от условий эксплуатации, и для ее оценки проводится анализ различных моделей взаимодействия системы и окружающей среды.
Ключевые слова: точность, качество работы, распознающие системы, «наихудший случай»
Бинокулярные механизмы зрения: два глаза - сотрудники и соперники, или 1+1>5
Предполагается рассмотреть и проиллюстрировать наглядными экспериментами особенности переработки зрительной информации человеком в бинокулярных условиях наблюдения. Комбинирование информации, поступающей в мозг из левого и правого глаза, производится в нескольких принципиально различных бинокулярных подсистемах, базовые нейронные модули которых позволяют улучшать видимые картины в разных отношениях. Однако специфические бинокулярные механизмы могут успешно перерабатывать информацию не из всех областей рассматриваемого пространства. Во-первых, поля зрения левого и правого глаз перекрываются не полностью. Во-вторых, в зоне бинокулярного перекрытия из сферы действия бинокулярных механизмов часто исключается значительная часть сцены (фрагменты, попавшие в слепые зоны левого или правого глаза; детали, воспринимаемые только одним глазом вследствие окклюзии, и т.д.). Таким образом, в естественных условиях зрительного восприятия даже в зоне бинокулярного перекрытия должно иметь место параллельное функционирование бинокулярных и монокулярных механизмов и должно происходить непрерывное согласование и объединение результатов их работы.
Ключевые слова: бинокулярное зрение, чисто бинокулярные механизмы, локальный и глобальный стереопсис, бинокулярная конкуренция.
27 февраля
Марина Чукалина (Институт проблем технологии микроэлектроники и особочистых материалов РАН)
О задачах томографии
В докладе будут рассмотрены следующие вопросы – что называют томографией, какие задачи встают в томографии, связь между методом и условиями измерения, моделью объекта и методом реконструкции. На примере двух задач рентгеновской и рентгеновской флуоресцентной томографии будут рассмотрены основные этапы их решения: анализ априорной информации об объекте, выбор геометрии и условий сбора проекций, выбор метода реконструкции, оценка качества реконструкции, выбор метода визуализации результатов. Будут представлены и проанализированы результаты рентгеновских лабораторных измерений и измерений, проведённых на источниках синхротронного излучения. В заключении будут сформулированы актуальные проблемы, которые хотелось бы решить.
Детекция движения в сложных сценах с применением подхода 6D-vision
Исследования и разработки беспилотных аппаратов для городских условий подразумевают решение задачи не только построения карты трехмерного мира и определения положения, но и детекции движения, что необходимо для прогнозирования дорожной ситуации и обеспечения безопасности. В условиях промышленных проектов использование точных, но дорогостоящих лазерных дальномеров часто оказывается нецелесообразным, таким образом обстоятельства приводят к необходимости разработки алгоритмов детекции движения на основе визуальных данных. Данный доклад является обзорным докладом актуального в данный момент направления под названием «6D-vision». Название направления продиктовано тем, что в основе подхода лежит анализ движения в шестимерном пространстве (положение и скорость). На докладе будут рассмотрены алгоритмы позволяющие оценить относительное движение путем комбинации стереозрения и анализа движения.
Особенности строения и функционирования глаза человека как оптической системы
В докладе будут обсуждаться механизмы фокусировки изображений в глазах камерного типа у позвоночных животных и у человека. Будет рассмотрена упрощенная схема оптики человеческого глаза и охарактеризован сенсорный аппарат. Предполагается проанализировать погрешности и ограничения оптических элементов, соответствие между передаточной функцией оптического аппарата и плотностью фоторецепторов. Будут приведены данные об изменении фокусирующих способностей глаза человека с возрастом – от рождения до взрослого состояния и развенчан миф о дальнозоркости грудных младенцев.
Ключевые слова: оптика глаза, механизмы фокусировки, дальнозоркость, близорукость, астигматизм, соответствие между оптикой и сенсорным аппаратом
6 февраля
Иван Коноваленко (сектор №8.1, аспирантура ФРТК МФТИ)
Метод коррекции инерциальной системы навигации беспилотного летательного аппарата на основе устойчивой детекции объектов на земной поверхности по видеопотоку
На докладе будет рассмотрена задача навигации беспилотного летательного аппарата с использованием видеопотока. Будут кратко разобраны математический аппарат и алгоритмическая база, применяемые для решения данной задачи, а именно: проективная геометрия, особые точки, робастное оценивание, фильтр Калмана. Будет представлена визуальная демонстрация работы алгоритмов.
Ключевые слова: визуальная одометрия, проективная геометрия, особые точки, управление
02.11.2011 С докладом о принципах работы программной подсистемы, измеряющей высоту транспортного средства по его видеоизображению, выступил Антон Григорьев.
19.10.2011. С сообщениями о работах в области обработки изображений выступили:
Д.П. Николаев. "T.S. Cho, S. Paris, B.K.P. Horn, W.T.Freeman. Blur Kernel Estimation using the Radon Transform".
А. Жуковский. "P.A. Viola, J. Platt, C. Zhang. Multiple Instance Boosting for Object Detection".
А.С. Григорьев. "И.И. Лычков, А.Н. Алфимцев, В.В. Девятков. Отслеживание движущихся объектов для мониторинга транспортного потока".
12.10.2011. П.П. Николаев. "Проективно инвариантное распознавание осесимметричных овалов. Часть 1. Новые элементы описания фигуры и методы инвариантного ее отображения"
