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Fiche détaillée Thèses
Université de Grenoble (07/12/2011), William Triggs (Dir.)
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21450_HUSSAIN_2011_archivage1.pdf(16.7 MB)
Machine Learning Methods for Visual Object Detection
Sibt Ul Hussain1

The goal of this thesis is to develop better practical methods for detecting common object classes in real world images. We present a family of object detectors that combine Histogram of Oriented Gradient (HOG), Local Binary Pattern (LBP) and Local Ternary Pattern (LTP) features with efficient Latent SVM classifiers and effective dimensionality reduction and sparsification schemes to give state-of-the-art performance on several important datasets including PASCAL VOC2006 and VOC2007, INRIA Person and ETHZ. The three main contributions are as follows. Firstly, we pioneer the use of Local Ternary Pattern features for object detection, showing that LTP gives better overall performance than HOG and LBP, because it captures both rich local texture and object shape information while being resistant to variations in lighting conditions. It thus works well both for classes that are recognized mainly by their structure and ones that are recognized mainly by their textures. We also show that HOG, LBP and LTP complement one another, so that an extended feature set that incorporates all three of them gives further improvements in performance. Secondly, in order to tackle the speed and memory usage problems associated with high-dimensional modern feature sets, we propose two effective dimensionality reduction techniques. The first, feature projection using Partial Least Squares, allows detectors to be trained more rapidly with negligible loss of accuracy and no loss of run time speed for linear detectors. The second, feature selection using SVM weight truncation, allows active feature sets to be reduced in size by almost an order of magnitude with little or no loss, and often a small gain, in detector accuracy. Despite its simplicity, this feature selection scheme outperforms all of the other sparsity enforcing methods that we have tested. Lastly, we describe work in progress on Local Quantized Patterns (LQP), a generalized form of local pattern features that uses lookup table based vector quantization to provide local pattern style pixel neighbourhood codings that have the speed of LBP/LTP and some of the flexibility and power of traditional visual word representations. Our experiments show that LQP outperforms all of the other feature sets tested including HOG, LBP and LTP.
1 :  LJK - Laboratoire Jean Kuntzmann
Object detection – Machine learning methods – Features – Sparsity

Apprentissage machine pour la détection des objets
Le but de cette thèse est de développer des méthodes pratiques plus performantes pour la détection d'instances de classes d'objets de la vie quotidienne dans les images. Nous présentons une famille de détecteurs qui incorporent trois types d'indices visuelles performantes - histogrammes de gradients orientés (Histograms of Oriented Gradients, HOG), motifs locaux binaires (Local Binary Patterns, LBP) et motifs locaux ternaires (Local Ternary Patterns, LTP) - dans des méthodes de discrimination efficaces de type machine à vecteur de support latent (Latent SVM), sous deux régimes de réduction de dimension - moindres carrées partielles (Partial Least Squares, PLS) et sélection de variables par élagage de poids SVM (SVM Weight Truncation). Sur plusieurs jeux de données importantes, notamment ceux du PASCAL VOC2006 et VOC2007, INRIA Person et ETH Zurich, nous démontrons que nos méthodes améliorent l'état de l'art du domaine. Nos contributions principales sont : - Nous étudions l'indice visuelle LTP pour la détection d'objets. Nous démontrons que sa performance est globalement mieux que celle des indices bien établies HOG et LBP parce qu'elle permet d'encoder à la fois la texture locale de l'objet et sa forme globale, tout en étant résistante aux variations d'éclairage. Grâce à ces atouts, LTP fonctionne aussi bien pour les classes qui sont caractérisées principalement par leurs structures que pour celles qui sont caractérisées par leurs textures. En plus, nous démontrons que les indices HOG, LBP et LTP sont bien complémentaires, de sorte qu'un jeux d'indices étendu qui intègre tous les trois améliore encore la performance. - Les jeux d'indices visuelles performantes étant de dimension assez élevée, nous proposons deux méthodes de réduction de dimension afin d'améliorer leur vitesse et réduire leur utilisation de mémoire. La première, basée sur la projection moindres carrés partielles, diminue significativement le temps de formation des détecteurs linéaires, sans réduction de précision ni perte de vitesse d'exécution. La seconde, fondée sur la sélection de variables par l'élagage des poids du SVM, nous permet de réduire le nombre d'indices actives par un ordre de grandeur avec une réduction minime, voire même une petite augmentation, de la précision du détecteur. Malgré sa simplicité, cette méthode de sélection de variables surpasse toutes les autres approches que nous avons mis à l'essai. - Enfin, nous décrivons notre travail en cours sur une nouvelle variété d'indice visuelle - les " motifs locaux quantifiées " (Local Quantized Patterns, LQP). LQP généralise les indices existantes LBP / LTP en introduisant une étape de quantification vectorielle - ce qui permet une souplesse et une puissance analogue aux celles des approches de reconnaissance visuelle " sac de mots ", qui sont basées sur la quantification des régions locales d'image considérablement plus grandes - sans perdre la simplicité et la rapidité qui caractérisent les approches motifs locales actuelles parce que les résultats de la quantification puissent être pré-compilés et stockés dans un tableau. LQP permet une augmentation considérable de la taille du support local de l'indice, et donc de sa puissance discriminatoire. Nos expériences indiquent qu'elle a la meilleure performance de toutes les indices visuelles testés, y compris HOG, LBP et LTP.
Détection des objets – Apprentissage automa – Indices visuelles

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