| Περίληψη: | Η παρούσα διατριβή εντοπίζεται στο χώρο της μηχανικής όρασης και πιο συγκεκριμένα στον τομέα της ανάλυσης της ανθρώπινης κίνησης σε ακολουθίες εικόνων βάδισης. Σκοπός της διατριβής είναι, χρησιμοποιώντας πολυεπίπεδες τεχνικές μηχανικής εκμάθησης, να συλλάβει την υποκείμενη δομή της πληροφορίας που προκύπτει από την ανθρώπινη βάδιση στοχεύοντας σε προβλήματα ταξινόμησης. Αρχικά, εξετάζονται διαφορετικοί τρόποι εξαγωγής (τοπικών) χαρακτηριστικών από ακολουθίες βάδισης. Τα χαρακτηριστικά αυτά κωδικοποιούν τοπική ή περιορισμένη χώρο-χρονικά πληροφορία, ενώ στη συνέχεια αξιοποιούνται ώστε να δημιουργηθούν περιγραφές υψηλού επιπέδου, χρησιμοποιώντας πολλαπλές απεικονίσεις των χαρακτηριστικών. Αυτό επιτυγχάνεται χρησιμοποιώντας τρεις διαφορετικές προσεγγίσεις, οι οποίες μοιράζονται μια κοινή ιδιότητα- επιτρέπουν την κωδικοποίηση των ακολουθιών βάδισης σε διανύσματα σταθερού μεγέθους. Αυτή η ιδιότητα είναι σημαντική καθώς επιτρέπει την επεξεργασία χρονοσειρών ή κατανομών με τη χρήση ταξινομητών σχεδιασμένων να εργάζονται σε διανυσματικούς χώρους. Στην πρώτη προσέγγιση, οι ακολουθίες βάδισης απεικονίζονται σε ένα διανυσματικό χώρο με χρήση των απεικονίσεων στο χώρο των ανομοιοτήτων. Τα διανύσματα του χώρου αυτού στη συνέχεια κωδικοποιούνται με χρήση της Αραιής Αναπαράστασης (Sparse Representation), ενώ με αυτά τα διανύσματα είναι εφικτός ο διαχωρισμός των κλάσεων. Στη δεύτερη προσέγγιση, συνδυάζονται οι εξαιρετικές ιδιότητες των Αραιών Αναπαραστάσεων μαζί με αυτές των τεχνικών συσσώρευσης υπολοίπου. Πιο συγκεκριμένα, οι Αραιές Αναπαραστάσεις χρησιμοποιούνται ώστε να καθορίσουν τη διαδικασία συσσώρευσης υπολοίπου, η οποία και λαμβάνει χώρα στον αρχικό χώρο των χαρακτηριστικών. Στη συνέχεια κάθε δείγμα αναπαρίσταται εκ νέου ως ένα διάνυσμα αραιών συντελεστών- το οποίο και χρησιμοποιείται για τον διαχωρισμό των κλάσεων. Στην τρίτη προσέγγιση, συνδυάζεται πληροφορία από δύο διαφορετικές πολλαπλότητες, κάθε μια εκ των οποίων συλλαμβάνει διαφορετικά και συμπληρωματικά χαρακτηριστικά της βάδισης. Ο συνδυασμός της πληροφορίας γίνεται μεταβαίνοντας σε ένα κοινό χώρο Reproducing Kernel Hilbert Space (RKHS), ενώ στη συνέχεια κάθε δείγμα απεικονίζεται ως ένα διάνυσμα αραιών συντελεστών και το οποίο χρησιμοποιείται για το διαχωρισμό των κλάσεων. Οι προτεινόμενες τεχνικές δοκιμάζονται σε δημόσια διαθέσιμες βάσεις βάδισης με ακολουθίες σκελετικών αναπαραστάσεων και τα αποτελέσματα είναι εξαιρετικά. Τα αποτελέσματα επιβεβαιώνονται όπου είναι εφικτό και στο πρόβλημα της ταξινόμησης εικόνων κυττάρων ανοσοφθορισμού χρησιμοποιώντας αποκλειστικά δημόσια διαθέσιμες βάσεις.
|
|---|
