123

Views:
 
Category: Education
     
 

Presentation Description

No description available.

Comments

Presentation Transcript

LANIA Laboratorio Nacional de Informática Avanzada Xalapa, Ver. México : 

LANIA Laboratorio Nacional de Informática Avanzada Xalapa, Ver. México Inteligencia artificial usando adaptación: Antonio Sánchez Aguilar asanchez@lania.mx Noviembre 2004 Dos conceptos recurrentes, una aplicación y tres ejemplos 2-1-3 (Aprendizaje en Dos Un por Tres)

Introducción: 

Introducción La Inteligencia artificial se enfoca al procesamiento del conocimiento y el aprendizaje. El aprendizaje se obtiene por tres medios básicos: “Entender es percibir patrones estructurales” Sir Isaiah Berlin (1909-1997) Recorriendo bases de conocimientos (rule based & logic) Selección artificial (genetic & evolutive algorithms) Métodos de adaptación (conectionism & feedback) Los métodos de adaptación parten del estudio clásico de condicionamiento de animales de Pavlov.

Dos conceptos recurrentes: 

Dos conceptos recurrentes Perceptron (1950) (Rosenblatt, Selfridge) Learning Automata (1960) (Tsetlin, Narendra, Barto) Collective Learning (1970) (Samuel, Michie, Bock) Neural Networks (1980) (Rummelhart, McCleland) Cybernetic Loop (1950) (Wiener, Rosenblueth, Ashby) RP Policies (1960) (Thathachar,Viswanathan,Fu) Algedonic Loop (1970) (Beer, Bock, Sanchez) Backpropagation (1980) (Skjenoswsky, Huberman) Asignación de la responsabilidad Aprendizaje con el medio ambiente Conectividad Retroalimentación

Conviviendo con el medio ambiente: 

Conviviendo con el medio ambiente

Uso sencillo de la retroalimentación: El juego del gato: 

Uso sencillo de la retroalimentación: El juego del gato

Uso sencillo de la asignación: El juego del gato: 

Uso sencillo de la asignación: El juego del gato

Retroalimentación y Asignación de la responsabilidad : 

Retroalimentación y Asignación de la responsabilidad Para un conjunto de interacciones el medio ambiente entrega una única calificación sumaria como retroalimentación El autómata tiene que reconocer a las acciones individuales causantes de esa calificación y asignar la responsabilidad en forma distribuída a través de la conectividad en la red A esto le llamamos aprendizaje Existen diversas metodologías que modelan este comportamiento Aquí usaremos a los CLS (Collective Learning Systems)

Formalizacion de la interación en un CLS: 

Formalizacion de la interación en un CLS CLS = [ AUTOMATA, MA ] Where AUTOMATA = { I, O, STM, A } I : Vector de entradas ó estimulos O : Vector de respuesta posible ó acciones STM : Is the transition Matriz de transiciones o selecciones donde la Probabilidad Pij de seleccionar la Respuesta Oj es almacenada para cada estimulo Ii A : Es el algoritmo Algedónico que modifica el STM de acuerdo a una política de premio/castigo, quedando aqui el concepto de aprendizaje MA: Es el medio ambiente que emite una serie de estimulos, recibiendo una serie de respuestas del automata y emite una evaluacion final basada en su propio conocimiento

Algoritmo Algedónico básico: 

Algoritmo Algedónico básico En caso de Premio (con un 0 < ß < 1) Para la selección i  k en la STM STM(t+1)i,k = STM(t)i,k + ß*(1– STM(t)i,k Para las demás selecciones i  j para j ≠ k STM(t+1)i,j = STM(t)i,j - ß*(1– STM(t)i,k)/(n-1) En caso de Castigo (con un 0 < ß < 1) Para la selección i  k en la STM STM(t+1)i,k = STM(t)i,k - ß*STM(t)i,k Para las demás selecciones i  j para j ≠ k STM(t+1)i,j = STM(t)i,j + ß*STM(t)i,k /(n-1)

Una aplicación: reconocimiento, clasificación y segmentación de imágenes: 

Una aplicación: reconocimiento, clasificación y segmentación de imágenes Imágenes Resultados Tierra = Azul Sol = Amarillo Filtros i => j STM

Marco teórico para la aplicación: 

Marco teórico para la aplicación CLS (Collective Learning Systems) Compensación Algedónica (Alge:dolor, Edos: placer) Matriz de Transiciones (STM  Accumulative histogram for Adaptive Learning) Análisis de histogramas acumulados Filtros de Color y Textura (color pixels & texels) Transformada de Fourier (FFT & spectograms)

Slide12: 

Tres Ejemplos de la misma aplicación Clasificación y segmentación de cuerpos celestes Reconocimiento y segmentación de piel en fotos Reconocimiento de sonidos de animales

Slide13: 

Primer Ejemplo Classificación y segmentación de cuerpos celestes usando CLS

Slide14: 

Mayor Segmentación

Enfoque jerárquico para la clasificación y segmentación: 

Enfoque jerárquico para la clasificación y segmentación Usando una jerarquía de CLS a través del paquete ALISA, resulta posible ir dividiendo niveles de reconocimiento, con lo que la clasificación y segmentación se efectúan mejor. Nivel 0: Via Láctea Sistema Solar  Tierra Nivel 1: Sistema Solar  Tierra Nivel 2: Tierra  Oceanos  Profundidades Nivel 2: Tierra Nubes  Formaciones Nivel 2: Tierra  Continentes  Segmentos Nivel 3: Segmentos  Urbano Nivel 4: Urbano  Construcciones  Tipos Nivel 5: Tipos  Casas

Análisis de Histogramas: 

Análisis de Histogramas El tamaño y la resolución no son relevantes en esta aplicacón ya que se trabaja con los histrogramas de pixeles en escalas de gris y tonalidades de color. Por otro lado la textura varía considerablemente en función de la distancia de punto de origen. Los histogramas reflejan una estructura importante de una imagen

Histogramas en Imágenes complejas: 

Histogramas en Imágenes complejas En imágenes con histogramas parecidos resulta necesario preprocesar la imagen con filtros determinísticos de color (pixeles) o del contexto y estructura de la textura (texeles) a través de una ventana para poder determinar a que clase o patrón pertenecen

Filtros e histogramas acumulados: 

Filtros e histogramas acumulados Al usar diversos filtros acumular su valor, se obtiene la probabilidad conjunta y marginal de las características seleccionadas. Con este histograma acumulado resulta posible determinar a que clase o conjunto de imágenes pertenece un imagen especifica En realidad se requieren pocas características y pocas imágenes para los CLS Se genera una STM por cada clase, almacenando como entrada el valor acumulado del histograma ALISA es un software que instrumenta el modelo CLS

Entrenamiento y pruebas en ALISA: 

Entrenamiento y pruebas en ALISA Análisis cuidadoso de los histogramas de las imágenes a procesar Seleccionar características a usar Seleccionar dos conjuntos de imágenes distintos El de entrenamiento (pequeño y típico en cada la aplicación) El de pruebas (en donde se va usar el sistema) Proceso iterativo para encontrar las mejores características de color y de textura Definir un color por cada clase o conjunto de imágenes

Filtros seleccionados para pixeles y texeles: 

Filtros seleccionados para pixeles y texeles Características usadas Filtros de textura (ventanta de contexto de 3x3 texeles) Media: Rango 0 to 20, Precisión 30 Media: Rango 75 to 100, Precisión 30 Activitidad de texeles : Rango 0 to 100, Precisión 30 Dev. estandard : Rango 0 to 100, Precisión 30 Filtros de color (pixeles) Pixeles azules: Rango 20 to 75, Precisión 30 Luminosidad de pixeles: Rango 20 to 75, Precisión 30 Pixeles verdes: Rango 20 to 75, Precisión 30

Slide21: 

Earth Space Ether Venus Mars Mercury Sun Moon Jupiter Saturn Uranus Neptune Pluto Rejected Tied Algunos resultados: El Sol Solar System Layer Original Image Mission: Mariner10 Distance: Date: Sun: 71.4 % Class1: 11 % Class2: 8.9 %

Slide22: 

Earth Space Ether Venus Mars Mercury Solar System Layer Sun Moon Jupiter Saturn Uranus Neptune Pluto Rejected Tied Original Image Mission: Voyager1 Distance: ? Date: ? Jupiter 37.8 % Class1: 18.4 % Class2: 13.1 % El planeta Jupiter

Slide23: 

Earth Space Ether Venus Mars Mercury Solar System Layer Sun Moon Jupiter Saturn Uranus Neptune Pluto Rejected Tied Original Image Mission: Cassini Distance: 38.5 Million Kms Date: 2004 Saturn: 40.5 % Class1: 22.9 % Class2: 11.8 % El planeta Saturno

Slide24: 

Earth Space Ether Venus Mars Mercury Solar System Layer Sun Moon Jupiter Saturn Uranus Neptune Pluto Rejected Tied Original Image Resultados de rechazo Nota: Solamente se entrenó para planetas del sistema solar, por lo que otros cuerpos celestiales deben ser rechazados The Milky Way Venus and Pleiades Rejected: 26.6 % Class1: 21.1 ?% Class2: 17.5 % Rejected: 53.5 % Class1: 41.4 % Class2: 1.3 %

Slide25: 

Earth Space Ether Venus Mars Mercury Sun Moon Jupiter Saturn Uranus Neptune Pluto Rejected Tied El planeta Mercurio Solar System Layer Original Image Mission: Mariner10 Distance: Date: Mercury: 50.8 % Class1: 17.9 % Class2: 9.3 %

Slide26: 

Niveles 1 y 2. Reconocimiento y Clasificación Earth Original Image Earth Class Space Ether Class Oceans Clouds Continents Celestial Bodies Layer Earth Components Layer

Slide27: 

Niveles 3: Segmentación Clouds Components Layer Continent Components Layer Ocean Components Layer Earth Components Layer

Slide28: 

Niveles 3: Sur de Italia Clouds Components Layer Continent Components Layer Ocean Components Layer (Meris Artifact photo)

Nivel 3: Estrecho de Gibraltar: 

Nivel 3: Estrecho de Gibraltar Mountain Desert Plain Terrain Forest Rejected Continent Components Layer

Nivel 3: Segementacion urbana: 

Nivel 3: Segementacion urbana Sidney, Australia Urban Class Rejected Continent Components Layer A: classificación urbana DE: segmentaciónn de tierras Italy

Nivel 3: Segementacion urbana Foto Aérea: 

Nivel 3: Segementacion urbana Foto Aérea Cholula, Puebla, México Urban Class Rejected Continent Components Layer

Nivel 4: Distribución urbana: 

Nivel 4: Distribución urbana Cholula, Puebla, México Urban distribution Layer Build Rural Freeway Streets Trees Rejected

Slide33: 

La pirámide Tepanapa Cholula, Puebla, México Urban distribution Layer Build Rural Freeway Streets Trees Rejected

Slide34: 

Norteamérica: Distribución demográfica Urban distribution layer Build Rural Freeway Streets Trees Rejected

Slide35: 

Segundo ejemplo: Reconocimiento y segmentación de piel en fotos familiares

Configuración del CLS para segmentar la piel en una imágen: 

Configuración del CLS para segmentar la piel en una imágen Clases entrenadas y número de entrenamientos Piel: 24 Tonalidad Casi Piel: 9 Casi Piel blanco: 15 Casi Piel café: ` 12 Casi Casi Piel: 10 Color Casi Piel: 7 Casi Piel Obscuro: 12 La Imagen de la foto Filtros de textura (ventanta del contexto 3x3 texeles) Actividad de texeles en x y y Magnitud del gradiente Desviación Estándar Media Filtros de color (pixeles) Pixeles azules Pixeles rojos Pixeles verdes Saturación del color

Slide37: 

Piel humana Imagen de la Foto Reconocimiento de textura y color de la piel Foto con flash

Slide38: 

Piel humana Imagen de un poster Foto de un Poster Reconocimiento de textura y color de la piel

Slide39: 

Piel humana foto familiar Reconocimiento de textura y color de la piel Foto con de texturas parecidas a la piel humana

Slide40: 

Foto de familia Reconocimiento de textura y color de la piel Foto con flash y con espejo atrás Reconocimiento de textura y color de la piel

Como se guardan los histogramas acumulativos en el STM de ALISA: 

Como se guardan los histogramas acumulativos en el STM de ALISA Alisa utiliza las entradas de los histogramas en forma acumulada para suponer una segmentación de acuerdo a la clase con mayor valor de entradas en las diversas STMs, una por cada clase considerada

Slide42: 

Tercer ejemplo: Reconocimiento de sonidos de animales

Transformada Rápida de Fourier (FFT): 

Transformada Rápida de Fourier (FFT) Time-dominio del Tiempo Dominio de la Frecuencia • J. B. Fourier (1768-1830) sugirió descomponer cualquier función en términos de funciones Seno y Coseno con el fin de simplificar su análisis • Se transforma del dominio del tiempo al dominio de la frecuencia, concepto fundamental del análisis de señales • Sin embargo el computo eficiente de este calculo tuvo que esperar a que las ideas de Gauss las pudieran codificar Cooley y Tuckey en 1965 en un algoritmo rápido (FFT) que corriera en computadoras Una ventana amplia = > da buena resolución en frecuencia Una ventana reducida = > da buena resolución en el tiempo

Slide44: 

En vez de usar un infinidad de lineas con componentes de frecuencia para diferentes tiempos los graficamos en un espectro unico dando un espectro que incluye amplitud, frecuencia y tiempo en una imagen de dos dimensiones que presenta una textura típica Espectro de frecuencias

Estructura jerárquica: 

Estructura jerárquica Para atender a cada una de las variables del espectro sin incluir un conocimiento semántico en los espectros, podemos definir cuatro niveles en la jeraquia que nos permiten separar automaticamente las señales Nivel 1: Frecuencia (khz)  [rangos de frequencias] Nivel 2: Tiempo (seg.)  [duración típica del sonido] Nivel 3: Amplitud (rms )  [potencia estandard] Nivel 4: Sonidos de los Animales [ballena, elefante, gato, perro, . . . ]

Slide46: 

Buho 1-4 KHz 0-2 KHz 3-9 KHz +4 Sec Original Sound Spectogram Time Layer Frequency Layer 0-2 Sec Bearded Seal Bowhead Whale Horse Owl Animal Layer Rej. / Tied Rej. / Tied Rej. / Tied Reconocimiento de la señal de audio

Slide47: 

Ballena con boca de arco 1-4 KHz 0-2 KHz 3-9 KHz +4 Sec Original Sound Spectogram Time Layer Frequency Layer 0-2 Sec Bearded Seal Bowhead Whale Horse Owl Animal Layer Rej. / Tied Rej. / Tied Rej. / Tied Reconocimiento de la señal de audio

Slide48: 

1-4 KHz 0-2 KHz 3-9 KHz +4 Sec Original Sound Spectogram Time Layer Frequency Layer 0-2 Sec Animal Layer Rej. / Tied Rej. / Tied Rej. / Tied Perro Reconocimiento de la señal de audio Cow Dog Chimp

Slide49: 

1-4 KHz 0-2 KHz 3-9 KHz +4 Sec Original Sound Spectogram Time Layer Frequency Layer 0-2 Sec Turkey Sheep Wolf Animal Layer Rej. / Tied Rej. / Tied Rej. / Tied Oveja Reconocimiento de la señal de audio Bees

Slide50: 

1-4 KHz 0-2 KHz 3-9 KHz 0.5 Sec Original Sound Spectogram Time Layer Frequency Layer 0.1 Sec Canyon Wren Black Capped Vireo Animal Layer Rej. / Tied Rej. / Tied Rej. / Tied Pajaro Vireo Negro Reconocimiento de la señal de audio Chesnut Sided Warbler

Bibliografía: 

Bibliografía G. Baxes Digital Image Processing J. Wiley NY: 1994 Bock, P. The Emergence of Artificial Cognition World Scientific, Singapore: 1993 Bock, P. ALISA: Adaptive Learning Image and Signal Analysis Proceedings of the SPIE Applied Imagery Pattern Recognition Conference, Washington DC: 1998 Gonzalez R. & Woods R. Digital Image Processing 2nd edition Addison Wesley Mass:1993 Narendra, K.S. Thatachar, L. (Eds.): Special Issue on Learning Automata Journal of Cybernetics and Info Sci, Vol 1 #2-4: 1977 Sanchez, A: Learning Automata: An Alternative to Neural Networks in Rudomin, P., Arbib, M.A., Cervantes Pérez, F., and Romo, P. (Eds.), Neuroscience: From Neural Networks to Artificial Intelligence, Research Notes in Neural Computing, Vol. 4, Springer-Verlag, Berlin: 1993 W. K. Pratt Digital Image Processing 3 edition J Wiley NY:2001

Software y manuales usados : 

Software y manuales usados Bock P. Hubsman J. Howard C. & T. Riopka, T. MacAlisa © version 13.1 Alias Corporation, Va. 1996-2003 Bock P. & Hubsman J. MacAlisa Manual version 13.1, Alias Corporation, Va. 2003 Cornell Lab of Ornithology Raven © version 1.2 Ithaca, NY 2003 Cornell Lab of Ornithology Raven User’s Manual, Revision 0 16 August 2004 Knoll T. et. al. Photoshop ® version 7.0 Adobe, Ca. 1990-2000 Knoll T. et. al. Photoshop Help Manual version 7.0 Adobe, Ca. 1990-2000 Microsoft Power Point:mac © version X Microsoft Corporation, Wa 1987-2002 Microsoft Power Point:mac Help Manual version X Microsoft Corporation Wa 2002

Gracias por su atención : 

Gracias por su atención asanchez@lania.mx www.lania.mx/~asanchez Noviembre 2004

authorStream Live Help