COSFIRE (Combination of Shifted Filter Responses): A trainable filter approach to visual pattern recognition

Research output: ThesisThesis fully internal (DIV)

374 Downloads (Pure)

Abstract

Dit proefschrift draagt een innovatieve trainbare detectiebenadering voor visuele patroonherkenning aan, genaamd COSFIRE (Combination of Shifted Filter Responses). Het is geïnspireerd door neurofysiologisch bewijs omtrent de visuele verwerking in de ventrale route van het brein voor objectherkenning. De voorgestelde COSFIRE-aanpak is trainbaar in die zin dat een gebruiker een significant patroon specificeert in een afbeelding, en dat daarmee op een automatische manier een detector wordt geconfigureerd die dan dezelfde en vergelijkbare patronen kan lokaliseren en herkennen in andere afbeeldingen. De significante patronen kunnen variéren van simpele ribben of lijnen tot objecten met complexe vormen. COSFIRE-detectoren gebruiken de eigenschappen van vormen (geometrische rangschikking van contourelementen) om significante patronen te herkennen. Ze zijn robuust onder contrastvariaties en in de aanwezigheid van ruis of textuur rond dusdanige patronen. Bovendien zijn ze in staat om patronen met verschillende oriéntaties en afmetingen te detecteren, evenals gereflecteerde versies van het door de gebruiker gespecificeerde patroon. De hoge effectiviteit van de COSFIRE-aanpak is aangetoond in diverse toepassingen, zoals contourdetectie in beelden van natuurlijke scénes, detectie van vasculaire bifurcaties in retinale fundusafbeeldingen, detectie en herkenning van verkeersborden in openluchtomgevingen, herkenning van handgeschreven cijfers en letters, en de herkenning en lokalisatie van deformeerbare objecten in complexe omgevingen. Dit werk draagt bij aan de aanhoudende trend het biologisch gezichtsvermogen te simuleren om effectievere en robuustere computervisiesystemen te ontwerpen. De voorgestelde detectoren verschaffen de basis voor innovatieve visuele patroonherkenning voor veel computervisietoepassingen.
Original languageEnglish
QualificationDoctor of Philosophy
Supervisors/Advisors
  • Petkov, Nicolai, Supervisor
Award date26-Apr-2013
Place of PublicationGroningen
Publisher
Print ISBNs9789036761284
Publication statusPublished - 2013

Keywords

  • Proefschriften (vorm)
  • Neurofysiologie
  • Filtering (signalen)
  • Patroonherkenning
  • beeldverwerking
  • patroonherkenning

Cite this