Studies in probabilistic methods for scene analysis

In this thesis, probabilistic methods are applied to a number of problems in computer vision. The goal is to provide means for a vision based system that is able to analyze and recognize scenes and objects in camera images and to use that information for autonomous navigation and machine learning. New methods are developed for different functions that are needed in such a system, including segmentation of images, model-based recognition of objects, robot navigation and model complexity control. The approach is based on generative probability models, and Bayesian statistical inference is used to match these models with image data. Stochastic sampling methods are applied to obtain numerical results. The self-organizing map is a neural network algorithm that has many applications in computer vision. In this thesis, the algorithm is analyzed in a probabilistic framework. A probability density model is derived and new model selection techniques are proposed, which enable complexity control for the self-organizing map. The analysis of images is discussed from the point of view of segmentation and object recognition. Segmentation aims at dividing the image into parts of different appearance, while object recognition is meant to identify objects that fulfill given criteria. These are different goals, but they complement each other. When the recognition of all objects in an image is not possible, segmentation can provide an explanation to the rest of the image. For object recognition, different two and three dimensional object models are considered and Bayesian matching techniques are applied to them. Efficient techniques for image segmentation are proposed and results are presented.Tässä väitöskirjassa sovelletaan todennäköisyyslaskennan menetelmiä eräisiin tietokonenäköongelmiin. Työn tarkoituksena on tuottaa keinoja näköön perustuvaan järjestelmään, joka voi analysoida ja tunnistaa näkymiä ja kohteita kamerakuvista ja käyttää näin saatua informaatiota itsenäiseen navigointiin ja koneoppimiseen. Työssä kehitetään uusia menetelmiä järjestelmän tarvitsemiin toimintoihin kuten kuvien segmentointiin, mallipohjaiseen kohteiden tunnistukseen, robottinavigointiin ja mallien kompleksisuuden hallintaan. Työssä käytettävä lähestymistapa perustuu generatiivisiin todennäköisyysmalleihin, ja mallit sovitetaan kuvadataan bayesiläistä tilastollista päättelyä soveltaen. Numeeristen tulosten saamiseksi käytetään stokastisia poimintamenetelmiä. Itsejärjestyvä kartta on neuroverkkoalgoritmi, jolla on useita tietokonenäköalan sovelluksia. Tässä työssä algoritmia analysoidaan todennäköisyyspohjaisesti. Algoritmin tuottamalle mallille johdetaan todennäköisyysjakaumamalli ja sille esitetään uusia mallinvalintamenetelmiä, jotka mahdollistavat itsejärjestyvän kartan kompleksisuuden hallinnan. Kuvien analysointia käsitellään sekä segmentoinnin että kohteiden tunnistuksen näkökulmasta. Segmentoinnissa kuva jaetaan erilaisilta näyttäviin osiin. Kohteiden tunnistus perustuu niiden ennalta tunnettuihin ominaisuuksiin. Tavoitteet ovat siten varsin erilaisia, mutta ne täydentävät toisiaan. Silloin kun vain osa kuvassa olevista kohteista pystytään tunnistamaan, segmentoinnilla voidaan saada kuvan muille osille selitys. Väitöskirjassa esitetään laskennallisesti tehokkaita menetelmiä kuvien segmentointiin. Kohteiden tunnistusta kaksi- ja kolmiulotteisten mallien avulla tarkastellaan bayesiläisiä menetelmiä käyttäen.reviewe