Competitive Collaboration: Joint Unsupervised Learning of Depth, Camera Motion, Optical Flow and Motion Segmentation

We address the unsupervised learning of several interconnected problems in low-level vision: single view depth prediction, camera motion estimation, optical flow, and segmentation of a video into the static scene and moving regions. Our key insight is that these four fundamental vision problems are coupled through geometric constraints. Consequently, learning to solve them together simplifies the problem because the solutions can reinforce each other. We go beyond previous work by exploiting geometry more explicitly and segmenting the scene into static and moving regions. To that end, we introduce Competitive Collaboration, a framework that facilitates the coordinated training of multiple specialized neural networks to solve complex problems. Competitive Collaboration works much like expectation-maximization, but with neural networks that act as both competitors to explain pixels that correspond to static or moving regions, and as collaborators through a moderator that assigns pixels to be either static or independently moving. Our novel method integrates all these problems in a common framework and simultaneously reasons about the segmentation of the scene into moving objects and the static background, the camera motion, depth of the static scene structure, and the optical flow of moving objects. Our model is trained without any supervision and achieves state-of-the-art performance among joint unsupervised methods on all sub-problems.Comment: CVPR 201

Assessing Efficacy of Restoration Treatments in Juniper Savannas using Spatial Wavelets and Dot Grids on Aerial Photography

Across much of their diverse natural range in the Western US, species of the genus juniperus are expanding onto open grass and shrublands and infilling open woodland areas. In Southern Arizona’s Clifton Ranger District, landscape-scale restoration treatments have been used to stall this expansion and reduce canopy-cover. This study utilizes and compares two techniques – dot- grid sampling and spatial wavelet analysis (SWA) – to estimate the efficacy of these treatments by measuring canopy-cover change pre-and post-treatment. Further, using the SWA dataset, the study explores the potential of SWA for landscape-scale ecological attribute estimation. This study found that restoration treatments significantly reduced canopy-cover with 18% and 42% mean reductions (p \u3c 0.001), depending on treatment. The ability of SWA to estimate canopy- cover, and crown diameter was good in open canopy-cover (EF values up to 0.587 for canopy- cover estimation and 0.558 for crown diameter estimation), but diminished as canopy-cover increased, and systematically under-estimated as canopy-cover and crown diameter increased. Further, SWA showed that the potential for legacy tree and juniper expansion mapping was promising (68 to 79% of legacy trees correctly identified). Huge quantities of data and high technical complexity make SWA unsuitable for widespread adoption without addition of user- friendly interface, but the quantity and quality of data suggests a vast utility in future forest and rangeland research and management

Deep learning in remote sensing: a review

Standing at the paradigm shift towards data-intensive science, machine learning techniques are becoming increasingly important. In particular, as a major breakthrough in the field, deep learning has proven as an extremely powerful tool in many fields. Shall we embrace deep learning as the key to all? Or, should we resist a 'black-box' solution? There are controversial opinions in the remote sensing community. In this article, we analyze the challenges of using deep learning for remote sensing data analysis, review the recent advances, and provide resources to make deep learning in remote sensing ridiculously simple to start with. More importantly, we advocate remote sensing scientists to bring their expertise into deep learning, and use it as an implicit general model to tackle unprecedented large-scale influential challenges, such as climate change and urbanization.Comment: Accepted for publication IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazin

On robust optical flow estimation on image sequences with differently exposed frames using primal-dual optimization

Optical flow methods are used to estimate pixelwise motion information based on consecutive frames in image sequences. The image sequences traditionally contain frames that are similarly exposed. However, many real-world scenes contain high dynamic range content that cannot be captured well with a single exposure setting. Such scenes result in certain image regions being over- or underexposed, which can negatively impact the quality of motion estimates in those regions. Motivated by this, we propose to capture high dynamic range scenes using different exposure settings every other frame. A framework for OF estimation on such image sequences is presented, that can straightforwardly integrate techniques from the state-of-the-art in conventional OF methods. Different aspects of robustness of OF methods are discussed, including estimation of large displacements and robustness to natural illumination changes that occur between the frames, and we demonstrate experimentally how to handle such challenging flow estimation scenarios. The flow estimation is formulated as an optimization problem whose solution is obtained using an efficient primal–dual method

Text detection and recognition in natural images using computer vision techniques

El reconocimiento de texto en imágenes reales ha centrado la atención de muchos investigadores en todo el mundo en los últimos años. El motivo es el incremento de productos de bajo coste como teléfonos móviles o Tablet PCs que incorporan dispositivos de captura de imágenes y altas capacidades de procesamiento. Con estos antecedentes, esta tesis presenta un método robusto para detectar, localizar y reconocer texto horizontal en imágenes diurnas tomadas en escenarios reales. El reto es complejo dada la enorme variabilidad de los textos existentes y de las condiciones de captura en entornos reales. Inicialmente se presenta una revisión de los principales trabajos de los últimos años en el campo del reconocimiento de texto en imágenes naturales. Seguidamente, se lleva a cabo un estudio de las características más adecuadas para describir texto respecto de objetos no correspondientes con texto. Típicamente, un sistema de reconocimiento de texto en imágenes está formado por dos grandes etapas. La primera consiste en detectar si existe texto en la imagen y de localizarlo con la mayor precisión posible, minimizando la cantidad de texto no detectado así como el número de falsos positivos. La segunda etapa consiste en reconocer el texto extraído. El método de detección aquí propuesto está basado en análisis de componentes conexos tras aplicar una segmentación que combina un método global como MSER con un método local, de forma que se mejoran las propuestas del estado del arte al segmentar texto incluso en situaciones complejas como imágenes borrosas o de muy baja resolución. El proceso de análisis de los componentes conexos extraídos se optimiza mediante algoritmos genéticos. Al contrario que otros sistemas, nosotros proponemos un método recursivo que permite restaurar aquellos objetos correspondientes con texto y que inicialmente son erróneamente descartados. De esta forma, se consigue mejorar en gran medida la fiabilidad de la detección. Aunque el método propuesto está basado en análisis de componentes conexos, en esta tesis se utiliza también la idea de los métodos basados en texturas para validar las áreas de texto detectadas. Por otro lado, nuestro método para reconocer texto se basa en identificar cada caracter y aplicar posteriormente un modelo de lenguaje para corregir las palabras mal reconocidas, al restringir la solución a un diccionario que contiene el conjunto de posibles términos. Se propone una nueva característica para reconocer los caracteres, a la que hemos dado el nombre de Direction Histogram (DH). Se basa en calcular el histograma de las direcciones del gradiente en los pixeles de borde. Esta característica se compara con otras del estado del arte y los resultados experimentales obtenidos sobre una base de datos compleja muestran que nuestra propuesta es adecuada ya que supera otros trabajos del estado del arte. Presentamos también un método de clasificación borrosa de letras basado en KNN, el cual permite separar caracteres erróneamente conectados durante la etapa de segmentación. El método de reconocimiento de texto propuesto no es solo capaz de reconocer palabras, sino también números y signos de puntuación. El reconocimiento de palabras se lleva a cabo mediante un modelo de lenguaje basado en inferencia probabilística y el British National Corpus, un completo diccionario del inglés británico moderno, si bien el algoritmo puede ser fácilmente adaptado para ser usado con cualquier otro diccionario. El modelo de lenguaje utiliza una modificación del algoritmo forward usando en Modelos Ocultos de Markov. Para comprobar el rendimiento del sistema propuesto, se han obtenido resultados experimentales con distintas bases de datos, las cuales incluyen imágenes en diferentes escenarios y situaciones. Estas bases de datos han sido usadas como banco de pruebas en la última década por la mayoría de investigadores en el área de reconocimiento de texto en imágenes naturales. Los resultados muestran que el sistema propuesto logra un rendimiento similar al del estado del arte en términos de localización, mientras que lo supera en términos de reconocimiento. Con objeto de mostrar la aplicabilidad del método propuesto en esta tesis, se presenta también un sistema de detección y reconocimiento de la información contenida en paneles de tráfico basado en el algoritmo desarrollado. El objetivo de esta aplicación es la creación automática de inventarios de paneles de tráfico de países o regiones que faciliten el mantenimiento de la señalización vertical de las carreteras, usando imágenes disponibles en el servicio Street View de Google. Se ha creado una base de datos para esta aplicación. Proponemos modelar los paneles de tráfico usando apariencia visual en lugar de las clásicas soluciones que utilizan bordes o características geométricas, con objeto de detectar aquellas imágenes en las que existen paneles de tráfico. Los resultados experimentales muestran la viabilidad del sistema propuesto

Text detection and recognition in natural images using computer vision techniques

El reconocimiento de texto en imágenes reales ha centrado la atención de muchos investigadores en todo el mundo en los últimos años. El motivo es el incremento de productos de bajo coste como teléfonos móviles o Tablet PCs que incorporan dispositivos de captura de imágenes y altas capacidades de procesamiento. Con estos antecedentes, esta tesis presenta un método robusto para detectar, localizar y reconocer texto horizontal en imágenes diurnas tomadas en escenarios reales. El reto es complejo dada la enorme variabilidad de los textos existentes y de las condiciones de captura en entornos reales. Inicialmente se presenta una revisión de los principales trabajos de los últimos años en el campo del reconocimiento de texto en imágenes naturales. Seguidamente, se lleva a cabo un estudio de las características más adecuadas para describir texto respecto de objetos no correspondientes con texto. Típicamente, un sistema de reconocimiento de texto en imágenes está formado por dos grandes etapas. La primera consiste en detectar si existe texto en la imagen y de localizarlo con la mayor precisión posible, minimizando la cantidad de texto no detectado así como el número de falsos positivos. La segunda etapa consiste en reconocer el texto extraído. El método de detección aquí propuesto está basado en análisis de componentes conexos tras aplicar una segmentación que combina un método global como MSER con un método local, de forma que se mejoran las propuestas del estado del arte al segmentar texto incluso en situaciones complejas como imágenes borrosas o de muy baja resolución. El proceso de análisis de los componentes conexos extraídos se optimiza mediante algoritmos genéticos. Al contrario que otros sistemas, nosotros proponemos un método recursivo que permite restaurar aquellos objetos correspondientes con texto y que inicialmente son erróneamente descartados. De esta forma, se consigue mejorar en gran medida la fiabilidad de la detección. Aunque el método propuesto está basado en análisis de componentes conexos, en esta tesis se utiliza también la idea de los métodos basados en texturas para validar las áreas de texto detectadas. Por otro lado, nuestro método para reconocer texto se basa en identificar cada caracter y aplicar posteriormente un modelo de lenguaje para corregir las palabras mal reconocidas, al restringir la solución a un diccionario que contiene el conjunto de posibles términos. Se propone una nueva característica para reconocer los caracteres, a la que hemos dado el nombre de Direction Histogram (DH). Se basa en calcular el histograma de las direcciones del gradiente en los pixeles de borde. Esta característica se compara con otras del estado del arte y los resultados experimentales obtenidos sobre una base de datos compleja muestran que nuestra propuesta es adecuada ya que supera otros trabajos del estado del arte. Presentamos también un método de clasificación borrosa de letras basado en KNN, el cual permite separar caracteres erróneamente conectados durante la etapa de segmentación. El método de reconocimiento de texto propuesto no es solo capaz de reconocer palabras, sino también números y signos de puntuación. El reconocimiento de palabras se lleva a cabo mediante un modelo de lenguaje basado en inferencia probabilística y el British National Corpus, un completo diccionario del inglés británico moderno, si bien el algoritmo puede ser fácilmente adaptado para ser usado con cualquier otro diccionario. El modelo de lenguaje utiliza una modificación del algoritmo forward usando en Modelos Ocultos de Markov. Para comprobar el rendimiento del sistema propuesto, se han obtenido resultados experimentales con distintas bases de datos, las cuales incluyen imágenes en diferentes escenarios y situaciones. Estas bases de datos han sido usadas como banco de pruebas en la última década por la mayoría de investigadores en el área de reconocimiento de texto en imágenes naturales. Los resultados muestran que el sistema propuesto logra un rendimiento similar al del estado del arte en términos de localización, mientras que lo supera en términos de reconocimiento. Con objeto de mostrar la aplicabilidad del método propuesto en esta tesis, se presenta también un sistema de detección y reconocimiento de la información contenida en paneles de tráfico basado en el algoritmo desarrollado. El objetivo de esta aplicación es la creación automática de inventarios de paneles de tráfico de países o regiones que faciliten el mantenimiento de la señalización vertical de las carreteras, usando imágenes disponibles en el servicio Street View de Google. Se ha creado una base de datos para esta aplicación. Proponemos modelar los paneles de tráfico usando apariencia visual en lugar de las clásicas soluciones que utilizan bordes o características geométricas, con objeto de detectar aquellas imágenes en las que existen paneles de tráfico. Los resultados experimentales muestran la viabilidad del sistema propuesto

Unsupervised Learning of Scene Flow

As Computer Vision-powered autonomous systems are increasingly deployed to solve problems in the wild, the case is made for developing visual understanding methods that are robust and flexible. One of the most challenging tasks for this purpose is given by the extraction of scene flow, that is the dense three-dimensional vector field that associates each world point with its corresponding position in the next observed frame, hence describing its three-dimensional motion entirely. The recent addition of a limited amount of ground truth scene flow information to the popular KITTI dataset prompted a renewed interest in the study of techniques for scene flow inference, although the proposed solutions in literature mostly rely on computation-intensive techniques and are characterised by execution times that are not suited for real-time application. In the wake of the recent widespread adoption of Deep Learning techniques to Computer Vision tasks and in light of the convenience of Unsupervised Learning for scenarios in which ground truth collection is difficult and time-consuming, this thesis work proposes the first neural network architecture to be trained in end-to-end fashion for unsupervised scene flow regression from monocular visual data, called Pantaflow. The proposed solution is much faster than currently available state-of-the-art methods and therefore represents a step towards the achievement of real-time scene flow inference

‘Natural’ Cultural Districts: Arts Agglomerations in Metropolitan Philadelphia and Implications for Cultural District Planning

As older cities and towns retooled to accommodate post-industrialism, cultural districts have become popular strategies to promote tourism, revive downtowns, revitalize neighborhoods, and generally boost the local economy. While entertainment centers are hardly new to urban life, the cultural district as economic stimulus has become increasingly standard equipment in the planners’ toolbox. The typical district is “a well-recognized, labeled, mixed-use area of a city in which a high concentration of cultural facilities serves as the anchor or attraction.” Thus the cultural district is a strategy for simulating arts “consumption” and “event-related spending”, but planning largely ignores the production needs of artists and cultural providers. Generally, local government takes the initiative to define and create a cultural district through planning, legislation, and fiscal policy. Over 100 communities across the U.S. have planned cultural districts. The widespread practice of using of older, top-down models of urban policy, however, does not recognize the need to link cultural strategies with new urban realities and new models of social policy. This paper draws on SIAP\u27s research on metropolitan Philadelphia to look at an alternative approach—that is, the dynamics of arts agglomeration or what the authors call natural cultural districts

Program on stimulating operational private sector use of Earth observation satellite information

Ideas for new businesses specializing in using remote sensing and computerized spatial data systems were developd. Each such business serves as an 'information middleman', buying raw satellite or aircraft imagery, processing these data, combining them in a computer system with customer-specific information, and marketing the resulting information products. Examples of the businesses the project designed are: (1) an agricultural facility site evaluation firm; (2) a mass media grocery price and supply analyst and forecaster; (3) a management service for privately held woodlots; (4) a brokerage for insulation and roofing contractors, based on infrared imagery; (5) an expanded real estate information service. In addition, more than twenty-five other commercially attractive ideas in agribusiness, forestry, mining, real estate, urban planning and redevelopment, and consumer information were created. The commercial feasibility of the five business was assessed. This assessment included market surveys, revenue projections, cost analyses, and profitability studies. The results show that there are large and enthusiastic markets willing to pay for the services these businesses offer, and that the businesses could operate profitably