El proyecto \Procesamiento Inteligente de Imágenes" enfoca el desarrollo y la aplicación de metodologías de la inteligencia artifícial y el reconocimiento de patrones en el procesamiento digital de imágenes, para la segmentación, búsqueda de descriptores e identifícación de características en imágenes digitales de diverso origen, en particular en imágenes satelitales, aéreas, imágenes médicas, etc. así como en video en formato digital. En dichos contextos el objetivo consiste en encontrar métodos no supervisados de reconocimiento de características, identifícación de objetos, acciones o características, describir el contenido, y en general automatizar las tareas cognitivas que usualmente requieren supervisión humana.
En el marco del mismo se lleva adelante el desarrollo de la tesina de grado \Posicionamiento de vértebras mediante Landmarks y Redes Bayesianas", cuyo objetivo primario es desarrollar una base para actuales y futuros trabajos de clasifícación de fósiles, para lo cual se previó diseñar e implementar una base de conocimiento de imágenes, sin necesidad de almacenar las mismas sino determinados parámetros, y desarrollar un agente clasifícador aplicando Redes Bayesianas.
Durante la investigación, centrada especialmente en la clasifícación de vértebras, en particular de Saurópodos, se denominó como variante la implementación de una solución aplicando Redes Neuronales.
Palabras Clave: Inteligencia Artícial, Procesamiento de Imágenes, Fósiles, Redes Bayesianas, Redes Neuronales, Landmarks, Reconocimiento de Objetos.Eje: Computación gráfica, imágenes y visualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Bianchi, Gloria Susana

Cintas, Celia

Defossé, Nahuel

Delrieux, Claudio

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Procesamiento Inteligente de Ima´genes:Posicionamiento de ve´rtebras mediante Landmarks yRedes NeuronalesDepartamento de Informa´tica Sede Puerto Madryn, Facultad de Ingenier´ıa, Universidad Nacionalde la Patagonia San Juan BoscoBlvd. Brown 3150 - Puerto Madryn (9120) – ChubutTel-Fax: (2804) 472885 / 450272Cintas Celiacintas.celia@gmail.comDelrieux Claudiocad@uns.edu.arBianchi Gloriagloria.bianchi@gmail.comDefosse´ Nahuelnahuel.defosse@gmail.com1. ResumenEl proyecto “Procesamiento Inteligente deIma´genes” enfoca el desarrollo y la aplicacio´n demetodolog´ıas de la inteligencia artificial y el reco-nocimiento de patrones en el procesamiento digitalde ima´genes, para la segmentacio´n, bu´squeda dedescriptores e identificacio´n de caracter´ısticas enima´genes digitales de diverso origen, en particularen ima´genes satelitales, ae´reas, ima´genes me´dicas,etc. as´ı como en video en formato digital. En dichoscontextos el objetivo consiste en encontrar me´todosno supervisados de reconocimiento de caracter´ısticas,identificacio´n de objetos, acciones o caracter´ısticas,describir el contenido, y en general automatizarlas tareas cognitivas que usualmente requierensupervisio´n humana.En el marco del mismo se lleva adelante el desarrollode la tesina de grado “Posicionamiento de ve´rtebrasmediante Landmarks y Redes Bayesianas”, cuyoobjetivo primario es desarrollar una base paraactuales y futuros trabajos de clasificacio´n de fo´siles,para lo cual se previo´ disen˜ar e implementar unabase de conocimiento de ima´genes, sin necesidad dealmacenar las mismas sino determinados para´metros,y desarrollar un agente clasificador aplicando RedesBayesianas.Durante la investigacio´n, centrada especialmenteen la clasificacio´n de ve´rtebras, en particular deSauro´podos, se definio´ como variante la implementa-cio´n de una solucio´n aplicando Redes Neuronales.Palabras Clave: Inteligencia Artificial, Procesa-miento de Ima´genes, Fo´siles, Redes Bayesianas,Redes Neuronales, Landmarks, Reconocimiento deObjetos.2. ContextoEl procesamiento de ima´genes y video tiene ac-tualmente gran trascendencia por la cantidad de usoscient´ıficos y tecnolo´gicos que se habilitan gracias a laevolucio´n de los diferentes tipos de sensores y proce-sadores, as´ı como su abaratamiento y flexibilidad deprogramacio´n. En la regio´n de influencia de la Uni-versidad Nacional de la Patagonia San Juan Boscoexiste una gran demanda de resultados relacionadoscon estas tecnolog´ıas, tanto en el sector productivocomo en el gubernamental y acade´mico. Esto con-cita naturalmente la atencio´n de un grupo crecientede estudiantes, graduados jo´venes, y docentes, paraquienes es una oportunidad importante la posibilidadde participar en un proyecto de investigacio´n en estatema´tica con la colaboracio´n de investigadores for-mados y activos de otros centros acade´micos.WICC 2012 3532012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la ComputaciónEl proyecto de investigacio´n esta´ acreditado por laFacultad de Ingenier´ıa de la UNPSJB, y surge co-mo trabajo colaborativo de los Departamentos de In-forma´tica de las Sedes Puerto Madryn y Trelew. Pa-ra el desarrollo de este trabajo de tesina de grado deLicenciatura en Informa´tica en particular se cuentaadema´s con el intere´s y la colaboracio´n de profesio-nales del Museo Paleontolo´gico Egidio Feruglio y sehan iniciado actividades de transferencia junto coninvestigadores del Cenpat.3. Introduccio´nEl reconocimiento de objetos mediante procesa-miento de ima´genes se encuentra en una e´poca deauge, se pueden observar a diario aplicaciones orien-tadas a la deteccio´n de matr´ıculas, ISBN, textos engeneral, reconocimiento de rostros y personas, etc.La aplicacio´n de te´cnicas y me´todos de la inteligen-cia artificial a las ima´genes se basa en implementarcomputacionalmente una secuencia de procedimien-tos metodolo´gicamente establecida:Obtencio´n de descriptores: Para cada unode los elementos a reconocer en las ima´genes, esposible obtener descriptores que, en la mayor´ıade los casos, se pueden evaluar por medio de laclasificacio´n de las caracter´ısticas locales (color,reflectancia de la zona en cada una de las bandas,dimensio´n fractal, etc.). Esta clasificacio´n puedehacerse en espacios ad-hoc, o por componentesprincipales, o por otras transformadas.Segmentacio´n: Este procedimiento implica laconstruccio´n de una zona en la imagen proce-sada cuyos descriptores pertenezcan a una cla-sificacio´n comu´n, y cuya geometr´ıa sea lo ma´ssencilla de representar posible. Las te´cnicas ade-cuadas para esta tarea se basan en la deteccio´nde discontinuidades y su linking por medio dealgoritmos de tracking inteligente.Reconocimiento: Las diferentes zonas segmen-tadas deben ponerse en correspondencia con ob-jetos o caracter´ısticas previamente reconocidasen una etapa de entrenamiento y almacenadasen una base de conocimiento. Para ello se re-quiere de procesamiento inteligente de alto nivel(inferencia lo´gica, marcos conceptuales, sistemasexpertos).Extraccio´n y medicio´n de caracter´ısticas:Una vez reconocidos en las ima´genes los distin-tos elementos que se desea clasificar, se establecepara cada uno de ellos la medicio´n de sus carac-ter´ısticas que se requieren para la evaluacio´n depara´metros en los modelos. Para ello se utilizante´cnicas de estimacio´n estad´ıstica con diversasdistribuciones, dimensio´n fractal, y otros mode-los matema´ticos.En el a´mbito de desarrollo de software paleontolo´gicolas aplicaciones suelen orientarse en especial a:Ca´lculo del tiempo de crecimiento de un espe´ci-men.Implementacio´n de bases de datos para el alma-cenamiento ordenado por poblacio´n de indivi-duos.Manipulacio´n de ima´genes para la obtencio´n(manual) de contornos, landmarks y su posteriorana´lisis. (Shape, MorphoJ, PhotoModeler).Reconstruccio´n 3D.Simulacio´n de posibles capacidades motrices deun espe´cimen.Mediciones de masa corporal, longitudes, etc.La mayor´ıa de estas aplicaciones son de cara´cterprivativo y costoso para los grupos de investigacio´n.Adema´s, el usuario debe ingresar manualmente unanumerosa cantidad de datos en forma iterativa,aumentando de esta manera la probabilidad decargar erro´neamente ciertos datos, y en general serequiere una persona que tome las decisiones alfinal del proceso, cuando ser´ıa posible implementarcierta inteligencia de clasificacio´n en el software paraagilizar el trabajo del individuo, reduciendo as´ı lanecesidad de su presencia para realizar tareas repeti-tivas o determin´ısticas bajo un conjunto cerrado dedecisiones.Otro aspecto destacable es que existen me´todos ytecnolog´ıas para obtener representaciones digitalesde un objeto f´ısico, como es el caso del tomo´grafo,escaner laser, ultrasonido, los que esta´n disponiblescon un costo medianamente accesible, pero unme´todo ma´s econo´mico au´n ser´ıa la utilizacio´n deWICC 2012 3542012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la ComputaciónFigura 1: Landmarks y sus distancias observadas en ve´rtebras cervicales.ca´maras fotogra´ficas con pie para realizar tomasfijas. Es decir, si se pudieran adquirir varias fotosdesde distintas perspectivas de un mismo objeto, yprocesarlas, se podr´ıa llegar a un nivel de detalleinteresante con un costo mucho ma´s bajo, tantomonetario como de trabajo a la hora de tomar losdatos del objeto f´ısico.En la actualidad, el caso particular del posiciona-miento de ve´rtebras, entre otros fo´siles, esta´ es-trechamente ligado a la mirada del paleonto´logoque intenta clasificar ya que no existen me´todosformales y automatizados que permitan obteneruna aproximacio´n de cua´l ser´ıa la posicio´n de unadeterminada pieza. Esto conlleva la desventajade que el paleonto´logo toma como referencia lasvariaciones que conoce emp´ıricamente, cuando ser´ıaposible evaluar una pieza con mucha mayor precisio´ny eficacia a partir de una base de conocimientocomu´n y cierta inteligencia de clasificacio´n en elsoftware.La distribucio´n de las ve´rtebras en una columna noes fa´cilmente discretizable para el ojo humano, sudisposicio´n es ma´s bien continua, con leves variacio-nes. Estas variaciones deben ser determinadas por elexperto en el tema y se ven reflejadas en una imagenmediante distintas distancias entre landmarks.En morfometr´ıa un punto de referencia (landmark)es un punto en la forma de un objeto en el quelas correspondencias entre objetos y dentro de laspoblaciones se preservan. Los landmarks puedendefinirse manualmente o en forma automa´tica, pormedio de un programa computacional.El trabajo de tesina pone el foco en una mejora delme´todo tradicional, de observacio´n de la ve´rtebraa clasificar por parte del paleonto´logo. El objetivoes automatizar la clasificacio´n v´ıa aplicaciones dela visio´n artificial, tales como el reconocimientode objetos y patrones, como se puede observar entrabajos previos realizados por [Fergus 2006].Es as´ı que este trabajo se centra en el aprendi-zaje con clasificacio´n supervisada desarrollado en[Forcada 2003], a partir del cual es posible realizarmatching [Mery 2002] de nuevas ima´genes con laspreexistentes y asumir medidas de similitud paraincrementar la base de conocimiento con nuevosvalores.Los datos de la base de conocimiento son propor-cionados por landmarks tomados de ima´genes quehan sido previamente procesadas, y el clasificadortiene como herramientas ciertas trasformacionesque pueden aplicarse a los datos existentes, paradeterminar si el dato entrante pertenece o no a ciertaubicacio´n en una espina dorsal.WICC 2012 3552012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación4. L´ıneas de Investigacio´n yDesarrolloLas l´ıneas de I/D que surgen del proyecto de inves-tigacio´n se fundamentan en los objetivos planteadospara el mismo: el desarrollo de me´todos avanzadosde procesamiento de ima´genes y video digitales uti-lizando metodolog´ıas de la inteligencia artificial y elreconocimiento de patrones.Dentro del proyecto se plantean varias casu´ısticas di-ferentes en las que se requiere el procesamiento inteli-gente de ima´genes, basadas en situaciones espec´ıficasy donde los resultados son de aplicacio´n directa endiferentes contextos.En esta investigacio´n en particular los ejes fundamen-tales han sido: Redes Neuronales, Procesamiento deIma´genes y Morfometr´ıa Geome´trica.Cada uno de estos pilares de la investigacio´npaso´ por un proceso de estudio teo´rico, implemen-taciones de prueba, el desarrollo de una aplicacio´n,y posteriormente el ana´lisis de sus resultados. La se-cuencia de los pasos realizados se muestra a continua-cio´n:1. Investigacio´n bibliogra´fica:a) Redes Neuronales: estructura, construccio´ny aprendizaje.b) Procesamiento de ima´genes: conceptos,transformaciones, segmentacio´n, matching,etc., y tecnolog´ıas.2. Definicio´n de landmarks, sus variaciones y reglasde conocimiento para determinar la ubicacio´n delas ve´rtebras en un clado.3. Disen˜o de la red neuronal y el agente aprendiz.4. Disen˜o del flujo de trabajo para el procesamientode las ima´genes.5. Implementacio´n de la solucio´n.6. Ana´lisis de los resultados.7. Conclusiones.5. Resultados y ObjetivosEl trabajo desarrollado hasta el momento no so´loha logrado una propuesta de aplicacio´n de landmarksy Redes Bayesianas para asistir al paleonto´logo enel posicionamiento de ve´rtebras sino que, as´ı mismo,mediante Redes Neuronales, se logro´ desarrollar unagente que a partir de ima´genes puede discriminarinteligentemente a que´ posicio´n pertenece unadeterminada ve´rtebra.Adema´s se remarca que para la clasificacio´n no esnecesario almacenar ima´genes anteriores, so´lo bastacon retener valores espec´ıficos, tales como posicionesy distancias.En la Figura 2 se muestran los resultados delposicionamiento de las 23 ve´rtebras correspondientesa un Sauro´podo mediante la aplicacio´n desarrollada,PyBones, y se deja constancia del grado de confianzaproporcionado por un humano en relacio´n con losvalores estimados por la red y el l´ımite de confianza.Si bien PyBones enfoca la clasificacio´n de ve´rtebrasFigura 2: Resultados del posicionamiento de ve´rte-bras mediante PyBones.en particular, se destaca que se ha logrado definirun esquema de desarrollo y mu´ltiples herramientasreutilizables para la clasificacio´n de otros fo´sileso elementos que generan las mismas dificultadesa la hora de ser clasificados, como por ejemploWICC 2012 3562012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computaciónlos dientes, ya que los landmarks y variacionessera´n diferentes pero el sistema de almacenamientode e´stos y la utilizacio´n de la red neuronal paraclasificarlos sera´ la misma.Los objetivos planteados se han alcanzado con e´xitoy se pretende continuar esta l´ınea enfocando lareconstruccio´n y manipulacio´n computacional deestructuras 3D para Morfometr´ıa Geome´trica basadaen landmarks, en el marco de una propuesta de tesisdoctoral de Celia Cintas.6. Formacio´n de Recursos Hu-manosEl equipo de trabajo del proyecto de investigacio´ncuenta con el Director Dr. Claudio Delrieux, de la Se-de Puerto Madryn, el Subdirector Ing. Gloria Bian-chi, de la Sede Trelew, tres Licenciados docentes, dosde Puerto Madryn y el Lic. Nahuel Defosse´ de Tre-lew, y cuatro estudiantes avanzados de la carrera deLicenciatura en Informa´tica, uno de la Sede PuertoMadryn y tres de la Sede Trelew.Celia Cintas y un segundo estudiante se encuen-tran actualmente desarrollando su tesina de gradoen l´ıneas de I/D en el marco del proyecto, si biense preve´n otras propuestas de desarrollo de tesinas acorto plazo.En particular Celia Cintas se encuentra adema´s desa-rrollando su propuesta de tesis doctoral, que ini-ciara´ a corto plazo, una vez concluida su carrera.Adema´s de las publicaciones y comunicacionescient´ıficas, por su actividad y tema´tica el proyectotiene grandes posibilidades de transferencia a dife-rentes instituciones de la zona y en efecto existen yaactividades de I/D y transferencia junto con investi-gadores del Cenpat en temas de ima´genes me´dicas, atrave´s de un subsidio de la Provincia del Chubut, y sehan iniciado otras relacionadas a la identificacio´n deballenas por medio de fotograf´ıas para la Fundacio´nEcocentro.Se menciona que el grupo de trabajo esta´ natural-mente vinculado con el Laboratorio de Ciencias de lasIma´genes, a trave´s de la participacio´n del Dr. ClaudioDelrieux, director de los proyectos de investigacio´nen el mismo. Los proyectos de investigacio´n desarro-llados en dicho laboratorio (los vigentes actualmenteson 24/K046 - procesamiento inteligente de ima´genesy 24/K047 - visualizacio´n cient´ıfica) son de recono-cida trayectoria en las a´reas de inteligencia artificial,procesamiento de ima´genes, y computacio´n gra´fica.Y se destacan adema´s las actividades de interaccio´nentre las dos Sedes del Departamento de Informa´ti-ca de la Facultad de Ingenier´ıa, as´ı como con otrasinstituciones de la zona y la posibilidad de futurosv´ınculos con otros grupos de investigacio´n de la mis-ma UNPSJB como otras universidades del pa´ıs y cen-tros de investigacio´n, acciones que dan lugar a unaenriquecida formacio´n de recursos humanos.Referencias[Fergus 2006] Weakly Supervised Scale-InvariantLearning of Models for Visual Recognition.R.Fergus,P. Perona,A. Zisserman, 2006.[Steger 2002] Occlusion, Clutter, and IlluminationInvariant Object Recognition. Carsten Steger,2002.[Szeliski 2010] Computer Vision:Algorithms and Ap-plications. Richard Szeliski,2010.pp 655-731.[Ramoni 1997] Efficient Parameter Learning in Ba-yesian Networks from Incomplete Databases. M.Ramoni, P. Sabastiani, 1997.[Mery 2002] Visio´n Artificial. Domingo Mery,2002.pp 85-99.[Forcada 2003] Clasificacio´n Supervisada basada enredes Bayesianas. Aplicacio´n en Biolog´ıa Compu-tacional.Vı´ctor Robles Forcada,2003.[Ashraf 2011] Computational Paleontology, 2011.[Britos 2005] Britos, Hossian, Garc´ıa Martinez, Sie-rra, Mineria de Datos, 2005.[Osborn 1921] Osborn & Mook 21 - CamarasaurusAmphicoelias and other cope sauropods ,1921[Gonzalez 2011] Introduccio´n a la Morfometr´ıaGeome´trica (Apuntes de curso), Silvina Van derMolen, Rolando Gonza´lez.[Slice 2005] Chapter One, Modern Morphometrics,Dennis E. Slice.WICC 2012 3572012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación

Procesamiento inteligente de imágenes: Posicionamiento de vértebras mediante Landmarks y Redes Neuronales

SEDICI - Repositorio de la UNLP

Procesamiento Inteligente de Ima´genes:
Posicionamiento de ve´rtebras mediante Landmarks y
Redes Neuronales
Departamento de Informa´tica Sede Puerto Madryn, Facultad de Ingenier´ıa, Universidad Nacional
de la Patagonia San Juan Bosco
Blvd. Brown 3150 - Puerto Madryn (9120) – Chubut
Tel-Fax: (2804) 472885 / 450272
Cintas Celia
cintas.celia@gmail.com
Delrieux Claudio
cad@uns.edu.ar
Bianchi Gloria
gloria.bianchi@gmail.com
Defosse´ Nahuel
nahuel.defosse@gmail.com
1. Resumen
El proyecto “Procesamiento Inteligente de
Ima´genes” enfoca el desarrollo y la aplicacio´n de
metodolog´ıas de la inteligencia artificial y el reco-
nocimiento de patrones en el procesamiento digital
de ima´genes, para la segmentacio´n, bu´squeda de
descriptores e identificacio´n de caracter´ısticas en
ima´genes digitales de diverso origen, en particular
en ima´genes satelitales, ae´reas, ima´genes me´dicas,
etc. as´ı como en video en formato digital. En dichos
contextos el objetivo consiste en encontrar me´todos
no supervisados de reconocimiento de caracter´ısticas,
identificacio´n de objetos, acciones o caracter´ısticas,
describir el contenido, y en general automatizar
las tareas cognitivas que usualmente requieren
supervisio´n humana.
En el marco del mismo se lleva adelante el desarrollo
de la tesina de grado “Posicionamiento de ve´rtebras
mediante Landmarks y Redes Bayesianas”, cuyo
objetivo primario es desarrollar una base para
actuales y futuros trabajos de clasificacio´n de fo´siles,
para lo cual se previo´ disen˜ar e implementar una
base de conocimiento de ima´genes, sin necesidad de
almacenar las mismas sino determinados para´metros,
y desarrollar un agente clasificador aplicando Redes
Bayesianas.
Durante la investigacio´n, centrada especialmente
en la clasificacio´n de ve´rtebras, en particular de
Sauro´podos, se definio´ como variante la implementa-
cio´n de una solucio´n aplicando Redes Neuronales.
Palabras Clave: Inteligencia Artificial, Procesa-
miento de Ima´genes, Fo´siles, Redes Bayesianas,
Redes Neuronales, Landmarks, Reconocimiento de
Objetos.
2. Contexto
El procesamiento de ima´genes y video tiene ac-
tualmente gran trascendencia por la cantidad de usos
cient´ıficos y tecnolo´gicos que se habilitan gracias a la
evolucio´n de los diferentes tipos de sensores y proce-
sadores, as´ı como su abaratamiento y flexibilidad de
programacio´n. En la regio´n de influencia de la Uni-
versidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco
existe una gran demanda de resultados relacionados
con estas tecnolog´ıas, tanto en el sector productivo
como en el gubernamental y acade´mico. Esto con-
cita naturalmente la atencio´n de un grupo creciente
de estudiantes, graduados jo´venes, y docentes, para
quienes es una oportunidad importante la posibilidad
de participar en un proyecto de investigacio´n en esta
tema´tica con la colaboracio´n de investigadores for-
mados y activos de otros centros acade´micos.
WICC 2012 353
2012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación
El proyecto de investigacio´n esta´ acreditado por la
Facultad de Ingenier´ıa de la UNPSJB, y surge co-
mo trabajo colaborativo de los Departamentos de In-
forma´tica de las Sedes Puerto Madryn y Trelew. Pa-
ra el desarrollo de este trabajo de tesina de grado de
Licenciatura en Informa´tica en particular se cuenta
adema´s con el intere´s y la colaboracio´n de profesio-
nales del Museo Paleontolo´gico Egidio Feruglio y se
han iniciado actividades de transferencia junto con
investigadores del Cenpat.
3. Introduccio´n
El reconocimiento de objetos mediante procesa-
miento de ima´genes se encuentra en una e´poca de
auge, se pueden observar a diario aplicaciones orien-
tadas a la deteccio´n de matr´ıculas, ISBN, textos en
general, reconocimiento de rostros y personas, etc.
La aplicacio´n de te´cnicas y me´todos de la inteligen-
cia artificial a las ima´genes se basa en implementar
computacionalmente una secuencia de procedimien-
tos metodolo´gicamente establecida:
Obtencio´n de descriptores: Para cada uno
de los elementos a reconocer en las ima´genes, es
posible obtener descriptores que, en la mayor´ıa
de los casos, se pueden evaluar por medio de la
clasificacio´n de las caracter´ısticas locales (color,
reflectancia de la zona en cada una de las bandas,
dimensio´n fractal, etc.). Esta clasificacio´n puede
hacerse en espacios ad-hoc, o por componentes
principales, o por otras transformadas.
Segmentacio´n: Este procedimiento implica la
construccio´n de una zona en la imagen proce-
sada cuyos descriptores pertenezcan a una cla-
sificacio´n comu´n, y cuya geometr´ıa sea lo ma´s
sencilla de representar posible. Las te´cnicas ade-
cuadas para esta tarea se basan en la deteccio´n
de discontinuidades y su linking por medio de
algoritmos de tracking inteligente.
Reconocimiento: Las diferentes zonas segmen-
tadas deben ponerse en correspondencia con ob-
jetos o caracter´ısticas previamente reconocidas
en una etapa de entrenamiento y almacenadas
en una base de conocimiento. Para ello se re-
quiere de procesamiento inteligente de alto nivel
(inferencia lo´gica, marcos conceptuales, sistemas
expertos).
Extraccio´n y medicio´n de caracter´ısticas:
Una vez reconocidos en las ima´genes los distin-
tos elementos que se desea clasificar, se establece
para cada uno de ellos la medicio´n de sus carac-
ter´ısticas que se requieren para la evaluacio´n de
para´metros en los modelos. Para ello se utilizan
te´cnicas de estimacio´n estad´ıstica con diversas
distribuciones, dimensio´n fractal, y otros mode-
los matema´ticos.
En el a´mbito de desarrollo de software paleontolo´gico
las aplicaciones suelen orientarse en especial a:
Ca´lculo del tiempo de crecimiento de un espe´ci-
men.
Implementacio´n de bases de datos para el alma-
cenamiento ordenado por poblacio´n de indivi-
duos.
Manipulacio´n de ima´genes para la obtencio´n
(manual) de contornos, landmarks y su posterior
ana´lisis. (Shape, MorphoJ, PhotoModeler).
Reconstruccio´n 3D.
Simulacio´n de posibles capacidades motrices de
un espe´cimen.
Mediciones de masa corporal, longitudes, etc.
La mayor´ıa de estas aplicaciones son de cara´cter
privativo y costoso para los grupos de investigacio´n.
Adema´s, el usuario debe ingresar manualmente una
numerosa cantidad de datos en forma iterativa,
aumentando de esta manera la probabilidad de
cargar erro´neamente ciertos datos, y en general se
requiere una persona que tome las decisiones al
final del proceso, cuando ser´ıa posible implementar
cierta inteligencia de clasificacio´n en el software para
agilizar el trabajo del individuo, reduciendo as´ı la
necesidad de su presencia para realizar tareas repeti-
tivas o determin´ısticas bajo un conjunto cerrado de
decisiones.
Otro aspecto destacable es que existen me´todos y
tecnolog´ıas para obtener representaciones digitales
de un objeto f´ısico, como es el caso del tomo´grafo,
escaner laser, ultrasonido, los que esta´n disponibles
con un costo medianamente accesible, pero un
me´todo ma´s econo´mico au´n ser´ıa la utilizacio´n de
WICC 2012 354
2012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación
Figura 1: Landmarks y sus distancias observadas en ve´rtebras cervicales.
ca´maras fotogra´ficas con pie para realizar tomas
fijas. Es decir, si se pudieran adquirir varias fotos
desde distintas perspectivas de un mismo objeto, y
procesarlas, se podr´ıa llegar a un nivel de detalle
interesante con un costo mucho ma´s bajo, tanto
monetario como de trabajo a la hora de tomar los
datos del objeto f´ısico.
En la actualidad, el caso particular del posiciona-
miento de ve´rtebras, entre otros fo´siles, esta´ es-
trechamente ligado a la mirada del paleonto´logo
que intenta clasificar ya que no existen me´todos
formales y automatizados que permitan obtener
una aproximacio´n de cua´l ser´ıa la posicio´n de una
determinada pieza. Esto conlleva la desventaja
de que el paleonto´logo toma como referencia las
variaciones que conoce emp´ıricamente, cuando ser´ıa
posible evaluar una pieza con mucha mayor precisio´n
y eficacia a partir de una base de conocimiento
comu´n y cierta inteligencia de clasificacio´n en el
software.
La distribucio´n de las ve´rtebras en una columna no
es fa´cilmente discretizable para el ojo humano, su
disposicio´n es ma´s bien continua, con leves variacio-
nes. Estas variaciones deben ser determinadas por el
experto en el tema y se ven reflejadas en una imagen
mediante distintas distancias entre landmarks.
En morfometr´ıa un punto de referencia (landmark)
es un punto en la forma de un objeto en el que
las correspondencias entre objetos y dentro de las
poblaciones se preservan. Los landmarks pueden
definirse manualmente o en forma automa´tica, por
medio de un programa computacional.
El trabajo de tesina pone el foco en una mejora del
me´todo tradicional, de observacio´n de la ve´rtebra
a clasificar por parte del paleonto´logo. El objetivo
es automatizar la clasificacio´n v´ıa aplicaciones de
la visio´n artificial, tales como el reconocimiento
de objetos y patrones, como se puede observar en
trabajos previos realizados por [Fergus 2006].
Es as´ı que este trabajo se centra en el aprendi-
zaje con clasificacio´n supervisada desarrollado en
[Forcada 2003], a partir del cual es posible realizar
matching [Mery 2002] de nuevas ima´genes con las
preexistentes y asumir medidas de similitud para
incrementar la base de conocimiento con nuevos
valores.
Los datos de la base de conocimiento son propor-
cionados por landmarks tomados de ima´genes que
han sido previamente procesadas, y el clasificador
tiene como herramientas ciertas trasformaciones
que pueden aplicarse a los datos existentes, para
determinar si el dato entrante pertenece o no a cierta
ubicacio´n en una espina dorsal.
WICC 2012 355
2012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación
4. L´ıneas de Investigacio´n y
Desarrollo
Las l´ıneas de I/D que surgen del proyecto de inves-
tigacio´n se fundamentan en los objetivos planteados
para el mismo: el desarrollo de me´todos avanzados
de procesamiento de ima´genes y video digitales uti-
lizando metodolog´ıas de la inteligencia artificial y el
reconocimiento de patrones.
Dentro del proyecto se plantean varias casu´ısticas di-
ferentes en las que se requiere el procesamiento inteli-
gente de ima´genes, basadas en situaciones espec´ıficas
y donde los resultados son de aplicacio´n directa en
diferentes contextos.
En esta investigacio´n en particular los ejes fundamen-
tales han sido: Redes Neuronales, Procesamiento de
Ima´genes y Morfometr´ıa Geome´trica.
Cada uno de estos pilares de la investigacio´n
paso´ por un proceso de estudio teo´rico, implemen-
taciones de prueba, el desarrollo de una aplicacio´n,
y posteriormente el ana´lisis de sus resultados. La se-
cuencia de los pasos realizados se muestra a continua-
cio´n:
1. Investigacio´n bibliogra´fica:
a) Redes Neuronales: estructura, construccio´n
y aprendizaje.
b) Procesamiento de ima´genes: conceptos,
transformaciones, segmentacio´n, matching,
etc., y tecnolog´ıas.
2. Definicio´n de landmarks, sus variaciones y reglas
de conocimiento para determinar la ubicacio´n de
las ve´rtebras en un clado.
3. Disen˜o de la red neuronal y el agente aprendiz.
4. Disen˜o del flujo de trabajo para el procesamiento
de las ima´genes.
5. Implementacio´n de la solucio´n.
6. Ana´lisis de los resultados.
7. Conclusiones.
5. Resultados y Objetivos
El trabajo desarrollado hasta el momento no so´lo
ha logrado una propuesta de aplicacio´n de landmarks
y Redes Bayesianas para asistir al paleonto´logo en
el posicionamiento de ve´rtebras sino que, as´ı mismo,
mediante Redes Neuronales, se logro´ desarrollar un
agente que a partir de ima´genes puede discriminar
inteligentemente a que´ posicio´n pertenece una
determinada ve´rtebra.
Adema´s se remarca que para la clasificacio´n no es
necesario almacenar ima´genes anteriores, so´lo basta
con retener valores espec´ıficos, tales como posiciones
y distancias.
En la Figura 2 se muestran los resultados del
posicionamiento de las 23 ve´rtebras correspondientes
a un Sauro´podo mediante la aplicacio´n desarrollada,
PyBones, y se deja constancia del grado de confianza
proporcionado por un humano en relacio´n con los
valores estimados por la red y el l´ımite de confianza.
Si bien PyBones enfoca la clasificacio´n de ve´rtebras
Figura 2: Resultados del posicionamiento de ve´rte-
bras mediante PyBones.
en particular, se destaca que se ha logrado definir
un esquema de desarrollo y mu´ltiples herramientas
reutilizables para la clasificacio´n de otros fo´siles
o elementos que generan las mismas dificultades
a la hora de ser clasificados, como por ejemplo
WICC 2012 356
2012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación
los dientes, ya que los landmarks y variaciones
sera´n diferentes pero el sistema de almacenamiento
de e´stos y la utilizacio´n de la red neuronal para
clasificarlos sera´ la misma.
Los objetivos planteados se han alcanzado con e´xito
y se pretende continuar esta l´ınea enfocando la
reconstruccio´n y manipulacio´n computacional de
estructuras 3D para Morfometr´ıa Geome´trica basada
en landmarks, en el marco de una propuesta de tesis
doctoral de Celia Cintas.
6. Formacio´n de Recursos Hu-
manos
El equipo de trabajo del proyecto de investigacio´n
cuenta con el Director Dr. Claudio Delrieux, de la Se-
de Puerto Madryn, el Subdirector Ing. Gloria Bian-
chi, de la Sede Trelew, tres Licenciados docentes, dos
de Puerto Madryn y el Lic. Nahuel Defosse´ de Tre-
lew, y cuatro estudiantes avanzados de la carrera de
Licenciatura en Informa´tica, uno de la Sede Puerto
Madryn y tres de la Sede Trelew.
Celia Cintas y un segundo estudiante se encuen-
tran actualmente desarrollando su tesina de grado
en l´ıneas de I/D en el marco del proyecto, si bien
se preve´n otras propuestas de desarrollo de tesinas a
corto plazo.
En particular Celia Cintas se encuentra adema´s desa-
rrollando su propuesta de tesis doctoral, que ini-
ciara´ a corto plazo, una vez concluida su carrera.
Adema´s de las publicaciones y comunicaciones
cient´ıficas, por su actividad y tema´tica el proyecto
tiene grandes posibilidades de transferencia a dife-
rentes instituciones de la zona y en efecto existen ya
actividades de I/D y transferencia junto con investi-
gadores del Cenpat en temas de ima´genes me´dicas, a
trave´s de un subsidio de la Provincia del Chubut, y se
han iniciado otras relacionadas a la identificacio´n de
ballenas por medio de fotograf´ıas para la Fundacio´n
Ecocentro.
Se menciona que el grupo de trabajo esta´ natural-
mente vinculado con el Laboratorio de Ciencias de las
Ima´genes, a trave´s de la participacio´n del Dr. Claudio
Delrieux, director de los proyectos de investigacio´n
en el mismo. Los proyectos de investigacio´n desarro-
llados en dicho laboratorio (los vigentes actualmente
son 24/K046 - procesamiento inteligente de ima´genes
y 24/K047 - visualizacio´n cient´ıfica) son de recono-
cida trayectoria en las a´reas de inteligencia artificial,
procesamiento de ima´genes, y computacio´n gra´fica.
Y se destacan adema´s las actividades de interaccio´n
entre las dos Sedes del Departamento de Informa´ti-
ca de la Facultad de Ingenier´ıa, as´ı como con otras
instituciones de la zona y la posibilidad de futuros
v´ınculos con otros grupos de investigacio´n de la mis-
ma UNPSJB como otras universidades del pa´ıs y cen-
tros de investigacio´n, acciones que dan lugar a una
enriquecida formacio´n de recursos humanos.
Referencias
[Fergus 2006] Weakly Supervised Scale-Invariant
Learning of Models for Visual Recognition.R.
Fergus,P. Perona,A. Zisserman, 2006.
[Steger 2002] Occlusion, Clutter, and Illumination
Invariant Object Recognition. Carsten Steger,
2002.
[Szeliski 2010] Computer Vision:Algorithms and Ap-
plications. Richard Szeliski,2010.pp 655-731.
[Ramoni 1997] Efficient Parameter Learning in Ba-
yesian Networks from Incomplete Databases. M.
Ramoni, P. Sabastiani, 1997.
[Mery 2002] Visio´n Artificial. Domingo Mery,
2002.pp 85-99.
[Forcada 2003] Clasificacio´n Supervisada basada en
redes Bayesianas. Aplicacio´n en Biolog´ıa Compu-
tacional.Vı´ctor Robles Forcada,2003.
[Ashraf 2011] Computational Paleontology, 2011.
[Britos 2005] Britos, Hossian, Garc´ıa Martinez, Sie-
rra, Mineria de Datos, 2005.
[Osborn 1921] Osborn & Mook 21 - Camarasaurus
Amphicoelias and other cope sauropods ,1921
[Gonzalez 2011] Introduccio´n a la Morfometr´ıa
Geome´trica (Apuntes de curso), Silvina Van der
Molen, Rolando Gonza´lez.
[Slice 2005] Chapter One, Modern Morphometrics,
Dennis E. Slice.
WICC 2012 357
2012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación


Spanish

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/18846/Documento_completo.pdf?sequence=1

Procesamiento inteligente de imágenes: Posicionamiento de vértebras mediante Landmarks y Redes Neuronales

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

SEDICI - Repositorio de la UNLP

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual