Computer Vision. Corso di Laurea Magistrale in Informatica (9 CFU) A.A. 2012/2013. Sebastiano Battiato. Martedì - Giovedì (

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1 Computer Vision Corso di Laurea Magistrale in Informatica (9 CFU) A.A. 2012/2013 Sebastiano Battiato Martedì - Giovedì ( ) Aula 24 What is Computer Vision? La Visione è forse il senso più importante che l uomo possiede. Essa permette di inferire il mondo tridimensionale, di riconoscere e localizzare gli oggetti presenti in una scena, di percepire i rapidi cambiamenti dell ambiente, ecc. La Computer Vision è la disciplina che studia come abilitare i computer alla comprensione e alla interpretazione delle informazioni visuali presenti in immagini o video. 1

2 Computer Vision Tra tutte le abilità sensoriali, la visione è largamente riconosciuta come quella con le maggiori potenzialità. Le capacità dei sistemi biologici sono formidabili: l occhio raccoglie una banda di radiazioni elettromagnetiche rimbalzate su diverse superfici e provenienti da fonti luminose diverse ed il cervello elabora questa informazione formando il quadro della scena come noi la percepiamo. Se volessimo dare una definizione, potremmo dire che la Visione Computazionale (VC) o Computer Vision, si occupa della analisi di immagini numeriche al calcolatore. Computer Vision L analisi è finalizzata a scoprire cosa e presente nella scena e dove. Non si occupa di: Elaborazione di immagini: miglioramento, restauro e compressione di immagini. Si elabora una immagine per ottenerne un altra in qualche senso migliore ; Riconoscimento di pattern: (estrazione), identificazione, classificazione di caratteristiche nelle immagini. Computer Vision Pattern Recognition Computer Vision Image Processing 2

3 Obiettivi della Computer Vision Interpretare pixel Ciò che vediamo Ciò che un computer vede Source: S. Narasimhan Obiettivi della Computer Vision Source: 80 million tiny images by Torralba et al. 3

4 Visione come strumento Real-time stereo Structure from motion Reconstruction from Internet photo collections NASA Mars Rover Pollefeys et al. Goesele et al. Challenges: variazioni del punto di vista Michelangelo slide credit: Fei-Fei, Fergus & Torralba 4

5 Challenges: illuminazione image credit: J. Koenderink Challenges: Scala slide credit: Fei-Fei, Fergus & Torralba 5

6 Challenges: deformazioni Xu, Beihong 1943 slide credit: Fei-Fei, Fergus & Torralba Challenges: occlusione Magritte, 1957 slide credit: Fei-Fei, Fergus & Torralba 6

7 Challenges: Moto slide credit: Lazebnik Challenges: Variazioni sul tema (intra-classe) slide credit: Fei-Fei, Fergus & Torralba 7

8 Challenges: ambiguità locale slide credit: Fei-Fei, Fergus & Torralba Challenges: ambiguità locale Source: Rob Fergus and Antonio Torralba 8

9 Challenges: ambiguità locale Source: Rob Fergus and Antonio Torralba Challenges or opportunities? Si possono però sfruttare al di là di tutto, alcune peculiarità intrinseche delle immagini stesse (i cosiddetti cues) Image source: J. Koenderink 9

10 Depth: Prospettiva (lineare) slide credit: Lazebnik Depth: Prospettiva aerea slide credit: Lazebnik 10

11 Shape: Texture gradient slide credit: Lazebnik Shape and lighting: Shading Source: J. Koenderink 11

12 Position and lighting: Cast shadows Source: J. Koenderink Casi limite 12

13 Connections to other disciplines Artificial Intelligence Robotics Machine Learning Computer Vision Computer Graphics Cognitive science Neuroscience Image Processing Optical character recognition (OCR) Digit recognition yann.lecun.com License plate readers Sudoku grabber Computer Automatic Vision check A.A. processing 2010/2011 Prof. Sebastiano Battiato Source: S. Seitz, N. Snavely 13

14 Biometrics Fingerprint scanners on many new laptops, other devices Face recognition systems now beginning to appear more widely Source: S. Seitz Biometrics How the Afghan Girl was Identified by Her Iris Patterns Source: S. Seitz 14

15 Mobile visual search: Google Goggles slide credit: Lazebnik Face detection Many new digital cameras now detect faces Canon, Sony, Fuji, Source: S. Seitz 15

16 Smile detection Sony Cyber-shot T70 Digital Still Camera Source: S. Seitz Face recognition: Apple iphoto software slide credit: Lazebnik 16

17 Automotive safety Mobileye: Vision systems in high-end BMW, GM, Volvo models Pedestrian collision warning Forward collision warning Lane departure warning Headway monitoring and warning Source: A. Shashua, S. Seitz Vision-based interaction: Xbox Kinect slide credit: Lazebnik 17

18 3D from Projected Light Picoprojector Structured light Lowcost webcam R&D projects on Safety and Security Goal: Camera Stereo Real time monitoring of dangerous conflicts (car, pedestrian, etc.) Real-time traffic monitoring 18

19 NewFrameworks Analyze the feedback of audiovisual advertising Integrate of interactive multimedia content through natural interface Computer Vision Goals Costruire sistemi capaci di prendere decisioni a partire da una descrizione della scena estrapolata da immagini/video; Inferire il mondo 3D a partire da immagini digitali; Riconoscimento di oggetti, scene, contesto a partire da immagini digitali.. 19

20 Perché studiare Computer Vision? slide credit: Lazebnik Applications: The Computer Vision Industry (1) Automobile driver assistance Systems that warn automobile drivers of danger, provide adaptive cruise control, and give driver assistance. Automobile traffic management Systems for reading automobile license plates. Film and Television Systems for tracking objects in video or film action to provide enhanced broadcasts. General purpose vision systems Vision systems for object recognition and navigation. Applications include mobile robotics, grocery retail, and recognition from cell phone cameras. Image search Image retrieval based on content. Industrial automation and inspection Automotive industry: Systems for vision-guided robotics in the automotive industry. Electronics industry: Electronics inspection systems for component assembly and semiconductor manufacturing. Food and agriculture: Vision systems for inspecting and grading fruits and vegetables. Printing and textiles: Inspection for the printing and packaging industries. 20

21 Applications: The Computer Vision Industry (2) Medical and biomedical Uses real-time stereo vision to detect and track the pose of markers for surgical applications. Pedestrian tracking Systems for counting and tracking pedestrians using overhead cameras. Safety monitoring System monitors swimming pools to warn of accidents and drowning victims. Security Vision systems for video surveillance, including tracking, object monitoring, and behavior analysis. Biometric Systems for Fingerprint recognition and biometric face recognition Three-dimensional modeling Creation of texture-mapped 3-D models from a small number of photographs. Video Games Interactive advertising for projected displays that tracks human gestures. Videos Examples Object Classification Automatic Object Detection and Recognition Pedestrian Detection Pedestrian Detection in Crowds Face Tracking Body Tracking People Counting in store In/out People counting Detection of scene in video Detection of Actions in Video Detection of independent motion in Crowds 3D city modelling from photos 3D bone classification and Reconstruction 3D from single photo 3D Object Modelling from images 21

22 Demos Visualizzazione di fotografie in un ambiente 3D virtuale Pitt Patt: Video Face Mining 22

23 Links in Rete The Computer Vision Home Page Computer Vision Education The Computer Vision Industry CVOnLine Programma di massima del Corso (1/2) Il corso si propone di approfondire teorie e tecniche specificatamente rivolte alla visione artificiale con una serie di applicazioni. La prima parte del corso verterà su: - Modelli di Formazione dell Immagine: Camera Calibration - Filters e Features - Edge, Linee, Trasformata di Hough - Piramidi Laplaciane - Corner Detection (Harris, ) - SIFT: Teoria e Applicazioni - Beyond SIFT - Tecniche di segmentazione: - Thresholding - Seeded Region Growing - Statistical Region Merging, 23

24 Programma di massima del Corso (2/2) La seconda parte verterà su: - Modelli probabilistici applicati alla Visione - Shape Modeling - Face Detection and Recognition Alcuni casi di studio e applicazioni CBIR Retrieval Video Stabilization L'ultima parte del corso è dedicata ad un tema "specialistico" d'approfondimento. Computational Photography Computational photography refers broadly to sensing strategies and algorithmic techniques that enhance or extend the capabilities of digital photography. The output of these techniques is an ordinary photograph, but one that could not have been taken by a traditional camera. Camera 2.0 project Stanford Computer Graphics Laboratory,Nokia Research Center Palo Alto Laboratory, Adobe Systems, Kodak, Hewlett-Packard, Walt Disney Company. Also in collaboration with F. Durand and W. Freeman of MIT. 24

25 Recent Trends: FrankenCamera An Experimental Platform for Computational Photography [SIGRAPH10][IEEE CGA 2010] by Levoy et al. It has been designed and implemented an open architecture and API for the so-called Frankencamera. It consists of a base hardware specification, a software stack based on Linux, and an API for C++. The architecture permits control and synchronization of the sensor and image processing pipeline at the microsecond time scale, as well as the ability to incorporate and synchronize external hardware like lenses and flashes. FrankenCamera results 25

26 FrankenCamera results Typical Imaging Pipeline (1) Sensor Filters Lens Real Scene Auto Focus Auto Exposure Pre-Acquisition Image Statistics White Balance Post-Acquisition Color Matrixing Noise Reduction Gamma Correction Color Interpolation Sharpening Color Conversion Camera Applications Multi-Frame Res. Enhanc. Red Eye Removal Panoramic Video Stabilization Data coming from the sensor (in Bayer format) are first analyzed to collect useful statistics for parameters setting (pre-acquisition) and then properly processed in order to obtain, at the end of the process, a compressed RGB image of the acquired scene (post-acquisition and camera applications). 26

27 Typical Imaging Pipeline (2) Sensor Filters Lens Real Scene Auto Focus Auto Exposure Pre-Acquisition Image Statistics White Balance Post-Acquisition Color Matrixing Noise Reduction Gamma Correction Color Interpolation Sharpening Color Conversion Camera Applications Multi-Frame Res. Enhanc. Red Eye Removal Panoramic Video Stabilization Camera application functionalities are not mandatory and usually include solution for panoramic, red-eye removal, video stabilization. They can be considered an added value. Limiti della fotografia tradizionale Slides from Lazebnik 27

28 Limiti della fotografia tradizionale Slides from Lazebnik Limiti della fotografia tradizionale Slides from Lazebnik 28

29 Limiti della fotografia tradizionale Slides from Lazebnik Limiti della fotografia tradizionale Slides from Lazebnik 29

30 Limiti della fotografia tradizionale Slides from Lazebnik Limiti della fotografia tradizionale Slides from Lazebnik 30

31 Embedded Computer Vision Implementazione su dispositivi consumer (digital camera, smartphone) di tecnologie ad-hoc Internet Computer Vision Soluzioni di CV orientati alla Rete (Scalabilità, Copyright, Privacy, ecc.) OpenCV OpenCV (Open Source Computer Vision) è una libreria di funzioni per la realizzazione di soluzioni di computer vision in applicazioni real time. OpenCV is released under a BSD license, it is free for both academic and commercial use. The library has >500 optimized algorithms. It is used around the world, has >2M downloads and >40K people in the user group. Uses range from interactive art, to mine inspection, stitching maps on the web on through advanced robotics. Link: 31

32 Books E. Trucco, A. Verri, Introductory Techniques for 3-D Computer Vision, Prentice Hall, 1998 Richard Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Application, Springer 2010 (lnk) Mubarak Shah, "Fundamentals of Computer Vision" (On-Line), 1997 G. Bradski, A. Kaehler, Learning OpenCV Computer Vision with the OpenCV Library O'Reilly Media, 2008 R. Hartley and A. Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision, 2004 D. A. Forsyth, J. Ponce, Computer Vision a Modern Approach, Prentice Hall PTR, 2002 R. O. Duda, P. E. Hart, and D. G. Stork, Pattern Classification, Wiley Interscience, 2001 C. M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, 2006 Gonzalez, Woods, Elaborazione delle Immagini Digitali, PBM, Terza Edizione,

33 Modalità d esame Progetto SW personale da concordare con il docente. Prove in Itinere (almeno una) con esonero. Colloquio Orale comprendente la Demo del progetto Utility Slides e Materiale Vario: Forum Ricevimento: (Consultare il web) 33

34 Outline del corso Introduzione Camera Calibration Imaging Pipeline/Computational Photography Low Level Computer Vision Edge, Linee, Texture, Corner SIFT: Teoria ed Applicazioni Beyond SIFT Tecniche di Segmentazione applicate alle immagini digitali Face Detection and Recognition Shape Characterization/Modeling Modelli probabilistici applicati alla Visione Applicazioni Video Stabilization Tracking Computer Vision Distinguiamo la CV di basso livello e di alto livello. La prima si occupa di estrarre determinate proprietà fisiche dell ambiente visibile, come profondità, forma tridimensionale, contorni degli oggetti. I processi di visione di basso livello sono tipicamente paralleli, spazialmente uniformi e relativamente indipendenti dal problema e dalla conoscenza a priori associata a particolari oggetti. 34

35 Computer Vision Viceversa, la visione di alto livello si occupa della estrazione delle proprietà delle forme e di relazioni spaziali, di riconoscimento e classificazione di oggetti. I processi di alto livello sono di solito applicati ad una porzione dell immagine, dipendono dall obbiettivo della computazione e dalla conoscenza a priori associata agli oggetti. 35

36 Problemi tipici (1) Condizioni di illuminazione che producono una variazione nella distribuzione dell intensità luminosa della scena. Trasformazioni geometriche rigide dell oggetto (in ordine di difficoltà crescente): roto-traslazioni e variazioni di scala in 2D (e in 3D). Rumore. Gap: tipo particolare di rumore consistente nella mancanza di elementi nell immagine. Occlusione. Problemi tipici (2) Segmentazione: partizionamento dei dati di input in entità semantiche distinte (linee, regioni, oggetti). Indexing: effettuare una ricerca efficiente in un catalogo di modelli. Identificazione: riconoscere l istanza di un oggetto in un immagine. Oggetti non rigidi (forbici, volti umani,...). Il loro riconoscimento è complicato dalla possibilità che ha la loro forma di variare. Classificazione: riconoscere l appartenenza ad una data classe di un oggetto in un immagine. 36

37 Calendario di massima Camera Calibration e cenni di stereoscopia OpenCV (Android), Kinect (SDK) Imaging Pipeline Low Level Vision Mid Level Vision: Tecniche di Segmentazione ecc. 37

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