Recuperación de información visual utilizando descriptores conceptuales

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1 Recuperación de información visual utilizando descriptores conceptuales J. Benavent, X. Benavent y E. de Ves Departament d Informàtica (Universitat de València) Abstract. En este trabajo se propone un nuevo método para búsquedas de imágenes utilizando información visual. La idea básica consiste en describir cada imagen mediante descriptores de bajo nivel (color, textura) junto con descriptores conceptuales construidos a partir de los de bajo nivel. Los descriptores conceptuales se obtienen utilizando distintos modelos de regresión logística, uno para cada uno de los conceptos implicados sobre bases de datos etiquetadas adecuadamente. Estos descriptores se han probado sobre la colección Wikipedia2011 proporcionada por la organización ImageClef. Para las consultas analizadas los nuevos descriptores consiguen mejorar los resultados (en cuanto a MAP y precisión). Keywords: Recuperación de imágenes, descriptores de bajo nivel, descriptores conceptuales, regresión logística, realimentación de relevancia. 1 Introducción El aumento de información visual en las últimas décadas nos ha llevado a la necesidad de proponer nuevos métodos para recuperar imágenes de forma eficiente. Los sistemas de recuperación basados en contenido actuales (CBIR) se apoyan en información obtenida de la propia imagen así como en otro tipo de información textual que puede estar en uno o varios idiomas. Las características de bajo nivel que se suelen utilizar en el contexto de las bases de datos de imágenes son color y textura. Estos descriptores son muy sencillos y aunque funcionan moderadamente bien, existe lo que se conoce como brecha semántica entre los descriptores de bajo nivel almacenados y las imágenes que se desean recuperar de la BDs (estos descriptores no incluyen información semántica). Por este motivo, nos proponemos ampliar el vector de características de bajo nivel e incluir descriptores conceptuales que nos permitan diferenciar imágenes por la aparición o no de estos conceptos en ellas. Para la construcción de estos descriptores conceptuales vamos a utilizar análisis de regresión logística ([3]). La idea general consiste en obtener un modelo de regresión logística para cada concepto con el que se quiera trabajar. Ese modelo nos permitirá predecir la probabilidad de que una imagen incluya o no ese concepto. Estas probabilidades son las que utilizaremos después como descriptores.

2 En la sección 2 se explica la metodología utilizada para obtener descriptores conceptuales. Los resultados experimentales obtenidos con estos descriptores se muestran en la sección 3. 2 Metodología En esta sección proponemos una metodología basada en análisis de regresión logística para obtener descriptores conceptuales que, junto con los descriptores de bajo nivel, nos ayuden a recuperar imágenes relevantes a una consulta. Para cada uno de los conceptos analizqados aplicaremos un modelo de regresión logística sobre un conjunto de imágenes que incluyen el concepto en cuestión. A este conjunto de imágenes etiquetadas para el concepto le llamaremos conjunto de entrenamiento. Sea un grupo de imágenes del conjunto de entrenamiento que sabemos que contienen el concepto (imágenes relevantes o positivas).. Sea un grupo de imágenes que sabemos que no contiene el concepto de interés (imágenes no relevantes o negativas). El análisis de regresión logística permite calcular las probabilidad de que una imagen cualquiera este en el grupo. Suponiendo que cada imagen del grupo de entrenamiento se representa mediante un vector de características K-dimensional,..,,..,, la probabilidad de relevancia para el concepto en una imagen dada la denotaremos por. Estas probabilidades pueden estimarse mediante un modelo de regresión logística. Para una variable de respuesta binaria Y, y k variables explicativa =(,, ), el modelo para π(x) = P(Y=1 X ) (probabilidad de que =1 ) en los valores x ( ) = + + +, donde logit (π(x))=ln(π(x) / (1-π(x)). Los parámetros del modelo se obtienen mediante la resolución numérica de las ecuaciones de verosimilitud. La bondad del modelo utilizado para extraer descriptores conceptuales se ha evaluado mediante un test cruzado. Se ha utilizado un conjunto de imágenes para entrenar. El modelo obtenido se prueba después sobre un conjunto de imágenes etiquetadas para ese concepto y se calcula la probabilidad de relevancia para un conjunto de imágenes etiquetadas. Se asume que una probabilidad de relevancia superior a 0.5 implica que la imagen contiene dicho concepto ( >0.5). A modo de ejemplo, los resultados del test cruzado en cuanto a tasa de correctos positivos para el concepto portrait es de mientras que la tasa de correctos negativos (que no contienen el concepto portrait) es de Se observa que el modelo es capaz de predecir razonablemente bien si una imagen es un retrato. En cambio comete muchos fallos a la hora de predecir cuándo una imagen no incluye el concepto para el que se ha entrenado. Cabe señalar que se ha realizado un análisis similar para el resto de conceptos que se utilizaran (todos estos conceptos se enumeran en la sección de resultados). Se ha realizado una regresión logística por concepto que se desea aprender, esto es, en nuestro caso concreto se tienen 6 modelos de regresión logística. Cada uno de estos modelos permite obtener una probabilidad de concepto para cualquier imagen. Así pretendemos extender el vector de características de bajo nivel (color y textura) con estas probabilidades. Pasamos así a un vector de características ampliado por m componentes más, una componente por cada concepto aprendido. Cada imagen

3 de la BD se describe utilizando el siguiente vector de características: F I = (x, x,c,..,c R 3 Resultados experimentales y conclusiones Las colecciones utilizadas para realizar los experimentos las proporciona el foro internacional ImageClef [2]. El conjunto de imágenes escogido para la fase de entrenamiento de conceptos proviene de la tarea de anotación automática de imágenes denominada Photo Annotation del ImageClef Esta colección contiene un conjunto de 8000 imágenes de Flickr multi-etiquetadas con 93 conceptos generales. Para comprobar el funcionamiento de los descriptores visuales hemos seleccionado 9 conceptos de los 93 (portrait, animals, single person, female, male, dog, cat, bird y insect). Las características de bajo nivel utilizadas contienen información de colorimetría y textura, y han sido programadas por el grupo ([1], [3], [4]). La dimensión del vector de características de bajo nivel es k=293, y el número de imágenes positivas y negativas manejadas para cada concepto es siempre inferior a k, por lo que es difícil encontrar un buen modelo de regresión logística. Por este motivo, se ha de agrupar las componentes del vector características y realizar ajustes por agrupaciones que después fusionamos. Para cada concepto se han realizado distintos tipos de agrupamientos de componentes (3, 4 o 6 agrupaciones), y también se ha variado el número de imágenes positivas y negativas. Se elige el modelo con la tasa de aciertos más alta. Los nuevos descriptores conceptuales se han probado en la colección Wikipedia2011([4]) del ImageClef (distinta de la utilizada para la construcción de descriptores conceptuales). Esta colección contiene imágenes que provienen de artículos de la Wikipedia anotadas en varios idiomas. Una consulta en esta tarea consiste en un título en los 3 idiomas, y 5 imágenes ejemplo. La organización proporciona juicios de relevancia para evaluar la bondad de los resultados obtenidos mediante el MAP y precisiones a distintos valores y En los experimentos realizados se han seleccionado 10 consultas de la edición del ImageClef2011 que contienen información semántica relacionada con los conceptos estudiados. Todas las imágenes de la BD así como las imágenes ejemplo de la consulta se han indexado utilizando los descriptores de bajo nivel y los descriptores conceptuales. Cada imagen tiene un vector de características ampliado F I = (x, x,c,..,c R dónde j es el número de características de bajo nivel y m el número de conceptos. Recordar que cada descriptor conceptual c i corresponde a la probabilidad de relevancia obtenida con un modelo de regresión logística. Cada consulta implica recuperar aquellas imágenes de la BDs relevantes. El módulo de comparación entre imágenes ejemplo e imágenes en la colección utiliza una regresión logística en la que las imágenes positivas son las propias imágenes ejemplo y las imágenes negativas son una selección aleatoria de imágenes que se saben no relevantes. La tabla 1 muestra los 3 experimentos realizados, todos ellos a partir de información visual. El experimento 1 utiliza el vector de características de bajo nivel F (I )= (x, x R. Los experimento 2 y 3 utilizan el vector de características amplia-

4 do F(I )= (x, x,c,..,c R. La diferencia entre los dos experimentos radica en la manera de utilizar la información conceptual. Mientras en el experimento 2 toda la información se trata de forma uniforme, sin diferenciar entre componentes del vector, en el experimento 3 se separa la parte de bajo nivel de la conceptual, obteniéndose 2 puntuaciones distintas por imagen, una procedente de los descriptores de bajo nivel ( )y otra de los descriptores conceptuales ( ). Estas dos puntuaciones se fusionan mediante el producto: ( )= ( ) ( ) que se utiliza para ordenar la BDs. Table 1. Resultados de los experimentos. El experimento 1 es el experimento de referencia. Se han marcado en negrita aquellos valores que igualan o superan al valor de referencia. Consulta Experimento 1 Experimento 2 Experimento 3 Map Map Map La tabla 1 indica que utilizar la información conceptual iguala o mejora en la mayoría de las consultas los resultados del experimento 1 (utilizado como referencia) tanto en MAP como para las precisiones a 5, 10 y 20. Las consultas para las que la incorporación de la información conceptual resulta en un incremento del MAP mayor son aquellas consultas en las que las imágenes ejemplo están bien descritas utilizando los conceptos entrenados (89 que corresponde a retrato de Elvis, y la 75 que corresponde a un rebaño de ovejas). Los resultados del experimento 2 siempre son superiores al experimento 3 lo que indica que es preferible tratar los nuevos descriptores conceptuales de forma uniforme ( como un vector de características ampliado). Referencias 1. Ayala, G.; Domingo, J. Spatial Size Distributions. Applications to Shape and Texture Analysis. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence Vol. 23, N. 12, pages

5 2. Theodora Tsikrika, Adrian Popescu, and Jana Kludas "Overview of the Wikipedia Image Retrieval task at ImageCLEF 2011". In the Working Notes for the CLEF 2011 Labs and Workshop, September, Amsterdam, The Netherlands, Leon. T., Zuccarello. P., Ayala. G., de Ves. E., Domingo. J.: Applying logistic regression to relevance feedback in image retrieval systems. Pattern Recognition. vol. 40. pp (2007). 4. Ruben Granados, Joan Benavent, Xaro Benavent, Esther de Ves, and Ana Garcia-Serrano. Multimodal information approaches for thewikipedia collection at Image-CLEF In Vivien Petras, Pamela Forner, and Paul Clough, editors. CLEF 2011 working notes.

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