Maschinenlernen für Computergrafik und Multimedia

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1 Maschinenlernen für Computergrafik und Multimedia Vorlesung 1: Einführung Martin Giese

2 Empfehlenswerte Bücher Blake, A. & Isard, M. (1998). Active Contours. Springer, Berlin. Cristianini, N. & Shawe-Taylor, J. (2000). Support Vector Machines. Cambridge University Press, Cambridge, UK. Jähne, B. (2002). Digitale Bildverarbeitung. Springer, Berlin. Hastie, T., Tibshirani, R. & Friedman, J. (2001). The Elements of Statistical Learning. Springer, Berlin. Trucco, E. & Verri, A. (1998). Introductiory Techniques for 3D Computer Vision. Prentice-Hall, Upper Saddle River, NJ, USA. Vapnik, V.N. (1998). Statistical Learning Theory. Backwell Publishers, Oford, UK. Watt, A. (1999). 3D-Computergrafik. Pearson Studium, München.

3 Vorlesungs- Ankündigung

4 Vorlesungs-Webseite

5 Übersicht Grundlagen des Maschinenlernens Computervision-Anwendungen Computergrafik/Media-Anwendungen Themen + Termine der folgenden Vorlesungen

6 I. Grundlagen des Maschinenlernens

7 Maschinenlernen Definition: Klasse von Algorithmen zur Etraktion von Parametern, Zusammenhängen oder Strukturen aus Datensätzen. Trainingsdatensatz Generalisierung Testdatensatz

8 Maschinenlernen Typische Lernprobleme Überwachtes Lernen (supervised learning) Daten: Input-Output-Paare Ziel: Lernen der Beziehung Lerner y zwischen und y Unüberwachtes Lernen (unsupervised learning) Daten: Nur Inputs Ziel: Modell für lernen (z.b. zur Vorhersage) Lerner

9 Maschinenlernen Typische Lernprobleme (Forts.) Verstärkungslernen (reinforcement learning) Daten: Inputs n, Belohnungen r n Ziel: Lernen des optimalen Verhaltens a n bei gegebenen n n Lerner a n Aktion Belohnung / Bestrafung r n

10 Maschinenlernen Anwendungen: Überwachtes Lernen Zusamenhänge modellieren Klassifizierung (y diskret) und Regression (y kontinuierlich) Prädiktion

11 Maschinenlernen Anwendungen: Unüberwachtes Lernen Dimensionalitätsreduktion Clustering Unbeobachtete Quellenvariablen oder Ursachen modellieren Ausreisserelimination Modellierung der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion von Daten

12 Maschinenlernen Beziehung mit Prädiktion und Modellierung: Überwachtes Lernen Vorhersage von y Gegebenen: Gesucht: Modell für Zusammenhang y = f ˆ( ) f ˆ ( ) = aˆ0 + aˆ 1 y Unüberwachtes Lernen Optimale Vorhersage von durch internes generatives Modell = aˆ ξ + aˆ ξ ξ 1, Zufallsvar.

13 Maschinenlernen Inferenz: Schätzen von unbeobachtbaren Variablen oder Parametern aus Beispieldaten.

14 Maschinenlernen Variablentypen Binär (z.b. Detektion: da vs. nicht da ) kategorial (z.b. Gesichtserkennung: Bush, Monroe, ) Kontinuierlich (z.b. Objektorientierung) Univariat (z.b. Helligkeit) vs. multivariat (z.b. RGB, oder alle Piel eines Bildfensters)

15 Maschinenlernen Beispiele Klassische Signaldetektion Zweiklassen-Klassifikation Multiklassen-Klassifikation Regression Clusteranalyse Hauptkomponentenanalyse Reinforcement-Learning

16 Maschinenlernen Radar Beispiele Klassische Signaldetektion Zweiklassen-Klassifikation Multiklassen-Klassifikation Regression Clusteranalyse Hauptkomponentenanalyse Reinforcement-Learning? y t Überwachtes Lernen,y univariat : kontinuierlich; y: binär

17 Maschinenlernen Geschlechtserkennung Beispiele Klassische Signaldetektion Zweiklassen-Klassifikation Multiklassen-Klassifikation Regression Clusteranalyse Hauptkomponentenanalyse Reinforcement-Learning Moghaddam & Yang (1998) : (R,G,B) piel y: Geschlecht: m / w Überwachtes Lernen : multivariat, kontinuierlich y: binär

18 Maschinenlernen Gesichtererkennung Beispiele Klassische Signaldetektion Zweiklassen-Klassifikation Multiklassen-Klassifikation Regression Clusteranalyse Hauptkomponentenanalyse Reinforcement-Learning H. Bogart Überwachtes Lernen : multivariat, kontinuierl. (Piel-Maps) y: diskret

19 Maschinenlernen Beispiele Klassische Signaldetektion Zweiklassen-Klassifikation Multiklassen-Klassifikation Regression Clusteranalyse Hauptkomponentenanalyse Reinforcement-Learning y Regression Überwachtes Lernen : kontinuierlich y: kontinuierlich

20 Maschinenlernen Bildsegmentierung Beispiele Klassische Signaldetektion Zweiklassen-Klassifikation Multiklassen-Klassifikation Regression Clusteranalyse Hauptkomponentenanalyse 2 =G 3 =B 1 =R Reinforcement-Learning Unüberwachtes Lernen : multivariat, kontinuierl. (Piel-Map)

21 Maschinenlernen Eigen faces Beispiele Klassische Signaldetektion Zweiklassen-Klassifikation Multiklassen-Klassifikation Regression Clusteranalyse Hauptkomponentenanalyse Reinforcement-Learning Linearkombination Unüberwachtes Lernen : multivariat, kontinuierl. (Piel-Maps) Eigengesichter orthogonal

22 Maschinenlernen Lernen von Segmentierung Beispiele Klassische Signaldetektion Zweiklassen-Klassifikation Multiklassen-Klassifikation Regression Clusteranalyse Hauptkomponentenanalyse Reinforcement-Learning Verstärkungslernen Peng & Bhanu (1998) : multivariat, kontinuierl. (Piel-Map) Belohnungsvariable: Konfidenzlevel beim Matchen Parameter des Segementierungsalgorithmus optimiert

23 Warum Lernen in Vision? Komplee visuelle Objekte schwer modellierbar Hoher Aufwand für Modellierung Fleibiliät Datenkompression Etraktion / Modellierung von intrinsischen Dimensionen (z.b. männlich / weiblich) T. Vetter (Freiburg)

24 Geschichte von Lernansätzen (s.a. Freeman, 2001) Spracherkennung: : zahlreiche Ansätze 1980: Lernansätze (HMMs) werden populär >1990: HMMs sind Standardmethode Computervision: vor 1990: einfache Lermethoden für Mustererkennung Ab 1990: Systematische Übertragung von Lernansätzen auf Visionprobleme (Klassifikatoren, Kalman-Filter, HMMs, Neuronale Netze) Computergrafik: Ende der 90er: Lernmethoden werden zunehmend populär

25 II. Anwendungen in Computervision

26 Computervision Einige Beispielthemen Filterung und Merkmalsetraktion Invarianten Detektion von Merkmalen in Bildern Repräsentation von Konturen Shape from (motion, stereo, shading ) Formrepräsentation und modellierung Robotersehen Aktives Sehen

27 Computervision Einige Beispielthemen Filterung und Merkmalsetraktion Invarianten Detektion von Merkmalen in Bildern Repräsentation von Konturen Shape from (motion, stereo, shading ) Formrepräsentation und modellierung Robotersehen Aktives Sehen Lernen

28 Computervision Anwendungen Gesichts- und Gestenerkennung Überwachungssysteme Fahrerassistenzsysteme, Verkehrsüberwachung Man-Machine-Interfaces (VR, Spiele, Telepräsenz, etc.) Visuell gesteuerte Roboter Medizinische Bildanalyse Bilddatenbanken

29 Computervision Anwendungen Gesichts- und Gestenerkennung Überwachungssysteme Fahrerassistenzsysteme, Verkehrsüberwachung Man-Machine-Interfaces (VR, Spiele, Telepräsenz, etc.) Visuell gesteuerte Roboter Medizinische Bildanalyse Bilddatenbanken Lernen

30 Computergrafik Einige Beispielthemen Geometrische Transformationen Tetursynthese Modellierung von Kurven und Oberflächen Modellierung von 3D-Objekten Rendering Computeranimation

31 Computergrafik Einige Beispielthemen Geometrische Transformationen Tetursynthese Modellierung von Kurven und Oberflächen Modellierung von 3D-Objekten Rendering Computeranimation Lernen

32 Computergrafik Anwendungen Bildsynthese CAD Simulation von bewegten Objekten und Avataren für Film und Spiele, Computerkunst Visualisierung von Daten (Wissenschaft, Wettervorhersage, Medizin, )

33 Computergrafik Anwendungen Bildsynthese CAD Simulation von bewegten Objekten und Avataren für Film und Spiele, Computerkunst Visualisierung von Daten (Wissenschaft, Wettervorhersage, Medizin, ) Lernen

34 III. Übersicht der Vorlesung

35 Zeitplan (vorläufig ) Übersicht (Maschinenlernen, Computervision, Computergrafik, Anwendungsbeispiele) ML: Klassische Ansätze I (Statistische Formulierung des Lernproblems, Einfache Klassifikation, Regression) ML: Klassische Ansätze II (Regression, Regularisierung, Basisfunktionen, Anwendungen) Objekterkennung I (Komponentenbasierte vs. ansichtsbasierte Enkodierung, Neuronale Modelle, Anwendungen) Objekterkennung II (Kategorisierung, Erkennung auf der Basis von Teilen, Anwendungen) Statistische Lerntheorie (Motivation, Hilberträume mit reproduzierendem Kerm, Kapazitätsmasse, Strukturelle Risikominimierung) Supportvektor Maschinen (Prinzip, Klassifikation, Regression, Quadratische Programmierung, Anwendungen)

36 Zeitplan (Forts.) Unüberwachtes Lernen I (Clusteranalyse, Hauptkomponentenanalyse) Unüberwachtes Lernen II (Diskriminanzanalyse, Lernen spärlicher Repräsentationen, Lernen von Mannigfaltigkeiten) - fällt aus - Weihnachtsferien Morphing und Active-Appearance Modelle (Morphing, Active Appearance-Modelle) Morphingmodelle (Linearkombination von Ansichten, Optischer Fluss, 2D und 3D Morphingmodelle, Anwendungen) Trajektorienrepräsentation durch Lernen (Motivation, Raum-Zeit- Korrespondenz, ST-Morphingmodelle, Anwendungen) Dynamikrepräsentation durch Lernen (Dynamische Syteme, Kalman Filter, Partikelfilter, Anwendungen) [Prüfungsbesprechung, Fragen]

37 Einige Beispielanwendungen aus der Vorlesung

38 Beispiel 1: Gesichtsdetektion mit NN Mehrere Ortsauflösungen Normalisierung der Illumination Hierarchiches NN Korrektur von Bildrotationen Detektionsrate ma. 93 % Rowley, Baluja & Kanade (1998)

39 Beispiel 2: Kategorisierung im Gehirn HMAX model Affen kategorisieren Katzen und Hunde Riesenhuber & Poggio (1998) Viele Befunde konsistent mit hierarchischen NN Modellen Kategorisierungsneurone im Präfrontalkorte von Affen Freedman et al. (2001)

40 Beispiel 3: Lernen von rezeptiven Feldern Kortikale rezeptive Felder Gelernte rezeptive Felder Daugman (1989) Bild Gewichte E Approimationsfehler Sparseness-Term Linearkombination Sparse coding Lokalisierte RF gelernt Olshausen & Field (1996)

41 Beispiel 4: Lernen von Mannigfaltigkeiten Originaldaten Modellierung: Abbildung R N R d N >> d Approimation durch LC der Nachbarn Anwendungen Gewichte übernommen Lokale globale Ählichkeit Geschätzte Mannigfaltigkeiten Mundformraum hochdimensional niedrigdimensional Abbildung Roweis & Saul (2000) Kontinuierlicher semantischer Raum

42 Beispiel 5: Synthese von Gesichtern 3D Laserscans von ca. 200 Gesichtern 3D Korrespondenzberechnung Morphable model: Linearkombination der Korrespondenzfelder 3D-Warping mit kombinierten 3D- Shifts Korrespondenz Beymer (1995) Blanz & Vetter (1999)

43 Beispiel 6: Synthese von Bewegungsstilen Synthese + Analyse von Bewegungsstilen Linearkombination von Beispielbewegungen Rauzeitliche Korrespondenz Synthese verschiedener Skill-Level Gangstile Giese & Poggio (2000) Ilg & Giese (2002)

44 Beispiel 6: Synthese von Bewegungsstilen Synthese + Analyse von Bewegungsstilen Linearkombination von Beispielbewegungen Rauzeitliche Korrespondenz Übertreibungen von Bewegungsstilen Übertreibung: Gesichtsbewegungen Übertreibung: Gangstile Original Übertreibung Giese & Poggio (2000) Giese, Knappmeyer & Bülthoff (2002)

45 Beispiel 7: 3D-Struktur aus Video Nichtrigide 3D-Struktur etrahiert aus 2D Videosequenz Faktorisierung von Struktur und Bewegung Optischer Fluss in niedrigdimensionalem Unterraum 3D-Position von Oberflächenelementen kann bestimmt werden Lösung durch SVD Brand (2001)

46 Beispiel 8: Photorealistische Avatare Etrem realistisch ( Touringtest ) Automatische Übersetzung von Phonemen (Sprache) in Viseme (Computeranimation) 5-8 s Video reichen für Training Nur Mundregion animiert Algorithmus: 2D Morphing Modelle für Bilder und opt. Fluss Automatische Etraktion von ~50 informativen Keyframes Optischer Fluss berechnet durch Addition der Flusses zwischen Framepaaren

47 Beispiel 10: Photorealistische Avatare Ezzatt, Geiger & Poggio (2003)

48 Wichtige Punkte (bitte behalten!) Definition von Maschinenlernen Klassifizierung verschiedener Lernmethoden Gründe für Relevanz von Lernen in Computergrafik Traue keinem Video

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