ARTÍCULO ORIGINAL

 

Recuperación de imágenes por contenido usando descriptores generados por Redes Neuronales Convolucionales

 

Content-based  image retrieval using descriptors generated by Convolutional  Neural Networks

 

 

Sergio Sánchez Santiesteban^1*

¹Universidad  de l as Ciencias Informáticas. Carretera a San Antonio de l os Baños, km 2 1/2 La Lisa, La Habana, Cuba.

*Autor para la correspondencia: [e-mail]

 

 

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RESUMEN

Los sistemas para la recuperación de imágenes basada en contenido permiten la búsqueda y recuperación de imágenes que son similares a una imagen de consulta dada, empleando  rasgos que representan el contenido visual de dichas imágenes. En el presente trabajo se desarrolló un método para la recuperación de imágenes indexadas en bases de datos a partir  de su contenido visual, sin necesidad de realizar anotaciones textuales. Se obtuvieron vectores de rasgos a partir  de los contenidos  visuales mediante técnicas  de redes neuronales artificiales con aprendizaje profundo. Se propuso  el empleo de redes neuronales convolucionales  pre entrenadas para crear los descriptores globales. Se aplicaron técnicas  de reducción  de la dimensión  para incrementar la eficiencia en el procesamiento. Los resultados obtenidos por el método propuesto, sobre bases de datos disponibles públicamente, fueron superiores a los de los métodos tradicionales y comparables con otros basados en aprendizaje profundo, que constituyen el estado del arte en la recuperación de imágenes por contenido. El método propuesto puede ser extendido mediante la adición de etapas posteriores de integración de rasgos con mayor grado de abstracción.

Palabras clave: descriptores globales, recuperación de imágenes, recuperación de información, Redes Neuronales Convolucionales.

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ABSTRACT

Content-Based Image Retrieval systems allow to search and retrieve images that are similar to a given query image using features for representing the visual content of the images. In this work it was developed a method to retrieve digital images indexed in databases using its visual content, without textual annotations. Automatic descriptions of the contents were obtained using deep neural networks. Pre-trained Convolutional Neural Net- works were proposed to create global descriptors. Dimensionality reduction techniques were applied to increase the efficiency in performance. Results obtained by this method, over two publicly available datasets, were better than performance of traditional methods and comparable to other approaches  based on deep learning which are the state of the art in Content-Based Image Retrieval. Proposed method could be extended  by the addition of stages of feature integration with a greater degree of abstraction.

Key words: Convolutional Neural Networks, global descriptors, image retrieval, information retrieval.

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INTRODUCCIÓN

Las técnicas de recuperación de imágenes basada en contenido (CBIR  por sus siglas en inglés) dan solución a un problema de recuperación de información que puede plantearse de la siguiente forma: a partir  de una imagen de interés recuperar u obtener imágenes similares de entre las presentes en una gran colección, utili- zando solamente características o rasgos extraídos de dichas imágenes (Tunga et al., 2015). Se entiende por imágenes similares aquellas en las que se observa el mismo objeto o escena con variaciones en la perspectiva, las condiciones de iluminación o la escala. Las imágenes almacenadas son pre procesadas y luego se indexan sus correspondientes descriptores. La imagen de consulta también es pre procesada para extraer su descriptor, que luego es comparado con los almacenados aplicando medidas de similitud  apropiadas, que permitan la recuperación de aquellas imágenes que sean similares a la imagen de consulta.

Las técnicas de CBIR son utilizadas en varias ramas de las ciencias como son la medicina (Dhara et al., 2017; Anavi et al., 2016), agricultura, seguridad y protección, pronóstico del tiempo, modelado de procesos biológicos, clasificación de imágenes web (Vakhitov  et al., 2016), prevención del crimen, procesamiento de imágenes de satélite, entre otras.

Los enfoques tradicionales incluyen  principalmente la elaboración  de descriptores a partir  del contenido de la imagen, mediante los llamados rasgos de bajo nivel como son el color (Liu  and Yang, 2013), la textura (Lasmar and Berthoumieu, 2014) y la forma (Wang et al., 2015) o una combinación de algunos de estos (Wang et al., 2014). Un aspecto positivo de las técnicas desarrolladas sobre la base de estos  enfoques  es que no demandan grandes cantidades de datos ni de tiempo para obtener resultados satisfactorios durante las etapas de entrenamiento e inferencia. Por otra parte, pretenden obtener descriptores locales y globales de las imágenes a partir de rasgos elaborados manualmente, que no son genéricos, sino que poseen una marcada dependencia ante las clases representadas  en las imágenes. Generalmente restringen sus posibilidades de escalar con éxito hacia colecciones de imágenes con grandes cantidades de clases o categorías.

Recientes métodos  combinan rasgos de bajo nivel con otros llamados de alto nivel, que proporcionan una representación más cercana a la percepción humana, permitiendo alcanzar una descripción semántica de las imágenes y lograr mejores resultados en su recuperación. Los principales  avances en esta dirección están apare- jados al rápido desarrollo de las técnicas de aprendizaje de máquinas y específicamente al aprendizaje profundo o deep learning  (Chandrasekhar  et al., 2017; Yu et al., 2017; Tzelepi and Tefas, 2018). Los modelos neuronales aprenden descriptores globales elaborados sobre la base de una jerarqúıa de rasgos y ajustados mediante un proceso de entrenamiento. Estos descriptores son genéricos y robustos ante retos como la variabilidad entre las clases,  oclusión  o cambios de perspectiva o iluminación.  Sin embargo, los vectores de rasgos obtenidos mediante estas técnicas, poseen en la mayoría de los casos, una gran dimensión (2048, 4096 componentes), repercutiendo negativamente en el uso de memoria para su almacenamiento y en la complejidad temporal del proceso de comparación y recuperación.

Varias medidas de disimilitud son utilizadas durante la comparación de los descriptores de las imágenes, las más comunes son: la distancia euclidiana, la distancia de Bhattacharya, la distancia de Mahalanobis,  la distancia de Sorensen y la distancia del coseno (Tunga et al., 2015).

Se pretende resolver el problema planteado desarrollando un método donde se utilicen algoritmos de aprendizaje profundo, específicamente  las Redes Neuronales  Convolucionales,  para obtener descriptores globales de las imágenes. Se reducirá la dimensión de estas representaciones vectoriales mediante la aplicación del Análisis de Componentes Principales. Para determinar la similitud entre las imágenes se emplearán medidas robustas, con amplio uso dentro del dominio de la recuperación de imágenes.

Las contribuciones fundamentales del presente trabajo son las siguientes:

• se desarrolla  un método para la obtención de descriptores globales aprendidos a partir de las imágenes, mediante Redes Neuronales Convolucionales.

• se introduce el uso del algoritmo de Análisis  de Componentes Principales  para añadir    robustez a los descriptores globales a partir de la reducción de sus dimensiones.

• se  propone la utilización  de la distancia de Sorensen y la distancia del coseno para el cálculo  de la disimilitud  entre los descriptores globales de diferentes imágenes.

 

MATERIALES Y MÉTODOS

Las Redes Neuronales  Convolucionales  (CNN  por sus siglas en inglés)  (LeCun et al., 1989) son un tipo específico de red neuronal para el procesamiento de datos que posean una topología tipo malla, por ejemplo, las imágenes pueden ser vistas como una malla bidimensional de píxeles. Este tipo de red emplea la operación matemática  convolución  en lugar de la multiplicación  de matrices, para determinar el grado de respuesta de la imagen ante la aplicación de un determinado filtro  o núcleo, produciendo como resultado un mapa de características de la imagen convolucionada.

Esta operación para el caso específico de las imágenes, dada una imagen I y un núcleo K , los valores obtenidos como respuesta a la aplicación de este núcleo están dados según la ecuación (1):

Mediante la implementación  en las CNN de esta operación,  un mapa de características  se  obtiene con la aplicación repetitiva del núcleo a través de subregiones de la imagen completa. Denotando el k −ésimo mapa de características como hk , cuyo filtro está determinado por los pesos Wk  y el bias bk  (2):

Los valores de los pesos son compartidos por todas las neuronas de la misma capa, reduciendo así, el número de hyperparámetros a aprender. Los mapas de características obtenidos son sometidos a sucesivas operaciones de submuestreo que reemplazan la salida de la red en determinados puntos por resúmenes de las salidas cercanas. Para esto, se definen ventanas sin solapamiento  sobre el mapa, de las que se selecciona solo un valor (max- pooling, average-pooling ) con el objetivo de reducir el número de parámetros a aprender y obtener neuronas más robustas a la posición exacta de los estímulos y que abarquen mayor porción del campo visual (Goodfellow et al., 2016).

El Análisis de Componentes Principales (PCA por sus siglas en inglés) es un algoritmo no supervisado que aprende una representación de los datos con menor dimensión que la entrada. Formalmente el algoritmo PCA aprende una transformación lineal y ortogonal de los datos que proyecta una entrada x hacia una representación z, usualmente con menor dimensión (Goodfellow et al., 2016).

La distancia del coseno  es una conocida medida de disimilitud empleada en la comparación de vectores, dados los vectores u y v de dimensión n, la distancia del coseno entre ellos se determina mediante la ecuación (3); en todos los casos se utiliza el producto punto:

La distancia de Sorensen o distancia de Bray-Curtis es una métrica definida en para la comparación de vectores 1 − D según la ecuación (4), donde xi, yi son las componentes de los vectores dados:

Según S.Banuchitra and K.Kungumaraj (2016) el paradigma para la recuperación de imágenes basada en con- tenido se puede descomponer  en las siguientes etapas: adquisición de la imagen, pre procesamiento, extracción de características, comparación de la similitud e imágenes recuperadas como resultado. Algunos sistemas más recientes incluyen además técnicas de retroalimentación. En correspondencia con las etapas anteriores el método que se propone  posee la arquitectura general  que se observa en la Figura 1, a la que se adiciona una etapa de reducción de la dimensión a las representaciones vectoriales  de las imágenes.

Extracción  de rasgos: durante esta etapa se emplea  una CNN estructurada de acuerdo al modelo Incep- tionv3 (Szegedy et al., 2016), en el que se presenta   una arquitectura neuronal profunda de 42 capas, cuyas mejoras con respecto a arquitecturas anteriores como GoogLeNet (Szegedy et al., 2014) o VGGNet (Simonyan and Zisserman, 2014) están  dadas principalmente por la factorización  de los núcleos  de convolución  con la consiguiente reducción espacial de estos filtros, el uso de clasificadores auxiliares al final del entrenamiento y la mejora de las técnicas para la reducción de la cantidad de parámetros a aprender.

Mediante una propagación hacia delante de la imagen, a través de la red, se obtiene  el tensor pool3 que, como parte del grafo construido con Tensorflow (Abadi et al., 2016), almacena una representación vectorial de 2048 dimensiones de la imagen. Esta etapa se realiza en dos momentos: primero durante el proceso de indexación de todas las imágenes disponibles, y se guarda  junto a cada imagen en la base de datos, y luego para la imagen de consulta.

Reducción  de la dimensión: los descriptores vectoriales obtenidos en la etapa anterior poseen 2048 com- ponentes, con el objetivo de reducir este valor se aplica la técnica de PCA. Primero se realiza el cálculo de la matriz de covarianza de las representaciones vectoriales de una muestra de las imágenes disponibles. Luego se calculan los vectores propios y se ordenan  por el valor absoluto de su valor propio asociado. Los primeros vectores propios son seleccionados como una nueva base permitiendo que el vector de 2048 componentes, que representa el contenido de la imagen, sea proyectado  hacia un espacio de menor dimensión y en el que aún se conserven las capacidades representativa  y diferenciadora de dichos descriptores.

Comparación de la similitud: para determinar cuáles imágenes en la base de datos son similares a la imagen de consulta se tiene en cuenta el valor obtenido a partir de la aplicación de una función de disimilitud,  como la distancia del coseno o la distancia de Sorensen, sobre los descriptores vectoriales de la imagen de consulta y las indexadas en la base de datos.

Ordenamiento  y recuperación: las imágenes similares son ordenadas a partir del valor obtenido durante la etapa anterior, de manera que aquellas que más similares sean a la imagen de consulta son mostradas en los primeros puestos de la lista de candidatas.

 

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

El proceso de experimentación  se realizó  sobre las siguientes  bases de datos internacionales, utilizadas por otros autores en trabajos relacionados con la temática.

UKBench: esta es una base de datos del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Kentucky, cuenta con 10200 imágenes  en colores, con dimensiones de 640x480 píxeles.  Las imágenes se encuentran organizadas en 2550 grupos de 4 imágenes  cada uno con capturas del mismo objeto o escena tomadas con radicales cambios de perspectiva,  como se puede apreciar en la Figura 2 (Nister and Stewenius, 2006).

Holidays: INRIA  Holidays es un conjunto de imágenes sobre  escenas o lugares que fueron tomadas por el Instituto  Nacional de Investigación  en Informática  y Automática  (INRIA) de Francia, con el propósito de poseer variedad en cuanto a: rotaciones, punto de vista y cambios en la iluminación. La base de datos incluye diversos tipos de escenas: naturales, hechas por el hombre, etc; todas en alta resolución. Holidays contiene 500 grupos de imágenes, cada uno de los cuales representa  una escena u objetos distinto. La primera imagen de cada grupo es la imagen de consulta y los resultados correctos son el resto de los miembros del grupo (Jegou et al., 2008).

Los pesos de la red fueron inicializados utilizando un modelo pre entrenado sobre la base de datos ImageNet del 2012. Inception-v3 fue entrenado para el Reto de Reconocimiento Visual a Gran Escala de ImageNet (ILSVRC).  Esta es  una tarea estándar  en visión  por computadoras donde los modelos tratan  de clasificar imágenes completas en mil clases. Para comparar los modelos  se examina sus fallos al predecir la respuesta correcta como una de las primeras cinco clases predichas  (tasa de error top-5), Inception-v3 alcanza el 3.46 % en el error top-5 (Szegedy et al., 2016).

Como métricas  para medir el desempeño  del método  propuesto, sobre las bases de datos seleccionadas,   se emplearon las siguientes:

4xRecall@4: se utiliza cada imagen, por turnos, como imagen de consulta y se reporta el valor promedio de verdaderos positivos obtenidos dentro de las primeras 4 imágenes (top-4) recuperadas.

mAP  (Mean Average Precision ): Dado un conjunto de imágenes de consulta esta métrica se define  como,

donde Average Precision  (AvePr) para cada imagen de consulta se define  como,

donde k es el rango en la secuencia de imágenes recuperadas, n es el número de imágenes recuperadas, P r(k) es la precisión en k en la lista (P r@k), rel(k) es una función que toma valor 1 si la imagen con rango k es relevante o 0 de otro modo y R es el número de imágenes relevantes (Napoletano, 2018).

Los modelos  neuronales  se implentaron utilizando Tensorflow y se ejecutaron en una PC con procesador Core i5 3.5 GHz con 4 GB de RAM y con una GPU NVIDIA GeForce GTX 850M. En la tabla 1 se muestra un resumen de las características de las bases de datos utilizadas para la experimentación. La tabla 2 muestra los resultados que se obtuvieron sobre las bases de datos UKBench y Holidays con las imágenes a resolución original, reduciendo la dimensión de los vectores de descripción, aplicando PCA, a 512 y 1024 dimensiones y empleando distintas medidas de disimilitud  para la comparación de estos. También se presentan  los valores obtenidos por otros métodos clásicos y del estado del arte.

Se  pudo constatar que los mejores resultados se  logran cuando se  reduce la dimensión  de los descriptores originales eliminando información no útil o con cierto ruido presente en dichos descriptores. Los nuevos vectores de rasgos permiten un almacenamiento más óptimo al reducirse el consumo de memoria y dan lugar a mejores resultados en el proceso de recuperación. Las distancias del coseno y de Sorensen son las que mejores resultados obtuvieron sobre los vectores originales y al reducir su dimensión también.

Los falsos positivos  se obtienen  mayoritariamente al recuperarse imágenes que no pertenecen al grupo de resul- tados correctos, aunque representan el mismo tipo de objeto tomado  desde ángulos y condiciones de iluminación similares. Dichas imágenes son recuperadas primero que los miembros del grupo de la imagen de consulta, que varían drásticamente la perspectiva de captura. Es necesario reconocer que las imágenes recuperadas,  desde el punto de vista semántico, son realmente similares a la de consulta y el error cometido está estrechamente rela- cionado a la escasa variabilidad entre determinados grupos de imágenes presentes en la base de datos sobre la que se experimenta.  La incapacidad de los descriptores obtenidos para ser discriminatorio ante las situaciones mencionadas está dada por el hecho de que la red ha sido entrenada para realizar tareas de clasificación y por tanto los rasgos aprendidos tienden a ser robustos ante la variabilidad entre las clases y pierden especificidad a las diferencias existentes entre imágenes, que al ser clasificadas  se encontrarían en la misma clase o categoría. Alternativas que complementan  estas limitaciones se describen en (Chandrasekhar  et al., 2017) donde, en lugar de utilizar los vectores de activación de las últimas capas de la red neuronal entrenada, elaboran descriptores que integran dichos vectores con técnicas estadísticas y aplican transformaciones a la imagen de entrada para hacerlos más invariantes. Sin embargo, las alternativas mencionadas incrementan la dimensión de los descrip- tores, el volumen de operaciones necesarias por cada imagen a procesar y la complejidad temporal de estas, demandando mayor poder de cómputo y espacio en memoria.

Los resultados obtenidos, que mejoran significativamente los logrados por algoritmos tradicionales como los descriptores SIFT, son alentadores teniendo en cuenta que se ha utilizado un modelo pre entrenado, sin ajustar para la base de datos evaluada, y que las dimensiones de los descriptores vectoriales  globales son menores que las empleadas por otros métodos. Utilizando descriptores hasta 8 veces más pequeños (4096 vs 512) se lograron resultados inferiores a los del estado del arte solo por un margen mínimo. El espacio en memoria que ocupan los descriptores globales de las imágenes indexadas  es un tema importante al tratarse de cantidades del orden de los miles o millones de imágenes. El volumen de operaciones por imagen demandadas por nuestro método, así como la baja dimensión de los descriptores a procesar y almacenar, lo hacen factible para entornos donde se necesite  un balance entre el consumo de tiempo y recursos del sistema de recuperación y la obtención de resultados similares en eficacia a los del estado del arte.

Se pretende  continuar mejorando el desempeño del método mediante la utilización de otros modelos neuronales más recientes y aplicando transformaciones de rotación y escalado a la imagen de entrada, siguiendo un enfoque similar al abordado en (Chandrasekhar et al., 2017) pero optimizando el costo computacional.

El método propuesto puede ser empleado en el desarrollo de componentes para sistemas de recuperación de información, específicamente recuperación de imágenes basada en contenido, humanizando  la tarea de recuperar imágenes de interés almacenadas en grandes colecciones de datos.

 

CONCLUSIONES

Se desarrolló un método para la recuperación de imágenes basada en contenido que abordó todas las etapas de este proceso, haciendo uso de los recientes avances en las redes neuronales artificiales con aprendizaje profundo.

Se lograron resultados comparables a los reportados por métodos del estado del arte y mejores que los obtenidos mediante técnicas tradicionales.

El desempeño, sobre bases de datos internacionales, validó la eficacia del método, convirtiéndolo en un punto de partida para trabajos futuros en esta área.

Se pretende  continuar desarrollando el método con la adición de etapas para el pre procesamiento  e integración de los descriptores obtenidos, en otros con mayor grado de abstracción.

 

REFERENCIAS

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Recibido: 03/10/2017
Aceptado: 05/10/2018