Tema:
Automatic Image Analysis Process for the Detection of Concealed Weapons
Autores:
Richard Gesick
Caner Saritac
Chih-Cheng Hung
Introduccion:
Como cualquiera persona que haya volado en avion en los últimos años, el proceso de selección de equipaje es de mucho tiempo y es agotador.
La detección automática de armas en el proceso de selección debe permitir a los inspectores en centrarse más en los aspectos personales de inspección, que las máquinas de manejar los aspectos rutinarios.
Trabajos relacionados:
Hay varios proyectos que han avanzado en la identificación de las armas en el equipaje mediante rayos X o imágenes MMW.
Los proyectos pueden ser agrupados en dos grupos: los que utilizan la segmentación de imagen y la coincidencia de patrones y los que utilizan pseudo-color.
Ambos de estos grupos se centró en los procesos que ayudan al personal de inspección en la identificación de armas.
La segmentación y la coincidencia de modelos
Se desarrollaron procesos que logran que el proceso de comparación sea mucho más eficiente.
Se utilizo la transformada de Hough para extraer las firmas y luego crear un nuevo descriptor de forma que correspondan a las características principales de la imagen, incluyendo el contenido interior.
Se aplica una Serie Fourier normalizada para transformar la imagen para crear una firma rotación invariante que se utiliza en el proceso de compresión.
Entonces proceden a almacenar los resultados en un tipo de estructura de datos llamada árbol Vantage-Point.
Pseudo-colorear:
La investigación implicó en la generación de varios esquemas de coloración falsa de imágenes en escala de grises, prueba estas opciones en un grupo de screener aeropuerto real y luego analiza los resultados de la prueba.
Encontraron que sus "técnicas de mapeo de color eran herramientas veryvaluable en el aumento de la tasa de detección bajo amenaza en las exploraciones de rayos X para equipaje".
Un aumento significativo de hasta 97% en comparación con los resultados de los datos originales, en la tasa de detección de amenazas se obtuvo cuando los datos codificados por colores fueron utilizados por
inspectores.
Los fabricantes han desarrollado sistemas de rayos X a base de inspección de equipajes con energía dual o tecnología de retrodispersión para caracterizar las propiedades del material.
Estas tecnologías usan datos de sensores duales para determinar la masa atómica de los materiales y presentar estos datos al operador a través de una pantalla de pseudo-color.
Típicamente orgánicos se muestran en un tono naranja, y materiales metálicos como una sombra azul / verde.
Los enfoques propuestos:
Los casos de prueba fueron imágenes donde se ocultaron armans y las imágenes que no tienen armas ocultas.
Varios límites se impusieron con el fin de mantener el alcance del problema razonable.
Coincidencia de patrones
Las imágenes se procesaron on el ImageJ, programa de procesamiento de imágenes aumentadas con algoritmos basados en Java.
Los experimentos iniciales se basaron en el uso de un algoritmo de detección de bordes y después realizar una comparación de patrones para una pistola genérica.
Si bien este proceso era viable sobre una pistola en una imagen ordenada, demostró ser ineficaz, tomó una cantidad excesiva de tiempo incluso en imágenes simples y generado demasiados falsos positivos en una imagen típica de equipaje de mano.
El proceso fue refinado a la de detección de bordes y se combino con comparar el patrón de una característica relativamente invariante.
La Figura 1 muestra el proceso de detección usado..
Cuando la deteccion de bordes se completo, la imagen es escaneada para determinar rápidamente las áreas de posible interés.
Cuando se identificaron como posibles armas, se escanea a continuación en mayor detalle para determinar la probabilidad de que sea una pistola calculando el porcentaje de coincidencia de la imagen de referencia.
Si este porcentaje es mayor que 50%, las imágenes se escanean y después a fondo en comparación con la línea de base y las imágenes de rotación para calcular la probabilidad de que la imagen no representa un arma.
Transformada Daubechies:
Permite que las imágenes complejas a descomponerse en una serie de funciones básicas se pueden analizar en una variedad de escalas o resoluciones.
Contiene tanto la frecuencia como la información espacial y descompone una imagen en cuatro sub-imágenes de la muestra.
La presencia de un arma en imágenes de prueba se determinó a través de un algoritmo vecino "k" más próximo.
SIFT:
El algoritmo SIFT es un proceso superior en la detección de accidentes y combinar las características locales de las imágenes.
Las características son invariantes a escala de imagen, rotación, traslación, y en parte invariante a cambios de iluminación.
Estas características, que son detectados mediante el uso de un enfoque por etapas de filtrado, se utilizan para la detección de objetos en imágenes mediante la identificación de puntos estables en el espacio escala para crear claves de la imagen.
Modificaron el algoritmo SIFT para la detección de pistolas.
Resultados:
Coincidencia de patrones
La Figura 2 (a) muestra una imagen sencilla de una pistola automática.
La Figura 2 (b) muestra los resultados de procesamiento con la rutina de detección.
Una vez que el gatillo ha sido identificado, es en caja y marcado con la probabilidad derivada.
Comentarios:
Con imagenes de1000 píxeles por 800 píxeles en escala de grises y las técnicas de imagen son extremadamente exigente computacionalmente.
Correr en un ordenador de cuatro núcleos, 2,2 GHz, las imágenes simples, en promedio, tomo 6,5 segundos, que satisfagan los requisitos de la FAA, no obstante con una bolsa más realista, el tiempo promedio aumentó a 165 segundos.
Esto sería completamente insatisfactoria para un proceso de tiempo real. El código se optimizo tanto como fue posible.
Conclusion:
El objetivo de esta investigación fue desarrollar un proceso, utilizando corriente formación de imágenes y sin intervención humana, que proporciona una detección precisa y oportuna de un arma oculta y su localización en la imagen de los equipajes.
Hay varios procesos existentes que son capaces de poner de relieve o de otra manera, un arma oculta en el equipaje, pero hasta ahora los procesos todavía requieren un operador altamente capacitado para observar la imagen y sacar las conclusiones correctas.
Se intentaron tres diferentes enfoques en este proyecto.
El primer enfoque utiliza bordecombinada con detección de coincidencia de patrón para determinar la existencia de una pistola oculta.
La segundo enfoque empleado Daubechie wavelet, pero la resultados hasta ahora han sido concluyentes.
Un tercer enfoque implica un algoritmo basado en la función de escala invariante.
Referencias:
+3 primera semana
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