intTypePromotion=1

Thiết kế, phân tích và phát triển một thuật toán di truyền tương tác để tạo sinh ảnh dựa theo hướng dẫn đánh giá của con người: Dự án Permutopainter

Chia sẻ: Bautroibinhyen17 Bautroibinhyen17 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:10

0
35
lượt xem
1
download

Thiết kế, phân tích và phát triển một thuật toán di truyền tương tác để tạo sinh ảnh dựa theo hướng dẫn đánh giá của con người: Dự án Permutopainter

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Trong bài báo này, các tác giả sử dụng một số kỹ thuật nhằm trích rút đặc trưng của từng ảnh, sau đó sử dụng thuật toán K-medoids để phân cụm ảnh. Cuối cùng là sử dụng thuật toán rừng ngẫu nhiên kết hợp với sự tương tác của người dùng tạo ra các hình ảnh giống với ý muốn của người dùng.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Thiết kế, phân tích và phát triển một thuật toán di truyền tương tác để tạo sinh ảnh dựa theo hướng dẫn đánh giá của con người: Dự án Permutopainter

Kỷ yếu công trình khoa học 2015 - Phần I<br /> <br /> THIẾT KẾ, PHÂN TÍCH VÀ PHÁT TRIỂN MỘT THUẬT<br /> TOÁN DI TRUYỀN TƢƠNG TÁC ĐỂ TẠO SINH ẢNH<br /> DỰA THEO HƢỚNG DẪN ĐÁNH GIÁ CỦA CON NGƢỜI :<br /> DỰ ÁN PERMUTOPAINTER<br /> Đào Thị Duyên<br /> Khoa Toán-Tin, Đại học Thăng Long<br /> Email: dtduyen90@gmail.com<br /> Tóm tắt: Dự án PermutoPainter dựa trên ý tưởng của bộ sưu tập<br /> “Arrangement avec le hasard” (Sắp xếp ngẫu nhiên) được triển lãm tại Paris vào<br /> tháng 11 năm 2014 của họa sĩ người pháp Bernard Gortais. Bộ sưu tập này giống như<br /> việc nghiên cứu thứ tự sắp xếp của 6x4 ô vuông trong một bức tranh bằng cách xoay<br /> quay chúng một góc 90o hoặc tráo đổi vị trí giữa các ô cho nhau. Mục đích chính của<br /> dự án này là tạo ra những cấu trúc thú vị bằng cách kết hợp ngẫu nhiên 24 ô của bức<br /> tranh. Vì với mỗi cách bố trí đường nét (lên, xuống, ngang, dọc), màu sắc và bố cục<br /> khác nhau, nó sẽ đem lại cho người xem những cảm xúc khác nhau. Trong bài báo<br /> này,chúng tôi sử dụng một số kỹ thuật nhằm trích rút đặc trưng của từng ảnh, sau đó sử<br /> dụng thuật toán K-medoids để phân cụm ảnh. Cuối cùng là sử dụng thuật toán rừng<br /> ngẫu nhiên kết hợp với sự tương tác của người dùng tạo ra các hình ảnh giống với ý<br /> muốn của người dùng.<br /> Từ khóa: Giải thuật di truyền, phân cụm, Rừng ngẫu nhiên, Xử lý ảnh, KMedoids.<br /> 1. Mở đầu<br /> Hội họa là điều mà chúng ta không nghĩ rằng một chiếc máy tính có thể tạo ra.<br /> Bởi nó trừu tượng, biểu cảm, gắn liền với các nền văn hóa, tâm lý học và chủ quan. Còn<br /> máy tính thì khách quan, chính xác và chi phối bởi các nguyên tắc toán học. Tuy nhiên,<br /> trong thực tế, hội họa và các lĩnh vực nghệ thuật thị giác khác sử dụng rất nhiều toán<br /> học như hình học, luật phối cảnh, thuật toán, cái mà máy tính có thể hiểu được để tạo ra<br /> những hình ảnh đa dạng, tinh tế giống như người họa sĩ. Một người tiên phong trong<br /> lĩnh vực này là họa sĩ Harold Cohen. Ông đã xây dựng một chương trình sáng tạo nghệ<br /> thuật sử dụng trí thông mình nhân tạo AARON năm 1973 [1].<br /> Việc sử dụng các thuật toán tiến hóa tương tác như giải thuật di truyền để tạo<br /> sinh ảnh đã trở nên khá phổ biến mà nguốn gốc của nó được tìm thấy trong cuốn sách<br /> “The Blind Watchmaker” [2] được viết bởi nhà sinh học tiến hóa Richard Dawkins. Sau<br /> đó, là các hệ thống được phát triển bởi [3] và [4]. Chúng được xem là các tác phẩm<br /> nghệ thuật có ảnh hưởng nhất trong lĩnh vực nghệ thuật thị giác. Trào lưu này đã mở ra<br /> một lĩnh vực nghệ thuật mới, đó là “Nghệ thuật tiến hóa” [5].<br /> <br /> Trường Đại học Thăng Long<br /> <br /> 1<br /> <br /> Kỷ yếu công trình khoa học 2015 - Phần I<br /> <br /> Trong bài báo này, chúng tôi sẽ trình bày về dự án PermutoPainter được phát<br /> triển trong bộ sưu tập “Sắp xếp ngẫu nhiên” của họa sĩ người pháp Bernard Gortais. Nó<br /> được triển lãm tại Paris vào tháng 11 năm 2014. Một tác phẩm hội họa (ví dụ như một<br /> đường trải dài trên bức tranh như hình 1) được căt ra thành 24 ô vuông bằng nhau rồi<br /> lại được ghép lại một cách ngẫu nhiên, hoàn toàn độc lập với ảnh ban đầu.<br /> <br /> Hình 1- Ví dụ một kiểu sắp xếp<br /> Yêu cầu của người dùng là xây dựng một công cụ cho phép khám phá một ý<br /> kiến khách quan mang tính nghệ thuật với một số lượng lớn các hoán vị có thể trên một<br /> tập không gian (khái niệm không gian ở đây chính là bố cục của một bức ảnh) kết hợp<br /> với sự phát hiện những tính chất nổi bật của từng hoán vị, cái được xác định bởi người<br /> sử dụng. Đó là lý do chúng tôi đi xây dựng dự án PermutoPainter. Bằng cách phân tích<br /> và cài đặt một thuật toán tiến hóa nhằm giúp tìm kiếm và xác định một cách hiệu quả<br /> các kết hợp “interesting” từ các mảnh nhỏ của ảnh với sự tương tác của người dùng<br /> (Feng & Ting, 2014). Trước tiên, một ảnh được cắt ra thành 6x4 phần bằng nhau, sau<br /> đó chúng được chuyển sang dạng nhị phân, tính toán các điểm đặc trưng trên ảnh và<br /> biểu diễn các đặc trưng này thành một véctơ mô tả n-chiều. Các véctơ này được phân<br /> nhóm vào k-cụm (cluster) bởi thuật toán K-medoids. Những ảnh là trung tâm của mỗi<br /> cụm sẽ được hiển thị cho người dùng đánh giá độ thú vị (interest) và định tính của từng<br /> ảnh (ví dụ: buồn, vui, tĩnh mịch hay sôi động…). Tiếp đến, chúng tôi sử dụng thuật<br /> toán rừng ngẫu nhiên để huấn luyện. Thuật toán này thường phù hợp với các bộ dữ liệu<br /> có số chiều rất lớn. Cuối cùng, chương trình sẽ tạo sinh ra những ảnh thuộc lớp thuộc<br /> tính mà người dùng yêu cầu.<br /> Phần còn lại của bài báo được tổ chức như sau: phần 2 mô tả các nghiên cứu, cơ<br /> sở lý thuyết liên quan tới đề tài; phần 3 mô tả khái quát về các phương pháp nghiên cứu<br /> được áp dụng trong đề tài. Sau đó là kết quả thực nghiệm được trình bày ở phần 4. Cuối<br /> cùng là phần 5 kết luận và hướng phát triển<br /> 2. Các nghiên cứu liên quan<br /> <br /> Trường Đại học Thăng Long<br /> <br /> 2<br /> <br /> Kỷ yếu công trình khoa học 2015 - Phần I<br /> <br /> Trong mục này chúng tôi phân tích các cơ sở lý thuyết liên quan tới bài báo.<br /> Trước tiên là một ứng dụng tạo sinh ảnh dựa trên giải thuật di truyền của nhóm tác giả<br /> người Đài Loan [6]. Tiếp đến, với mục đích giúp người đọc hiểu được cái thú vị trong<br /> từng bức tranh, là phần mô tả ngắn gọn về nghệ thuật thị giác, các thành phần tạo nên<br /> cảm xúc trong hội họa. Cuối cùng là một số kỹ thuật có thể sử dụng trong việc biểu<br /> diễn ảnh.<br /> 2.1 Hệ thống EvoEco – một ví dụ về tạo sinh ảnh<br /> EvoEco là hệ thống được xây dựng dựa trên nền tảng đa tác tử (multi-agent). Nó<br /> gồm hai giai đoạn chính: sinh sản (tạo ra các đối tượng ảnh) và tiến hóa (lựa chọn và<br /> làm tiến hóa các nhiễm sắc thể). Một ảnh được biểu diễn như một nhiễm sắc thể với<br /> thành phần gồm k tác tử (agent). Các tác tử này sẽ thực hiện việc sơn màu cho bức<br /> tranh trong suốt quá trình sống của chúng.<br /> Quá trình tiến hóa của EvoEco để tạo sinh ảnh gồm các giai đoạn sau:<br /> 1. Xác định ngẫu nhiên màu nền cho mỗi nhiễm sắc thể.<br /> 2. Các nhiễm sắc thể được xây dựng nhờ quá trình sơn của các tác tử trong suốt<br /> quá trình sống của chúng.<br /> 3. Đột biến và lai tạo trên các nhiễm sắc thể vừa tạo ra.<br /> <br /> Hình 2- Giao diện hệ thống EvoEco và một vài ảnh đã được đánh giá<br /> 2.2. Nghệ thuật thị giác và trừu tượng<br /> Thuật Nghệ thuật thị giác là nghệ thuật mà chúng ta nhìn thấy, giống như các<br /> bức tranh, hình ảnh… nó mang lại cảm xúc, trực giác về những gì diễn ra quanh chúng<br /> ta hoặc những gì tiềm ẩn bên trong con người, cái mà không thể mô tả một cách dễ<br /> dàng bằng lời. Sự trừu tượng này được tạo nên bởi màu sắc, cấu trúc, sự kết hợp, nhịp<br /> <br /> Trường Đại học Thăng Long<br /> <br /> 3<br /> <br /> Kỷ yếu công trình khoa học 2015 - Phần I<br /> <br /> điệu, đối xứng, sự tương phản của từng nét vẽ. Nó được mô tả chi tiết trong hệ thống<br /> Kandinsky (Gortais, 2003).<br /> <br /> <br /> Đối với Kandinsky, mọi sự vật, hiện tượng trên trái đất đều được biểu diễn<br /> bởi 3 yếu tố chủ yếu là điểm, đường nét và mặt phẳng.<br /> <br /> <br /> <br /> Điểm: là một hình dạng nhỏ nhất và cũng chính là một thành phần chính<br /> trong hội họa. Nó thể hiện sự im lặng, hướng nội, đồng tâm và tĩnh.<br /> <br /> <br /> <br /> Đường nét: với các hướng và hình dạng khác nhau, nó gợi lên những cảm<br /> xúc khác nhau. Chẳng hạn, một đường thẳng nằm ngang thể hiện dòng thời<br /> gian, màu đen, tĩnh lặng và lạnh. Nhưng đối với 1 đường thẳng đứng, nó gây<br /> ra cảm giác về sự ngắt quãng, ý tưởng mới, cảm xúc tỉnh táo, nóng. Một<br /> đường chéo chính là sự kết hợp cảm xúc của đường nằm ngang và thẳng<br /> đứng. Một đường cong thể hiện tính trữ tình…<br /> <br /> <br /> <br /> Mặt phẳng: Bốn phía của mặt phẳng có sự cộng hưởng đặc biệt. Hướng từ<br /> trên xuống tạo cảm giác rơi xuống nhẹ nhàng. Hướng về bên phải có nghĩa là<br /> sự khởi hành, hướng về bên trái tạo cảm giác trở về. Chúng ta có thể cảm<br /> nhận được sự khác biệt này thông qua tác phẩm điêu khắc nổi tiếng của<br /> <br /> Albrecht Dürer. Bản gốc ở phía bên trái. Xem từng ảnh bằng cách che<br /> khuất ảnh còn lại và cảm nhận có hay không một sự khác biệt trong<br /> nhận thức.<br /> <br /> Hình 3 - Tác phẩm điêu khắc “ Cái chết, ma quỷ và hiệp sĩ „<br /> <br /> Trường Đại học Thăng Long<br /> <br /> 4<br /> <br /> Kỷ yếu công trình khoa học 2015 - Phần I<br /> <br /> 2.3. Biểu diễn ảnh<br /> Để bắt đầu dự án, chúng tôi thực hiện bước đầu tiên đó là biểu diễn ảnh. Đây là<br /> một bước quan trọng trong phân loại ảnh. Nó ảnh hưởng rất lớn tới kết quả phân loại<br /> cuối cùng. Hiện nay, có hai cách tiếp cận chính về biểu diễn ảnh là: sử dụng nét đặc<br /> trưng toàn cục (global features) như phân bố màu (histograme), moment bất biến Hu,<br /> phép chiếu (projection), phép biến đổi profile hoặc sử dụng nét đặc trưng cục bộ (local<br /> features) như SIFT [7], BRIEF [8] hoặc ORB [9].<br /> Cách tiếp cận thứ nhất đơn giản nhưng không hiệu quả với những biến đổi về góc<br /> nhìn, tỉ lệ, tịnh tiến, phép quay, độ sáng, không có khả năng chịu đựng những thay đổi<br /> về độ sáng, sự che khuất hoặc nhiễu. Ngược lại, cách tiếp cận thứ hai xử lý tốt trong các<br /> trường hợp đó và đem lại hiểu quả cao trong phân loại và nhận diện ảnh. Vì vậy, tùy<br /> thuộc vào đặc điểm của đối tượng trích rút ví dụ như khuôn mặt, chữ viết tay… mà<br /> chúng ta lựa chọn phương pháp phù hợp.<br /> 3. Phƣơng pháp đề xuất<br /> Do đặc điểm của dự án là tạo sinh ra ảnh bằng cách hoán đổi vị trí của 6x4 ô<br /> nhỏ được chia cắt từ một ảnh ban đầu. Chính vì vậy, bước đầu tiên của dự án là tạo ra<br /> một tập dữ liệu trên 1000 ảnh dựa trên phép tráo đổi vị trí, phép xoay ngẫu nhiên các ô<br /> của ảnh ban đầu như mô hình dưới đây:<br /> <br /> Hình 4 – Mô phỏng thuật toán sinh ảnh ngẫu nhiên<br /> Từ ảnh ban đầu I0, với mỗi phép tráo đổi vị trí của 2 ô vuông với nhau (tối thiểu<br /> là 1 ô có đường), ta được một ảnh mới có khoảng cách d = 1 với ảnh gốc. Từ ảnh mới<br /> này, ta lại tiếp tục thay đổi vị trí của 2 ô khác, ta sẽ được 1 ảnh mới có khoảng cách d =<br /> 2 với ảnh gốc. Tại các ảnh vừa tạo ra, ta thực hiện phép xoay các ô có đường một góc<br /> 90o, 180o hoặc 270o để tạo ra các ảnh mới.<br /> Với tập dữ liệu ảnh vừa tạo ra, chúng tôi thực hiện trích rút đặc trưng của từng<br /> ảnh và biểu diễn chúng dưới dạng một véctơ 264 chiều. Do N ảnh này được tạo ra từ 1<br /> <br /> Trường Đại học Thăng Long<br /> <br /> 5<br /> <br />
ADSENSE
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2