Skip to main content

2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Multiple Object Scene Description for the Visually Impaired Using Pre-trained Convolutional Neural Networks

verfasst von : Haikel Alhichri, Bilel Bin Jdira, Yacoub bazi, Naif Alajlan

Erschienen in: Image Analysis and Recognition

Verlag: Springer International Publishing

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

This paper introduces a new method for multiple object scene description as part of a system to guide the visually impaired in an indoor environment. Here we are interested in a coarse scene description, where only the presence of certain objects is indicated regardless of its position in the scene. The proposed method is based on the extraction of powerful features using pre-trained convolutional neural networks (CNN), then training a Neural Network regression to predict the content of any unknown scene based on its CNN feature. We have found the CNN feature to be highly descriptive, even though it is trained on auxiliary data from a completely different domain.
The proposed methodology was assessed on four datasets representing different indoor environments. It achieves better results in terms of both accuracy and processing time when compared to state-of-the art.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Literatur
1.
Zurück zum Zitat Mekhalfi, M.L., Melgani, F., Bazi, Y., Alajlan, N.: Toward an assisted indoor scene perception for blind people with image multilabeling strategies. Expert Syst. Appl. 42(6), 2907–2918 (2015)CrossRef Mekhalfi, M.L., Melgani, F., Bazi, Y., Alajlan, N.: Toward an assisted indoor scene perception for blind people with image multilabeling strategies. Expert Syst. Appl. 42(6), 2907–2918 (2015)CrossRef
2.
Zurück zum Zitat Mekhalfi, M.L., Melgani, F., Bazi, Y., Alajlan, N.: A compressive sensing approach to describe indoor scenes for blind people. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol. 25(7), 1246–1257 (2015)CrossRef Mekhalfi, M.L., Melgani, F., Bazi, Y., Alajlan, N.: A compressive sensing approach to describe indoor scenes for blind people. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol. 25(7), 1246–1257 (2015)CrossRef
3.
Zurück zum Zitat Bengio, Y., Courville, A., Vincent, P.: Representation learning: a review and new perspectives. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 35(8), 1798–1828 (2013)CrossRef Bengio, Y., Courville, A., Vincent, P.: Representation learning: a review and new perspectives. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 35(8), 1798–1828 (2013)CrossRef
4.
Zurück zum Zitat Schmidhuber, J.: Deep learning in neural networks: an overview. Neural Netw. 61, 85–117 (2015)CrossRef Schmidhuber, J.: Deep learning in neural networks: an overview. Neural Netw. 61, 85–117 (2015)CrossRef
5.
Zurück zum Zitat Razavi, N., Gall, J., Van Gool, L.: Scalable multi-class object detection. In: Proceedings of the 2011 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Colorado Springs, USA, pp. 1505–1512 (2011) Razavi, N., Gall, J., Van Gool, L.: Scalable multi-class object detection. In: Proceedings of the 2011 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Colorado Springs, USA, pp. 1505–1512 (2011)
Metadaten
Titel
Multiple Object Scene Description for the Visually Impaired Using Pre-trained Convolutional Neural Networks
verfasst von
Haikel Alhichri
Bilel Bin Jdira
Yacoub bazi
Naif Alajlan
Copyright-Jahr
2016
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-41501-7_33