Reconocimiento de armas en im agenes de rayos X mediante Saco de Palabras Visuales

Abstract

El diseño de un sistema automático que reconozca objetos peligrosos en imágenes de rayos X de equipos de inspección ha sido un problema complejo en los últimos años. La inspección de equipajes por rayos X presenta limitantes en cuanto a la eficiencia en el reconocimiento de objetos peligrosos y la demora que se toma el proceso. No existe una herramienta software que detecte automáticamente la presencia de armas en imágenes de rayos X y facilite el trabajo del operador de inspección. En este trabajo se desarrolló e implementó un algoritmo para el reconocimiento de armas cortas en imágenes de rayos X usando el método Saco de Palabras Visuales. Para realizar esto se implementó una etapa de pre-procesado, se construyó el vocabulario de palabras visuales que tuviera el mejor comportamiento frente a este tipo de imágenes, se representó un conjunto de imágenes mediante los histogramas de palabras visuales y se realizó el entrenamiento de un clasificador de tipo Máquina de Soporte Vectorial. Este algoritmo se desarrolló sobre la plataforma Matlab y con el apoyo de la biblioteca de funciones VLFeat. Se realizaron diversos experimentos variando los parámetros del método obteniéndose como mejor resultado una razón de verdaderos positivos de un 97.12% y una razón de falsos positivos de 7.4%. Estos resultados muestran que el algoritmo implementado puede servir de apoyo al personal de inspección, aumentar la rapidez del proceso y mejorar la e ciencia en el reconocimiento de armas en las imágenes de rayos X del sistema de inspección de equipajes.

The design of an automatic system that recognizes dangerous objects in X-ray images of inspection equipment has been a complex problem in recent years. X-ray baggage inspection has limitations in terms of efficiency in the recognition of dangerous objects and the delay that the process takes. There is no software tool that automatically detects the presence of weapons in X-ray images and makes the inspection operator's job easier. In this work, an algorithm was developed and implemented for the recognition of handguns in X-ray images using the Bag of Visual Words method. To do this, a pre-processing stage was implemented, the vocabulary of visual words that had the best behavior against this type of images was built, a set of images was represented using the histograms of visual words and the training of a Support Vector Machine type classifier. This algorithm was developed on the Matlab platform and with the support of the VLFeat function library. Various experiments were carried out varying the parameters of the method, obtaining as best results a true positive rate of 97.12% and a false positive rate of 7.4%. These results show that the implemented algorithm can support the inspection personnel, increase the speed of the process and improve the efficiency in the recognition of weapons in the X-ray images of the baggage inspection system.