Znanstvenici u sigurnosti
Napokon sam imao priliku popiti kavu s dr. sc. Ivicom Koprivom kojeg sam nedavno upoznao u Opatiji. Osim što je riječ o istinskom istraživaču i znanstveniku mogu sa zadovoljstvom reći kako je riječ i o vrlo ugodnom gospodinu. Na vrlo jednostavan način pojašnjavao je svoje područje rada, a iz njegovih riječi iščitavalo se višegodišnje međunarodno iskustvo. Odgovor na pitanje zašto sam se veselio ovoj kavi moguće je pronaći u priopćenju Instituta Ruđer Bošković iz Zagreba:
„Znanstvenici Laboratorija za reprezentacije znanja i strojno učenje, Zavoda za elektroniku, Instituta Ruđer Bošković, Maria Brbić i dr. sc. Ivica Kopriva dobitnici su Hrvatske velike nagrade u kategoriji inovativnosti u području tehničke zaštite i to za razvoj metode za prepoznavanje lica i govora. Nagrada je dodijeljena u Opatiji 23. listopada 2019. Razvijena metoda je rezultat istraživanja doktorandice Marije Brbić u okviru istraživačkog projekta Hrvatske zaklade za znanost IP-2016-06-5235 voditelja dr.sc. Ivice Koprive. Rezultat objavljen u znanstvenom časopisu IEEE Transactions on Cybernetics:
https://doi.org/10.1109/TCYB.2018.2883566. Faktor odjeka časopisa je 10.387, što ga svrstava u vodećih 3% (4/133) u području Computer Science, Artificial Intelligence.
Problemi prepoznavanja lica i govora spadaju u temeljni problem grupiranje podataka. Radi se o jednom od temeljnih problema u računalnim znanostima unutar područja poznatog kao nenadzirano učenje. Drugim riječima, od algoritama se očekuje da podatke grupiraju u funkcionalne skupine koristeći informacije naučene iz samih podataka (engl. data driven methods). Primjene metoda grupiranja podataka su vrlo rasprostranjene. Neke od najčešćih primjena u medicini odnose se na segmentaciju: CT slike (skupine su organi), PET slike (skupine su tkiva), mikroskopske slike histopatoloških preparata (skupine su tkiva i/ili stanice), slike optičke koherentne tomografije oka (npr. skupine su slojevi unutar mrežnice). Primjene ilustrirane u objavljenom radu odnose se na prepoznavanje lica (grupiranje slika lica u skupine koje odgovaraju osobama - vidi sliku), prepoznavanje govornika (grupiranje značajki govora u skupine koje odgovaraju osobama), te prepoznavanje rukom pisanih brojeva (grupiranje slika u skupine koje odgovaraju znamenkama od 0 do 9).
Raspoznavanje lica. Slike lica se grupiraju u skupine koje odgovaraju osobama.
Razvijene metode grupiranja podataka temelje se na modelu prema kojem su podaci unutar svake skupine generirani iz pripadajućeg linearnog potprostora. Temeljem tog modela razvijeni su algoritmi koji daju vrlo kompetitivne rezultate na grupiranju zahtjevnih skupova podataka. Ključan elemenat u ovom pristupu je učenje matrice reprezentacije koja je rijetka i ima nizak rang. Umjesto konveksnih mjera ranga i rijetkosti koje se standardno koriste, u radu su predložene mjere koje bolje aproksimiraju rang i rijetkost: (i) egzaktne mjere temeljene na L0 i Schatten-0 kvazi normama, te (ii) glatka surogat funkcija L0 i Schatten-0 kvazi norme. Uvođenjem ovih mjera odgovarajući optimizacijski problemi su postali nekonveksni, što dokaz konvergencije algoritma čini zahtjevnim. Unatoč ovim poteškoćama, u radu je dan teorijski dokaz globalne konvergencije navedenog optimizacijskog problema za učenje matrice reprezentacije. Novi algoritmi su značajno poboljšali točnost u usporedbi s postojećim metodama na svim testiranim primjenama.“
Iskreno se nadam kako će biti još prilika za susrete s ovim izuzetnim znanstvenikom i čovjekom.
Autor: Dražen Kaužljar
Foto: Unsplash / Bill Mackie