Advanced background modeling with RGB-D sensors through classifiers combination and inter-frame foreground prediction

An innovative background modeling technique that is able to accurately segment foreground regions in RGB-D imagery (RGB plus depth) has been presented in this paper. The technique is based on a Bayesian framework that efficiently fuses different sources of information to segment the foreground. In particular, the final segmentation is obtained by considering a prediction of the foreground regions, carried out by a novel Bayesian Network with a depth-based dynamic model, and, by considering two independent depth and color-based mixture of Gaussians background models. The efficient Bayesian combination of all these data reduces the noise and uncertainties introduced by the color and depth features and the corresponding models. As a result, more compact segmentations, and refined foreground object silhouettes are obtained. Experimental results with different databases suggest that the proposed technique outperforms existing state-of-the-art algorithms.

Modeling of GRBAS perceptual evaluation using spectral features obtained from an auditory-based filterbank.

Perceptual voice evaluation according to the GRBAS scale is modelled using a linear combination of acoustic parameters calculated after a filter-bank analysis of the recorded voice signals. Modelling results indicate that for breathiness and asthenia more than 55% of the variance of perceptual rates can be explained by such a model, with only 4 latent variables. Moreover, the greatest part of the explained variance can be attributed to only one or two latent variables similarly weighted by all 5 listeners involved in the experiment. Correlation factors between actual rates and model predictions around 0.6 are obtained.

Real-Time Dynamic PGD Calculation of Non-Linear Soil Behavior

El estudio sísmico en los últimos 50 años y el análisis del comportamiento dinámico del suelo revelan que el comportamiento del suelo es altamente no lineal e histéretico incluso para pequeñas deformaciones. El comportamiento no lineal del suelo durante un evento sísmico tiene un papel predominante en el análisis de la respuesta de sitio. Los análisis unidimensionales de la respuesta sísmica del suelo son a menudo realizados utilizando procedimientos lineales equivalentes, que requieren generalmente pocos parámetros conocidos. Los análisis de respuesta de sitio no lineal tienen el potencial para simular con mayor precisión el comportamiento del suelo, pero su aplicación en la práctica se ha visto limitada debido a la selección de parámetros poco documentadas y poco claras, así como una inadecuada documentación de los beneficios del modelado no lineal en relación al modelado lineal equivalente. En el análisis del suelo, el comportamiento del suelo es aproximado como un sólido Kelvin-Voigt con un módulo de corte elástico y amortiguamiento viscoso. En el análisis lineal y no lineal del suelo se están considerando geometrías y modelos reológicos más complejos. El primero está siendo dirigido por considerar parametrizaciones más ricas del comportamiento linealizado y el segundo mediante el uso de multi-modo de los elementos de resorte-amortiguador con un eventual amortiguador fraccional. El uso del cálculo fraccional está motivado en gran parte por el hecho de que se requieren menos parámetros para lograr la aproximación exacta a los datos experimentales. Basándose en el modelo de Kelvin-Voigt, la viscoelasticidad es revisada desde su formulación más estándar a algunas descripciones más avanzada que implica la amortiguación dependiente de la frecuencia (o viscosidad), analizando los efectos de considerar derivados fraccionarios para representar esas contribuciones viscosas. Vamos a demostrar que tal elección se traduce en modelos más ricos que pueden adaptarse a diferentes limitaciones relacionadas con la potencia disipada, amplitud de la respuesta y el ángulo de fase. Por otra parte, el uso de derivados fraccionarios permite acomodar en paralelo, dentro de un análogo de Kelvin-Voigt generalizado, muchos amortiguadores que contribuyen a aumentar la flexibilidad del modelado para la descripción de los resultados experimentales. Obviamente estos modelos ricos implican muchos parámetros, los asociados con el comportamiento y los relacionados con los derivados fraccionarios. El análisis paramétrico de estos modelos requiere técnicas numéricas eficientemente capaces de simular comportamientos complejos. El método de la Descomposición Propia Generalizada (PGD) es el candidato perfecto para la construcción de este tipo de soluciones paramétricas. Podemos calcular off-line la solución paramétrica para el depósito de suelo, para todos los parámetros del modelo, tan pronto como tales soluciones paramétricas están disponibles, el problema puede ser resuelto en tiempo real, porque no se necesita ningún nuevo cálculo, el solucionador sólo necesita particularizar on-line la solución paramétrica calculada off-line, que aliviará significativamente el procedimiento de solución. En el marco de la PGD, parámetros de los materiales y los diferentes poderes de derivación podrían introducirse como extra-coordenadas en el procedimiento de solución. El cálculo fraccional y el nuevo método de reducción modelo llamado Descomposición Propia Generalizada han sido aplicado en esta tesis tanto al análisis lineal como al análisis no lineal de la respuesta del suelo utilizando un método lineal equivalente. ABSTRACT Studies of earthquakes over the last 50 years and the examination of dynamic soil behavior reveal that soil behavior is highly nonlinear and hysteretic even at small strains. Nonlinear behavior of soils during a seismic event has a predominant role in current site response analysis. One-dimensional seismic ground response analysis are often performed using equivalent-linear procedures, which require few, generally well-known parameters. Nonlinear analyses have the potential to more accurately simulate soil behavior, but their implementation in practice has been limited because of poorly documented and unclear parameter selection, as well as inadequate documentation of the benefits of nonlinear modeling relative to equivalent linear modeling. In soil analysis, soil behaviour is approximated as a Kelvin-Voigt solid with a elastic shear modulus and viscous damping. In linear and nonlinear analysis more complex geometries and more complex rheological models are being considered. The first is being addressed by considering richer parametrizations of the linearized behavior and the second by using multi-mode spring-dashpot elements with eventual fractional damping. The use of fractional calculus is motivated in large part by the fact that fewer parameters are required to achieve accurate approximation of experimental data. Based in Kelvin-Voigt model the viscoelastodynamics is revisited from its most standard formulation to some more advanced description involving frequency-dependent damping (or viscosity), analyzing the effects of considering fractional derivatives for representing such viscous contributions. We will prove that such a choice results in richer models that can accommodate different constraints related to the dissipated power, response amplitude and phase angle. Moreover, the use of fractional derivatives allows to accommodate in parallel, within a generalized Kelvin-Voigt analog, many dashpots that contribute to increase the modeling flexibility for describing experimental findings. Obviously these rich models involve many parameters, the ones associated with the behavior and the ones related to the fractional derivatives. The parametric analysis of all these models require efficient numerical techniques able to simulate complex behaviors. The Proper Generalized Decomposition (PGD) is the perfect candidate for producing such kind of parametric solutions. We can compute off-line the parametric solution for the soil deposit, for all parameter of the model, as soon as such parametric solutions are available, the problem can be solved in real time because no new calculation is needed, the solver only needs particularize on-line the parametric solution calculated off-line, which will alleviate significantly the solution procedure. Within the PGD framework material parameters and the different derivation powers could be introduced as extra-coordinates in the solution procedure. Fractional calculus and the new model reduction method called Proper Generalized Decomposition has been applied in this thesis to the linear analysis and nonlinear soil response analysis using a equivalent linear method.