Implementación de una Support Vector Machine en RVC – CAL para imágenes hiperespectrales

El análisis de imágenes hiperespectrales permite obtener información con una gran resolución espectral: cientos de bandas repartidas desde el espectro infrarrojo hasta el ultravioleta. El uso de dichas imágenes está teniendo un gran impacto en el campo de la medicina y, en concreto, destaca su utilización en la detección de distintos tipos de cáncer. Dentro de este campo, uno de los principales problemas que existen actualmente es el análisis de dichas imágenes en tiempo real ya que, debido al gran volumen de datos que componen estas imágenes, la capacidad de cómputo requerida es muy elevada. Una de las principales líneas de investigación acerca de la reducción de dicho tiempo de procesado se basa en la idea de repartir su análisis en diversos núcleos trabajando en paralelo. En relación a esta línea de investigación, en el presente trabajo se desarrolla una librería para el lenguaje RVC – CAL – lenguaje que está especialmente pensado para aplicaciones multimedia y que permite realizar la paralelización de una manera intuitiva – donde se recogen las funciones necesarias para implementar el clasificador conocido como Support Vector Machine – SVM. Cabe mencionar que este trabajo complementa el realizado en [1] y [2] donde se desarrollaron las funciones necesarias para implementar una cadena de procesado que utiliza el método unmixing para procesar la imagen hiperespectral. En concreto, este trabajo se encuentra dividido en varias partes. La primera de ellas expone razonadamente los motivos que han llevado a comenzar este Trabajo de Investigación y los objetivos que se pretenden conseguir con él. Tras esto, se hace un amplio estudio del estado del arte actual y, en él, se explican tanto las imágenes hiperespectrales como sus métodos de procesado y, en concreto, se detallará el método que utiliza el clasificador SVM. Una vez expuesta la base teórica, nos centraremos en la explicación del método seguido para convertir una versión en Matlab del clasificador SVM optimizado para analizar imágenes hiperespectrales; un punto importante en este apartado es que se desarrolla la versión secuencial del algoritmo y se asientan las bases para una futura paralelización del clasificador. Tras explicar el método utilizado, se exponen los resultados obtenidos primero comparando ambas versiones y, posteriormente, analizando por etapas la versión adaptada al lenguaje RVC – CAL. Por último, se aportan una serie de conclusiones obtenidas tras analizar las dos versiones del clasificador SVM en cuanto a bondad de resultados y tiempos de procesado y se proponen una serie de posibles líneas de actuación futuras relacionadas con dichos resultados. ABSTRACT. Hyperspectral imaging allows us to collect high resolution spectral information: hundred of bands covering from infrared to ultraviolet spectrum. These images have had strong repercussions in the medical field; in particular, we must highlight its use in cancer detection. In this field, the main problem we have to deal with is the real time analysis, because these images have a great data volume and they require a high computational power. One of the main research lines that deals with this problem is related with the analysis of these images using several cores working at the same time. According to this investigation line, this document describes the development of a RVC – CAL library – this language has been widely used for working with multimedia applications and allows an optimized system parallelization –, which joins all the functions needed to implement the Support Vector Machine – SVM - classifier. This research complements the research conducted in [1] and [2] where the necessary functions to implement the unmixing method to analyze hyperspectral images were developed. The document is divided in several chapters. The first of them introduces the motivation of the Master Thesis and the main objectives to achieve. After that, we study the state of the art of some technologies related with this work, like hyperspectral images, their processing methods and, concretely, the SVM classifier. Once we have exposed the theoretical bases, we will explain the followed methodology to translate a Matlab version of the SVM classifier optimized to process an hyperspectral image to RVC – CAL language; one of the most important issues in this chapter is that a sequential implementation is developed and the bases of a future parallelization of the SVM classifier are set. At this point, we will expose the results obtained in the comparative between versions and then, the results of the different steps that compose the SVM in its RVC – CAL version. Finally, we will extract some conclusions related with algorithm behavior and time processing. In the same way, we propose some future research lines according to the results obtained in this document.

Design and development of compact optical systems = Diseño y desarrollo de sistemas ópticos compactos

Esta tesis considera dos tipos de aplicaciones del diseño óptico: óptica formadora de imagen por un lado, y óptica anidólica (nonimaging) o no formadora de imagen, por otro. Las ópticas formadoras de imagen tienen como objetivo la obtención de imágenes de puntos del objeto en el plano de la imagen. Por su parte, la óptica anidólica, surgida del desarrollo de aplicaciones de concentración e iluminación, se centra en la transferencia de energía en forma de luz de forma eficiente. En general, son preferibles los diseños ópticos que den como resultado sistemas compactos, para ambos tipos de ópticas (formadora de imagen y anidólica). En el caso de los sistemas anidólicos, una óptica compacta permite tener costes de producción reducidos. Hay dos razones: (1) una óptica compacta presenta volúmenes reducidos, lo que significa que se necesita menos material para la producción en masa; (2) una óptica compacta es pequeña y ligera, lo que ahorra costes en el transporte. Para los sistemas ópticos de formación de imagen, además de las ventajas anteriores, una óptica compacta aumenta la portabilidad de los dispositivos, que es una gran ventaja en tecnologías de visualización portátiles, tales como cascos de realidad virtual (HMD del inglés Head Mounted Display). Esta tesis se centra por tanto en nuevos enfoques de diseño de sistemas ópticos compactos para aplicaciones tanto de formación de imagen, como anidólicas. Los colimadores son uno de los diseños clásicos dentro la óptica anidólica, y se pueden utilizar en aplicaciones fotovoltaicas y de iluminación. Hay varios enfoques a la hora de diseñar estos colimadores. Los diseños convencionales tienen una relación de aspecto mayor que 0.5. Con el fin de reducir la altura del colimador manteniendo el área de iluminación, esta tesis presenta un diseño de un colimador multicanal. En óptica formadora de imagen, las superficies asféricas y las superficies sin simetría de revolución (o freeform) son de gran utilidad de cara al control de las aberraciones de la imagen y para reducir el número y tamaño de los elementos ópticos. Debido al rápido desarrollo de sistemas de computación digital, los trazados de rayos se pueden realizar de forma rápida y sencilla para evaluar el rendimiento del sistema óptico analizado. Esto ha llevado a los diseños ópticos modernos a ser generados mediante el uso de diferentes técnicas de optimización multi-paramétricas. Estas técnicas requieren un buen diseño inicial como punto de partida para el diseño final, que será obtenido tras un proceso de optimización. Este proceso precisa un método de diseño directo para superficies asféricas y freeform que den como resultado un diseño cercano al óptimo. Un método de diseño basado en ecuaciones diferenciales se presenta en esta tesis para obtener un diseño óptico formado por una superficie freeform y dos superficies asféricas. Esta tesis consta de cinco capítulos. En Capítulo 1, se presentan los conceptos básicos de la óptica formadora de imagen y de la óptica anidólica, y se introducen las técnicas clásicas del diseño de las mismas. El Capítulo 2 describe el diseño de un colimador ultra-compacto. La relación de aspecto ultra-baja de este colimador se logra mediante el uso de una estructura multicanal. Se presentará su procedimiento de diseño, así como un prototipo fabricado y la caracterización del mismo. El Capítulo 3 describe los conceptos principales de la optimización de los sistemas ópticos: función de mérito y método de mínimos cuadrados amortiguados. La importancia de un buen punto de partida se demuestra mediante la presentación de un mismo ejemplo visto a través de diferentes enfoques de diseño. El método de las ecuaciones diferenciales se presenta como una herramienta ideal para obtener un buen punto de partida para la solución final. Además, diferentes técnicas de interpolación y representación de superficies asféricas y freeform se presentan para el procedimiento de optimización. El Capítulo 4 describe la aplicación del método de las ecuaciones diferenciales para un diseño de un sistema óptico de una sola superficie freeform. Algunos conceptos básicos de geometría diferencial son presentados para una mejor comprensión de la derivación de las ecuaciones diferenciales parciales. También se presenta un procedimiento de solución numérica. La condición inicial está elegida como un grado de libertad adicional para controlar la superficie donde se forma la imagen. Basado en este enfoque, un diseño anastigmático se puede obtener fácilmente y se utiliza como punto de partida para un ejemplo de diseño de un HMD con una única superficie reflectante. Después de la optimización, dicho diseño muestra mejor rendimiento. El Capítulo 5 describe el método de las ecuaciones diferenciales ampliado para diseños de dos superficies asféricas. Para diseños ópticos de una superficie, ni la superficie de imagen ni la correspondencia entre puntos del objeto y la imagen pueden ser prescritas. Con esta superficie adicional, la superficie de la imagen se puede prescribir. Esto conduce a un conjunto de tres ecuaciones diferenciales ordinarias implícitas. La solución numérica se puede obtener a través de cualquier software de cálculo numérico. Dicho procedimiento también se explica en este capítulo. Este método de diseño da como resultado una lente anastigmática, que se comparará con una lente aplanática. El diseño anastigmático converge mucho más rápido en la optimización y la solución final muestra un mejor rendimiento. ABSTRACT We will consider optical design from two points of view: imaging optics and nonimaging optics. Imaging optics focuses on the imaging of the points of the object. Nonimaging optics arose from the development of concentrators and illuminators, focuses on the transfer of light energy, and has wide applications in illumination and concentration photovoltaics. In general, compact optical systems are necessary for both imaging and nonimaging designs. For nonimaging optical systems, compact optics use to be important for reducing cost. The reasons are twofold: (1) compact optics is small in volume, which means less material is needed for mass-production; (2) compact optics is small in size and light in weight, which saves cost in transportation. For imaging optical systems, in addition to the above advantages, compact optics increases portability of devices as well, which contributes a lot to wearable display technologies such as Head Mounted Displays (HMD). This thesis presents novel design approaches of compact optical systems for both imaging and nonimaging applications. Collimator is a typical application of nonimaging optics in illumination, and can be used in concentration photovoltaics as well due to the reciprocity of light. There are several approaches for collimator designs. In general, all of these approaches have an aperture diameter to collimator height not greater than 2. In order to reduce the height of the collimator while maintaining the illumination area, a multichannel design is presented in this thesis. In imaging optics, aspheric and freeform surfaces are useful in controlling image aberrations and reducing the number and size of optical elements. Due to the rapid development of digital computing systems, ray tracing can be easily performed to evaluate the performance of optical system. This has led to the modern optical designs created by using different multi-parametric optimization techniques. These techniques require a good initial design to be a starting point so that the final design after optimization procedure can reach the optimum solution. This requires a direct design method for aspheric and freeform surface close to the optimum. A differential equation based design method is presented in this thesis to obtain single freeform and double aspheric surfaces. The thesis comprises of five chapters. In Chapter 1, basic concepts of imaging and nonimaging optics are presented and typical design techniques are introduced. Readers can obtain an understanding for the following chapters. Chapter 2 describes the design of ultra-compact collimator. The ultra-low aspect ratio of this collimator is achieved by using a multichannel structure. Its design procedure is presented together with a prototype and its evaluation. The ultra-compactness of the device has been approved. Chapter 3 describes the main concepts of optimizing optical systems: merit function and Damped Least-Squares method. The importance of a good starting point is demonstrated by presenting an example through different design approaches. The differential equation method is introduced as an ideal tool to obtain a good starting point for the final solution. Additionally, different interpolation and representation techniques for aspheric and freeform surface are presented for optimization procedure. Chapter 4 describes the application of differential equation method in the design of single freeform surface optical system. Basic concepts of differential geometry are presented for understanding the derivation of partial differential equations. A numerical solution procedure is also presented. The initial condition is chosen as an additional freedom to control the image surface. Based on this approach, anastigmatic designs can be readily obtained and is used as starting point for a single reflective surface HMD design example. After optimization, the evaluation shows better MTF. Chapter 5 describes the differential equation method extended to double aspheric surface designs. For single optical surface designs, neither image surface nor the mapping from object to image can be prescribed. With one more surface added, the image surface can be prescribed. This leads to a set of three implicit ordinary differential equations. Numerical solution can be obtained by MATLAB and its procedure is also explained. An anastigmatic lens is derived from this design method and compared with an aplanatic lens. The anastigmatic design converges much faster in optimization and the final solution shows better performance.

Pulmonary Artery-Vein Segmentation in Real and Synthetic CT Images = Segmentación Arteria-Vena Pulmonares en Imágenes de CT Reales y Sintéticas

La tomografía axial computerizada (TAC) es la modalidad de imagen médica preferente para el estudio de enfermedades pulmonares y el análisis de su vasculatura. La segmentación general de vasos en pulmón ha sido abordada en profundidad a lo largo de los últimos años por la comunidad científica que trabaja en el campo de procesamiento de imagen; sin embargo, la diferenciación entre irrigaciones arterial y venosa es aún un problema abierto. De hecho, la separación automática de arterias y venas está considerado como uno de los grandes retos futuros del procesamiento de imágenes biomédicas. La segmentación arteria-vena (AV) permitiría el estudio de ambas irrigaciones por separado, lo cual tendría importantes consecuencias en diferentes escenarios médicos y múltiples enfermedades pulmonares o estados patológicos. Características como la densidad, geometría, topología y tamaño de los vasos sanguíneos podrían ser analizados en enfermedades que conllevan remodelación de la vasculatura pulmonar, haciendo incluso posible el descubrimiento de nuevos biomarcadores específicos que aún hoy en dípermanecen ocultos. Esta diferenciación entre arterias y venas también podría ayudar a la mejora y el desarrollo de métodos de procesamiento de las distintas estructuras pulmonares. Sin embargo, el estudio del efecto de las enfermedades en los árboles arterial y venoso ha sido inviable hasta ahora a pesar de su indudable utilidad. La extrema complejidad de los árboles vasculares del pulmón hace inabordable una separación manual de ambas estructuras en un tiempo realista, fomentando aún más la necesidad de diseñar herramientas automáticas o semiautomáticas para tal objetivo. Pero la ausencia de casos correctamente segmentados y etiquetados conlleva múltiples limitaciones en el desarrollo de sistemas de separación AV, en los cuales son necesarias imágenes de referencia tanto para entrenar como para validar los algoritmos. Por ello, el diseño de imágenes sintéticas de TAC pulmonar podría superar estas dificultades ofreciendo la posibilidad de acceso a una base de datos de casos pseudoreales bajo un entorno restringido y controlado donde cada parte de la imagen (incluyendo arterias y venas) está unívocamente diferenciada. En esta Tesis Doctoral abordamos ambos problemas, los cuales están fuertemente interrelacionados. Primero se describe el diseño de una estrategia para generar, automáticamente, fantomas computacionales de TAC de pulmón en humanos. Partiendo de conocimientos a priori, tanto biológicos como de características de imagen de CT, acerca de la topología y relación entre las distintas estructuras pulmonares, el sistema desarrollado es capaz de generar vías aéreas, arterias y venas pulmonares sintéticas usando métodos de crecimiento iterativo, que posteriormente se unen para formar un pulmón simulado con características realistas. Estos casos sintéticos, junto a imágenes reales de TAC sin contraste, han sido usados en el desarrollo de un método completamente automático de segmentación/separación AV. La estrategia comprende una primera extracción genérica de vasos pulmonares usando partículas espacio-escala, y una posterior clasificación AV de tales partículas mediante el uso de Graph-Cuts (GC) basados en la similitud con arteria o vena (obtenida con algoritmos de aprendizaje automático) y la inclusión de información de conectividad entre partículas. La validación de los fantomas pulmonares se ha llevado a cabo mediante inspección visual y medidas cuantitativas relacionadas con las distribuciones de intensidad, dispersión de estructuras y relación entre arterias y vías aéreas, los cuales muestran una buena correspondencia entre los pulmones reales y los generados sintéticamente. La evaluación del algoritmo de segmentación AV está basada en distintas estrategias de comprobación de la exactitud en la clasificación de vasos, las cuales revelan una adecuada diferenciación entre arterias y venas tanto en los casos reales como en los sintéticos, abriendo así un amplio abanico de posibilidades en el estudio clínico de enfermedades cardiopulmonares y en el desarrollo de metodologías y nuevos algoritmos para el análisis de imágenes pulmonares. ABSTRACT Computed tomography (CT) is the reference image modality for the study of lung diseases and pulmonary vasculature. Lung vessel segmentation has been widely explored by the biomedical image processing community, however, differentiation of arterial from venous irrigations is still an open problem. Indeed, automatic separation of arterial and venous trees has been considered during last years as one of the main future challenges in the field. Artery-Vein (AV) segmentation would be useful in different medical scenarios and multiple pulmonary diseases or pathological states, allowing the study of arterial and venous irrigations separately. Features such as density, geometry, topology and size of vessels could be analyzed in diseases that imply vasculature remodeling, making even possible the discovery of new specific biomarkers that remain hidden nowadays. Differentiation between arteries and veins could also enhance or improve methods processing pulmonary structures. Nevertheless, AV segmentation has been unfeasible until now in clinical routine despite its objective usefulness. The huge complexity of pulmonary vascular trees makes a manual segmentation of both structures unfeasible in realistic time, encouraging the design of automatic or semiautomatic tools to perform the task. However, this lack of proper labeled cases seriously limits in the development of AV segmentation systems, where reference standards are necessary in both algorithm training and validation stages. For that reason, the design of synthetic CT images of the lung could overcome these difficulties by providing a database of pseudorealistic cases in a constrained and controlled scenario where each part of the image (including arteries and veins) is differentiated unequivocally. In this Ph.D. Thesis we address both interrelated problems. First, the design of a complete framework to automatically generate computational CT phantoms of the human lung is described. Starting from biological and imagebased knowledge about the topology and relationships between structures, the system is able to generate synthetic pulmonary arteries, veins, and airways using iterative growth methods that can be merged into a final simulated lung with realistic features. These synthetic cases, together with labeled real CT datasets, have been used as reference for the development of a fully automatic pulmonary AV segmentation/separation method. The approach comprises a vessel extraction stage using scale-space particles and their posterior artery-vein classification using Graph-Cuts (GC) based on arterial/venous similarity scores obtained with a Machine Learning (ML) pre-classification step and particle connectivity information. Validation of pulmonary phantoms from visual examination and quantitative measurements of intensity distributions, dispersion of structures and relationships between pulmonary air and blood flow systems, show good correspondence between real and synthetic lungs. The evaluation of the Artery-Vein (AV) segmentation algorithm, based on different strategies to assess the accuracy of vessel particles classification, reveal accurate differentiation between arteries and vein in both real and synthetic cases that open a huge range of possibilities in the clinical study of cardiopulmonary diseases and the development of methodological approaches for the analysis of pulmonary images.

Sistemas de ayuda al diagnóstico y reconocimiento de microcalcificaciones en mamografía mediante descriptores de escala y redes jerárquicas

La presente Tesis investiga el campo del reconocimiento automático de imágenes mediante ordenador aplicado al análisis de imágenes médicas en mamografía digital. Hay un interés por desarrollar sistemas de aprendizaje que asistan a los radiólogos en el reconocimiento de las microcalcificaciones para apoyarles en los programas de cribado y prevención del cáncer de mama. Para ello el análisis de las microcalcificaciones se ha revelado como técnica clave de diagnóstico precoz, pero sin embargo el diseño de sistemas automáticos para reconocerlas es complejo por la variabilidad y condiciones de las imágenes mamográficas. En este trabajo se analizan los planteamientos teóricos de diseño de sistemas de reconocimiento de imágenes, con énfasis en los problemas específicos de detección y clasificación de microcalcificaciones. Se ha realizado un estudio que incluye desde las técnicas de operadores morfológicos, redes neuronales, máquinas de vectores soporte, hasta las más recientes de aprendizaje profundo mediante redes neuronales convolucionales, contemplando la importancia de los conceptos de escala y jerarquía a la hora del diseño y sus implicaciones en la búsqueda de la arquitectura de conexiones y capas de la red. Con estos fundamentos teóricos y elementos de diseño procedentes de otros trabajos en este área realizados por el autor, se implementan tres sistemas de reconocimiento de mamografías que reflejan una evolución tecnológica, culminando en un sistema basado en Redes Neuronales Convolucionales (CNN) cuya arquitectura se diseña gracias al análisis teórico anterior y a los resultados prácticos de análisis de escalas llevados a cabo en nuestra base de datos de imágenes. Los tres sistemas se entrenan y validan con la base de datos de mamografías DDSM, con un total de 100 muestras de entrenamiento y 100 de prueba escogidas para evitar sesgos y reflejar fielmente un programa de cribado. La validez de las CNN para el problema que nos ocupa queda demostrada y se propone un camino de investigación para el diseño de su arquitectura. ABSTRACT This Dissertation investigates the field of computer image recognition applied to medical imaging in mammography. There is an interest in developing learning systems to assist radiologists in recognition of microcalcifications to help them in screening programs for prevention of breast cancer. Analysis of microcalcifications has emerged as a key technique for early diagnosis of breast cancer, but the design of automatic systems to recognize them is complicated by the variability and conditions of mammographic images. In this Thesis the theoretical approaches to design image recognition systems are discussed, with emphasis on the specific problems of detection and classification of microcalcifications. Our study includes techniques ranging from morphological operators, neural networks and support vector machines, to the most recent deep convolutional neural networks. We deal with learning theory by analyzing the importance of the concepts of scale and hierarchy at the design stage and its implications in the search for the architecture of connections and network layers. With these theoretical facts and design elements coming from other works in this area done by the author, three mammogram recognition systems which reflect technological developments are implemented, culminating in a system based on Convolutional Neural Networks (CNN), whose architecture is designed thanks to the previously mentioned theoretical study and practical results of analysis conducted on scales in our image database. All three systems are trained and validated against the DDSM mammographic database, with a total of 100 training samples and 100 test samples chosen to avoid bias and stand for a real screening program. The validity of the CNN approach to the problem is demonstrated and a research way to help in designing the architecture of these networks is proposed.

Contribuciones en sistemas de adquisición de datos inteligentes para entornos de fusión por confinamiento magnético

Los sistemas de adquisición de datos utilizados en los diagnósticos de los dispositivos de fusión termonuclear se enfrentan a importantes retos planteados en los dispositivos de pulso largo. Incluso en los dispositivos de pulso corto, en los que se analizan los datos después de la descarga, existen aún una gran cantidad de datos sin analizar, lo cual supone que queda una gran cantidad de conocimiento por descubrir dentro de las bases de datos existentes. En la última década, la comunidad de fusión ha realizado un gran esfuerzo para mejorar los métodos de análisis off‐line para mejorar este problema, pero no se ha conseguido resolver completamente, debido a que algunos de estos métodos han de resolverse en tiempo real. Este paradigma lleva a establecer que los dispositivos de pulso largo deberán incluir dispositivos de adquisición de datos con capacidades de procesamiento local, capaces de ejecutar avanzados algoritmos de análisis. Los trabajos de investigación realizados en esta tesis tienen como objetivo determinar si es posible incrementar la capacidad local de procesamiento en tiempo real de dichos sistemas mediante el uso de GPUs. Para ello durante el trascurso del periodo de experimentación realizado se han evaluado distintas propuestas a través de casos de uso reales elaborados para algunos de los dispositivos de fusión más representativos como ITER, JET y TCV. Las conclusiones y experiencias obtenidas en dicha fase han permitido proponer un modelo y una metodología de desarrollo para incluir esta tecnología en los sistemas de adquisición para diagnósticos de distinta naturaleza. El modelo define no sólo la arquitectura hardware óptima para realizar dicha integración, sino también la incorporación de este nuevo recurso de procesamiento en los Sistemas de Control de Supervisión y Adquisición de Datos (SCADA) utilizados en la comunidad de fusión (EPICS), proporcionando una solución completa. La propuesta se complementa con la definición de una metodología que resuelve las debilidades detectadas, y permite trazar un camino de integración de la solución en los estándares hardware y software existentes. La evaluación final se ha realizado mediante el desarrollo de un caso de uso representativo de los diagnósticos que necesitan adquisición y procesado de imágenes en el contexto del dispositivo internacional ITER, y ha sido testeada con éxito en sus instalaciones. La solución propuesta en este trabajo ha sido incluida por la ITER IO en su catálogo de soluciones estándar para el desarrollo de sus futuros diagnósticos. Por otra parte, como resultado y fruto de la investigación de esta tesis, cabe destacar el acuerdo llevado a cabo con la empresa National Instruments en términos de transferencia tecnológica, lo que va a permitir la actualización de los sistemas de adquisición utilizados en los dispositivos de fusión. ABSTRACT Data acquisition systems used in the diagnostics of thermonuclear fusion devices face important challenges due to the change in the data acquisition paradigm needed for long pulse operation. Even in shot pulse devices, where data is mainly analyzed after the discharge has finished , there is still a large amount of data that has not been analyzed, therefore producing a lot of buried knowledge that still lies undiscovered in the data bases holding the vast amount of data that has been generated. There has been a strong effort in the fusion community in the last decade to improve the offline analysis methods to overcome this problem, but it has proved to be insufficient unless some of these mechanisms can be run in real time. In long pulse devices this new paradigm, where data acquisition devices include local processing capabilities to be able to run advanced data analysis algorithms, will be a must. The research works done in this thesis aim to determining whether it is possible to increase local capacity for real‐time processing of such systems by using GPUs. For that, during the experimentation period, various proposals have been evaluated through use cases developed for several of the most representative fusion devices, ITER, JET and TCV. Conclusions and experiences obtained have allowed to propose a model, and a development methodology, to include this technology in systems for diagnostics of different nature. The model defines not only the optimal hardware architecture for achieving this integration, but also the incorporation of this new processing resource in one of the Systems of Supervision Control and Data Acquisition (SCADA) systems more relevant at the moment in the fusion community (EPICS), providing a complete solution. The final evaluation has been performed through a use case developed for a generic diagnostic requiring image acquisition and processing for the international ITER device, and has been successfully tested in their premises. The solution proposed in this thesis has been included by the ITER IO in his catalog of standard solutions for the development of their future diagnostics. This has been possible thanks to the technologic transfer agreement signed with xi National Instruments which has permitted us to modify and update one of their core software products targeted for the acquisition systems used in these devices.

Estimación eficiente de atributos demográficos del rostro humano en imágenes

Sin duda, el rostro humano ofrece mucha más información de la que pensamos. La cara transmite sin nuestro consentimiento señales no verbales, a partir de las interacciones faciales, que dejan al descubierto nuestro estado afectivo, actividad cognitiva, personalidad y enfermedades. Estudios recientes [OFT14, TODMS15] demuestran que muchas de nuestras decisiones sociales e interpersonales derivan de un previo análisis facial de la cara que nos permite establecer si esa persona es confiable, trabajadora, inteligente, etc. Esta interpretación, propensa a errores, deriva de la capacidad innata de los seres humanas de encontrar estas señales e interpretarlas. Esta capacidad es motivo de estudio, con un especial interés en desarrollar métodos que tengan la habilidad de calcular de manera automática estas señales o atributos asociados a la cara. Así, el interés por la estimación de atributos faciales ha crecido rápidamente en los últimos años por las diversas aplicaciones en que estos métodos pueden ser utilizados: marketing dirigido, sistemas de seguridad, interacción hombre-máquina, etc. Sin embargo, éstos están lejos de ser perfectos y robustos en cualquier dominio de problemas. La principal dificultad encontrada es causada por la alta variabilidad intra-clase debida a los cambios en la condición de la imagen: cambios de iluminación, oclusiones, expresiones faciales, edad, género, etnia, etc.; encontradas frecuentemente en imágenes adquiridas en entornos no controlados. Este de trabajo de investigación estudia técnicas de análisis de imágenes para estimar atributos faciales como el género, la edad y la postura, empleando métodos lineales y explotando las dependencias estadísticas entre estos atributos. Adicionalmente, nuestra propuesta se centrará en la construcción de estimadores que tengan una fuerte relación entre rendimiento y coste computacional. Con respecto a éste último punto, estudiamos un conjunto de estrategias para la clasificación de género y las comparamos con una propuesta basada en un clasificador Bayesiano y una adecuada extracción de características. Analizamos en profundidad el motivo de porqué las técnicas lineales no han logrado resultados competitivos hasta la fecha y mostramos cómo obtener rendimientos similares a las mejores técnicas no-lineales. Se propone un segundo algoritmo para la estimación de edad, basado en un regresor K-NN y una adecuada selección de características tal como se propuso para la clasificación de género. A partir de los experimentos desarrollados, observamos que el rendimiento de los clasificadores se reduce significativamente si los ´estos han sido entrenados y probados sobre diferentes bases de datos. Hemos encontrado que una de las causas es la existencia de dependencias entre atributos faciales que no han sido consideradas en la construcción de los clasificadores. Nuestro resultados demuestran que la variabilidad intra-clase puede ser reducida cuando se consideran las dependencias estadísticas entre los atributos faciales de el género, la edad y la pose; mejorando el rendimiento de nuestros clasificadores de atributos faciales con un coste computacional pequeño. Abstract Surely the human face provides much more information than we think. The face provides without our consent nonverbal cues from facial interactions that reveal our emotional state, cognitive activity, personality and disease. Recent studies [OFT14, TODMS15] show that many of our social and interpersonal decisions derive from a previous facial analysis that allows us to establish whether that person is trustworthy, hardworking, intelligent, etc. This error-prone interpretation derives from the innate ability of human beings to find and interpret these signals. This capability is being studied, with a special interest in developing methods that have the ability to automatically calculate these signs or attributes associated with the face. Thus, the interest in the estimation of facial attributes has grown rapidly in recent years by the various applications in which these methods can be used: targeted marketing, security systems, human-computer interaction, etc. However, these are far from being perfect and robust in any domain of problems. The main difficulty encountered is caused by the high intra-class variability due to changes in the condition of the image: lighting changes, occlusions, facial expressions, age, gender, ethnicity, etc.; often found in images acquired in uncontrolled environments. This research work studies image analysis techniques to estimate facial attributes such as gender, age and pose, using linear methods, and exploiting the statistical dependencies between these attributes. In addition, our proposal will focus on the construction of classifiers that have a good balance between performance and computational cost. We studied a set of strategies for gender classification and we compare them with a proposal based on a Bayesian classifier and a suitable feature extraction based on Linear Discriminant Analysis. We study in depth why linear techniques have failed to provide competitive results to date and show how to obtain similar performances to the best non-linear techniques. A second algorithm is proposed for estimating age, which is based on a K-NN regressor and proper selection of features such as those proposed for the classification of gender. From our experiments we note that performance estimates are significantly reduced if they have been trained and tested on different databases. We have found that one of the causes is the existence of dependencies between facial features that have not been considered in the construction of classifiers. Our results demonstrate that intra-class variability can be reduced when considering the statistical dependencies between facial attributes gender, age and pose, thus improving the performance of our classifiers with a reduced computational cost.

Análisis de media de diferencia entre imágenes y su posterior implementación usando Matlab

El proyecto consta de dos partes principales y dos anexos. La primera es teórica, en ella realizamos; a modo de introducción, un estudio sobre el tratamiento digital de la imagen, desarrollando las principales técnicas de tratamiento y análisis de imágenes que pudimos estudiar durante la carrera. Una vez desgranado el análisis nos centraremos en la correlación digital de imagen, su evolución y distintas técnicas, donde nos centramos en la correlación cruzada normalizada que usamos posteriormente para la correlación de imágenes con Matlab. La segunda parte consiste en la implementación de un sencillo programa mediante Matlab en el que podremos evaluar y analizar las diferencias entre dos o más imágenes, pudiendo observar gráficamente la desviación en milímetros entre varias imágenes y su dirección con vectores. Posteriormente analizamos los resultados obtenidos y proponemos posibles mejoras para futuros proyectos de correlación de imágenes digitales. Por último, incluimos un par de anexos en los que incluimos un tutorial para automatizar acciones con Adobe Photoshop para facilitar el pretratamiento de fotografías antes de analizarlas con el script y una posible práctica de laboratorio para futuros alumnos de la escuela utilizando nuestro script de Matlab. ABSTRACT. The project involves two main parts and two annexes. The first is theoretical, it performed; by way of introduction, a study on digital image processing, developing the main treatment techniques and image analysis we were able to study along our career. Once shelled analysis we will focus on digital image correlation, evolution and different techniques, where we focus on normalized cross-correlation which we use later for the correlation of images with Matlab. The second part is the implementation of a simple program using Matlab where we can evaluate and analyze the differences between two or more images and can graphically see the deviation in millimeters between various images and their direction vectors. Then we analyze the results and propose possible improvements for future projects correlation of digital images. Finally, we have a couple of annexes in which we include a tutorial to automate actions with Adobe Photoshop to facilitate pretreatment photographs before analyzing the script and a possible lab for future school students using our Matlab script.