Näyttelijän taide venäläisessä elokuvassa 1907-1919

Väitöskirjan aihe on, kuinka elokuvanäyttelijän taide ja sitä koskeva ajattelu kehittyivät Venäjällä yksityisen elokuvatuotannon vuosina 1907–1919. Tutkimus kuuluu kulttuurihistorian alaan. Sen näkökulma on elokuvan esteettinen historia, ja tutkimus liittyy ns. revisionistisen elokuvahistorian pyrkimykseen arvioida uudelleen näytelmäelokuvan varhaisvaiheita. Analyysi kohdistuu esteettiseen aikalaisajatteluun sekä elokuvatuotannon käytäntöihin ja prosesseihin. Lähteinä on käytetty elokuvanäyttelemistä koskevaa julkista keskustelua, elokuvantekijöiden jättämää muistietoa ja ajalta säilyneitä elokuvia. Käsittely jakautuu kolmeen väljän kronologisesti järjestettyyn lukuun. Luku 2 keskittyy venäläisen fiktioelokuvan varhaisvuosiin 1910-luvun taitteen molemmin puolin. Luku 3 käsittelee pitkän näytelmäelokuvan läpimurrosta alkunsa saanutta keskustelua psykologisesta elokuvasta. Luku 4 etenee maailmansodan vuosina nouseen kuvallisen, ohjaajakeskeisen elokuvakäsityksen kautta kohti varhaisen neuvostoelokuvan ajatusta näyttelijästä ”mallina”. Väitöskirjassa esitetään, että käsitys näyttelemisestä, ja sitä myötä elokuvasta yleensä, kävi tutkittuna ajanjaksona läpi kehämäisen kehityksen, jossa vuorottelivat käsitykset elokuvasta modernina ja elokuvasta traditiona. Tutkimus problematisoi myöhempää elokuvakäsitystä, jonka mukaan elokuvaestetiikan perusyksikkö on otos. Toisin kuin myöhempinä vuosikymmeninä 1910-luvulla näytteleminen oli avainkysymys, jonka kautta lähestyttiin elokuvan olemusta itseään. Venäjällä ajatukset elokuvanäyttelemisestä kehittyivät vuorovaikutuksessa saman ajan teatteriestetiikan kanssa, joskin elokuva miellettiin jo varhain erilliseksi taidemuodoksi. Tsaarinajan elokuvan vaikutusvaltaisimmaksi esteettiseksi ohjelmaksi muodostui psykologinen elokuva, jonka inspiraationa toimi osittain Konstantin Stanislavskin samaan aikaan kehittämä näyttelijäntyön järjestelmä. Elävä näyttelijä ja näyttelijän ”kokeminen” nähtiin ratkaisuna elokuvavälineen keskeisenä ongelmana pidettyyn mekaanisuuteen. Ajan studiokäytännöissä psykologinen lähestymistapa puolestaan merkitsi usein vastausten etsimistä teollisen elokuvatuotannon olosuhteista syntyneisiin ongelmiin.

Supervised localimage feature detection

This thesis is about detection of local image features. The research topic belongs to the wider area of object detection, which is a machine vision and pattern recognition problem where an object must be detected (located) in an image. State-of-the-art object detection methods often divide the problem into separate interest point detection and local image description steps, but in this thesis a different technique is used, leading to higher quality image features which enable more precise localization. Instead of using interest point detection the landmark positions are marked manually. Therefore, the quality of the image features is not limited by the interest point detection phase and the learning of image features is simplified. The approach combines both interest point detection and local description into one phase for detection. Computational efficiency of the descriptor is therefore important, leaving out many of the commonly used descriptors as unsuitably heavy. Multiresolution Gabor features has been the main descriptor in this thesis and improving their efficiency is a significant part. Actual image features are formed from descriptors by using a classifierwhich can then recognize similar looking patches in new images. The main classifier is based on Gaussian mixture models. Classifiers are used in one-class classifier configuration where there are only positive training samples without explicit background class. The local image feature detection method has been tested with two freely available face detection databases and a proprietary license plate database. The localization performance was very good in these experiments. Other applications applying the same under-lying techniques are also presented, including object categorization and fault detection.

Local and Global Feature Extraction for Invariant Object Recognition

Perceiving the world visually is a basic act for humans, but for computers it is still an unsolved problem. The variability present innatural environments is an obstacle for effective computer vision. The goal of invariant object recognition is to recognise objects in a digital image despite variations in, for example, pose, lighting or occlusion. In this study, invariant object recognition is considered from the viewpoint of feature extraction. Thedifferences between local and global features are studied with emphasis on Hough transform and Gabor filtering based feature extraction. The methods are examined with respect to four capabilities: generality, invariance, stability, and efficiency. Invariant features are presented using both Hough transform and Gabor filtering. A modified Hough transform technique is also presented where the distortion tolerance is increased by incorporating local information. In addition, methods for decreasing the computational costs of the Hough transform employing parallel processing and local information are introduced.

Characteristics of Flowing Film

Työssä tutkittiin uutta teknologiaa pigmenttipäällystykseen. Tämä tekniikka on yleisesti tunnettua eräillä muilla teollisuudenaloilla. Kirjallisuustutkimuksessa on esitelty prosessia ja sen eri osatekijöitä sekä muilla aloilla tunnettuja prosessimuuttujia. Päällystyspastojen ja päällystettävien pintojen teoriaa on selvitetty uuden tekniikan ja pigmenttipäällystyksen valossa. Uuden tekniikan perusmekanismeja tutkittiin kokeellisessa osassa. Valuvan nestefilmin stabiilisuutta tutkittiin minimivirtauksen avulla. Stabiilisuustutkimuksen suorittamiseen käytettiin apuna Taguchi-matriisia DOE-ohjelmalla (Design of Experiments). Kokeiden perusteella minimivirtauksen kannalta päällystyspastalle edullisempi koostumus on kalsiumkarbonaatti- kuin kaoliinipasta. Sideaineella on pienempi osuus lateksia ja polyvinyylialkoholia parempi. Suurempi osuus pinta-aktiivista ainetta ja matala pastan kuiva-ainepitoisuus ovat suositeltuja. Tehokas ilmanpoisto päällystyspastasta on myös tärkeää lopullisen tuloksen kannalta. Koekoneella ajetuissa päällystyskokeissa havaittiin valuvan filmin ominaisuuksien tärkeys. Pienetkin kaasumäärät päällystyspastassa häiritsivät lopullisen päällysteen laatua. Päällystyspastan ilmanpoisto on avainasemassa erityisesti kun päällystetään suurella nopeudella pieniä päällystemääriä. Koeajoissa havaittiin kaikki kirjallisuudessa esitellyt rajoittavat tekijät. Kokeissa päällystettiin 400-1600 m/min nopeudella 5-20 g/m² päällystemääriä. Olosuhteet stabiilille nestefilmille vaativat edelleen kehitystä suurella nopeudella päällystettäessä. Päällysteen eroavaisuuksia verrattiin teräpäällystysmenetelmiin. Terä-päällystyksellä saadaan sileä mutta epätasaisesti peittävä pinta kun taas uuden tekniikan päällyste mukailee päällystettävän alustan topografiaa. Tasapaksun päällysteen etuna on hyvä peittävyys jo pienellä päällystemäärällä.

Modelling additional costs caused by a new product feature

Työn tavoitteena oli mallintaa uuden tuoteominaisuuden aiheuttamat lisäkustannukset ja suunnitella päätöksenteon työkalu Timberjack Oy:n kuormatraktorivalmistuksen johtoryhmälle. Tarkoituksena oli luoda karkean tason malli, joka sopisi eri tyyppisten tuoteominaisuuksien kustannuksien selvittämiseen. Uuden tuoteominaisuuden vaikutusta yrityksen eri toimintoihin selvitettiin haastatteluin. Haastattelukierroksen tukena käytettiin kysymyslomaketta. Haastattelujen tavoitteena oli selvittää prosessit, toiminnot ja resurssit, jotka ovat välttämättömiä uuden tuoteominaisuuden tuotantoon saattamisessa ja tuotannossa. Malli suunniteltiin haastattelujen ja tietojärjestelmästä hankitun tiedon pohjalta. Mallin rungon muodostivat ne prosessit ja toiminnot, joihin uudella tuoteominaisuudella on vaikutusta. Huomioon otettiin sellaiset resurssit, joita uusi tuoteominaisuus kuluttaa joko välittömästi, tai välillisesti. Tarkasteluun sisällytettiin ainoastaan lisäkustannukset. Uuden tuoteominaisuuden toteuttamisesta riippumattomat, joka tapauksessa toteutuvat yleiskustannukset jätettiin huomioimatta. Malli on yleistys uuden tuoteominaisuuden aiheuttamista lisäkustannuksista, koska tarkoituksena on, että se sopii eri tyyppisten tuoteominaisuuksien aiheuttamien kustannusten selvittämiseen. Lisäksi malli soveltuu muiden pienehköjen tuotemuutosten kustannusten kartoittamiseen.

Kvinnor och messiasgestalter i science fiction-film

Recension

Comparison of Local Feature Detectors and Descriptors for Visual Object Categorization

Local features are used in many computer vision tasks including visual object categorization, content-based image retrieval and object recognition to mention a few. Local features are points, blobs or regions in images that are extracted using a local feature detector. To make use of extracted local features the localized interest points are described using a local feature descriptor. A descriptor histogram vector is a compact representation of an image and can be used for searching and matching images in databases. In this thesis the performance of local feature detectors and descriptors is evaluated for object class detection task. Features are extracted from image samples belonging to several object classes. Matching features are then searched using random image pairs of a same class. The goal of this thesis is to find out what are the best detector and descriptor methods for such task in terms of detector repeatability and descriptor matching rate.

Spelar kön någon roll när man räddar världen? : kvinnor, kvinnligheter och messiasmyter i SF-film

Studien grundar sig på tanken att populärkulturen och dess uttrycksformer är viktiga att analysera närmare även när det gäller en förståelse av religion i dagens värld. Populärkulturen kan antas både spegla och påverka oss. Detta sker naturligtvis inte på ett enkelt sätt, men populärkulturen kan ändå anses vara med och forma hur vi ser på världen omkring oss och på fenomen som t.ex. religion och könsroller. Den genre Sjö valt att rikta in sig på, science fiction, är vald med tanke på hur denna genre tagit sig an både frågor om religion och genus och hur den även blir av betydelse för analyser av dagens värld. Studien riktar i första hand in sig på forskning kring frälsartemat i populärkulturen. Det delvis nya som tillförs forskningen är ett genusperspektiv. Istället för att rikta in sig på de oftast manliga messiasgestalterna ser studien således till den kvinnliga närvaron i berättelserna. För det första analyseras kvinnliga karaktärer i rollerna som kärleksobjekt och mödrar. Centrala frågor som tas upp i denna del av avhandlingen är de kvinnliga karaktärernas roll i förhållande till manliga messiasgestalter och messiasmyter i materialet. Andra frågor som behandlas är de kvinnliga karaktärernas tillgång till en religiös röst och religiöst ledarskap, samt en hurdan kvinnlighet de kan anses representera. För det andra ser studien närmare på frågan om vad som händer med messiasmyten när en kvinna istället för en man tillåts rädda världen. En jämförelse görs mellan manliga och kvinnliga messiasgestalter och vissa tydliga olikheter särskilt i relation till frågor om religiös makt presenteras. Sofia Sjös avhandling visar på problem när det gäller frågor om kvinnligt religiöst ledarskap som även kan relateras till attityder i dagens värld, men pekar också på hur traditionella framställningar av både messiasmyt och kvinnlighet utmanas och förändras i det undersökta materialet.

Unca Don and Unca Scrooge’s Guide to History. Representations of the Past in the Disney Comics of Don Rosa

This thesis studies the various forms and layers of representations of the past that can be found in the Disney comics of Don Rosa. To stay true to the legacy of renowned comic book artist Carl Barks, Rosa has stopped time in the duck universe to the 1950’s: the decade when Barks created his most noted stories. There is a special feel of historicalness in Rosa’s duck stories, as his characters recall events that occurred in both Rosa’s own stories as well as Barks’. Rosa has shed new light to the past of the characters by writing and illustrating the history of Scrooge McDuck, one of the most beloved Disney characters. Rosa is also adamant that the historical facts used in his stories are always correct and based on thorough research. The methodological tools used in the analysis of the comics come from the fields of comic book studies, film theory, and history culture. Film and comics are recognized by many scholars as very similar media, which share elements that make them comparable in many ways. This thesis utilizes studies on historical film, narrative and genre, which provide valuable insight and comparisons for analysis. The thesis consists of three main chapters, the first of which deconstructs the duck universe in the stories in order to understand how the historicalness in them is created,and which outside elements might affect them, including the genre of Disney comics, publishers, and the legacy of Barks. The next chapter focuses on The Life and Times of Scrooge McDuck series, i.e. the stories which are located in the past. Such stories feature similar representations of history as for example Westerns. They also compress and alter history to meet the restrictions of the medium of comics. The last part focuses on the adventure stories which draw inspiration from for example mythology, and take the characters to strange and mystical, but yet historical worlds. Such treasure-hunting stories show similarity to the action-adventure genre in film and for example their stereotypical representations of foreign cultures. Finally, the chapter addresses the problematic of historical fiction and its capability to write history.

Feature selection using Fuzzy Entropy measures with Yu's Similarity measure

In this study, feature selection in classification based problems is highlighted. The role of feature selection methods is to select important features by discarding redundant and irrelevant features in the data set, we investigated this case by using fuzzy entropy measures. We developed fuzzy entropy based feature selection method using Yu's similarity and test this using similarity classifier. As the similarity classifier we used Yu's similarity, we tested our similarity on the real world data set which is dermatological data set. By performing feature selection based on fuzzy entropy measures before classification on our data set the empirical results were very promising, the highest classification accuracy of 98.83% was achieved when testing our similarity measure to the data set. The achieved results were then compared with some other results previously obtained using different similarity classifiers, the obtained results show better accuracy than the one achieved before. The used methods helped to reduce the dimensionality of the used data set, to speed up the computation time of a learning algorithm and therefore have simplified the classification task

The Design and Implementation of a Power Management Feature to a Configuration Management System

Green IT is a term that covers various tasks and concepts that are related to reducing the environmental impact of IT. At enterprise level, Green IT has significant potential to generate sustainable cost savings: the total amount of devices is growing and electricity prices are rising. The lifecycle of a computer can be made more environmentally sustainable using Green IT, e.g. by using energy efficient components and by implementing device power management. The challenge using power management at enterprise level is how to measure and follow-up the impact of power management policies? During the thesis a power management feature was developed to a configuration management system. The feature can be used to automatically power down and power on PCs using a pre-defined schedule and to estimate the total power usage of devices. Measurements indicate that using the feature the device power consumption can be monitored quite precisely and the power consumption can be reduced, which generates electricity cost savings and reduces the environmental impact of IT.

Scaling up stepwise feature introduction to construction of large software systems

Developing software is a difficult and error-prone activity. Furthermore, the complexity of modern computer applications is significant. Hence,an organised approach to software construction is crucial. Stepwise Feature Introduction – created by R.-J. Back – is a development paradigm, in which software is constructed by adding functionality in small increments. The resulting code has an organised, layered structure and can be easily reused. Moreover, the interaction with the users of the software and the correctness concerns are essential elements of the development process, contributing to high quality and functionality of the final product. The paradigm of Stepwise Feature Introduction has been successfully applied in an academic environment, to a number of small-scale developments. The thesis examines the paradigm and its suitability to construction of large and complex software systems by focusing on the development of two software systems of significant complexity. Throughout the thesis we propose a number of improvements and modifications that should be applied to the paradigm when developing or reengineering large and complex software systems. The discussion in the thesis covers various aspects of software development that relate to Stepwise Feature Introduction. More specifically, we evaluate the paradigm based on the common practices of object-oriented programming and design and agile development methodologies. We also outline the strategy to testing systems built with the paradigm of Stepwise Feature Introduction.

Laser scribing of thin-film PV modules

This study is a literature review on laser scribing in monolithically interconnected thin-film PV modules, focusing on efficiency of modules based on absorber materials CIGS, CdTe and a-Si. In thin-film PV module manufacturing scribing is used to interconnect individual cells monolithically by P1, P2 and P3 scribes. Laser scribing has several advantages compared to mechanical scribing for this purpose. However, laser scribing of thin-films can be a challenging process and may induce efficiency reducing defects. Some of these defects can be avoided by improving optimisation or processing methods.

Scalable Feature Selection Applications for Genome-Wide Association Studies of Complex Diseases

Personalized medicine will revolutionize our capabilities to combat disease. Working toward this goal, a fundamental task is the deciphering of geneticvariants that are predictive of complex diseases. Modern studies, in the formof genome-wide association studies (GWAS) have afforded researchers with the opportunity to reveal new genotype-phenotype relationships through the extensive scanning of genetic variants. These studies typically contain over half a million genetic features for thousands of individuals. Examining this with methods other than univariate statistics is a challenging task requiring advanced algorithms that are scalable to the genome-wide level. In the future, next-generation sequencing studies (NGS) will contain an even larger number of common and rare variants. Machine learning-based feature selection algorithms have been shown to have the ability to effectively create predictive models for various genotype-phenotype relationships. This work explores the problem of selecting genetic variant subsets that are the most predictive of complex disease phenotypes through various feature selection methodologies, including filter, wrapper and embedded algorithms. The examined machine learning algorithms were demonstrated to not only be effective at predicting the disease phenotypes, but also doing so efficiently through the use of computational shortcuts. While much of the work was able to be run on high-end desktops, some work was further extended so that it could be implemented on parallel computers helping to assure that they will also scale to the NGS data sets. Further, these studies analyzed the relationships between various feature selection methods and demonstrated the need for careful testing when selecting an algorithm. It was shown that there is no universally optimal algorithm for variant selection in GWAS, but rather methodologies need to be selected based on the desired outcome, such as the number of features to be included in the prediction model. It was also demonstrated that without proper model validation, for example using nested cross-validation, the models can result in overly-optimistic prediction accuracies and decreased generalization ability. It is through the implementation and application of machine learning methods that one can extract predictive genotype–phenotype relationships and biological insights from genetic data sets.

Partikkelikokojakaumamenetelmän testaus INCA Feature

Tässä työssä testattiin partikkelikokojakaumien analysoinnissa käytettävää kuvankäsittelyohjelmaa INCA Feature. Partikkelikokojakaumat määritettiin elektronimikroskooppikuvista INCA Feature ohjelmaa käyttäen partikkeleiden projektiokuvista päällystyspigmenttinä käytettävälle talkille ja kahdelle eri karbonaattilaadulle. Lisäksi määritettiin partikkelikokojakaumat suodatuksessa ja puhdistuksessa apuaineina käytettäville piidioksidi- ja alumiinioksidihiukkasille. Kuvankäsittelyohjelmalla määritettyjä partikkelikokojakaumia verrattiin partikkelin laskeutumisnopeuteen eli sedimentaatioon perustuvalla SediGraph 5100 analysaattorilla ja laserdiffraktioon perustuvalla Coulter LS 230 menetelmällä analysoituihin partikkelikokojakaumiin. SediGraph 5100 ja kuva-analyysiohjelma antoivat talkkipartikkelien kokojakaumalle hyvin samankaltaisen keskiarvon. Sen sijaan Coulter LS 230 laitteen antama kokojakauman keskiarvo poikkesi edellisistä. Kaikki vertailussa olleet partikkelikokojakaumamenetelmät asettivat eri näytteiden partikkelit samaan kokojärjestykseen. Kuitenkaan menetelmien tuloksia ei voida numeerisesti verrata toisiinsa, sillä kaikissa käytetyissä analyysimenetelmissä partikkelikoon mittaus perustuu partikkelin eri ominaisuuteen. Työn perusteella kaikki testatut analyysimenetelmät soveltuvat paperipigmenttien partikkelikokojakaumien määrittämiseen. Tässä työssä selvitettiin myös kuva-analyysiin tarvittava partikkelien lukumäärä, jolla analyysitulos on luotettava. Työssä todettiin, että analysoitavien partikkelien lukumäärän tulee olla vähintään 300 partikkelia. Liian suuri näytemäärä lisää kokojakauman hajontaa ja pidentää analyysiin käytettyä aikaa useaan tuntiin. Näytteenkäsittely vaatii vielä lisää tutkimuksia, sillä se on tärkein ja kriittisin vaihe SEM ja kuva-analyysiohjelmalla tehtävää partikkelikokoanalyysiä. Automaattisten mikroskooppien yleistyminen helpottaa ja nopeuttaa analyysien tekoa, jolloin menetelmän suosio tulee kasvamaan myös paperipigmenttien tutkimuksessa. Laitteiden korkea hinta ja käyttäjältä vaadittava eritysosaaminen tulevat rajaamaan käytön ainakin toistaiseksi tutkimuslaitoksiin.