Automatic generation of active coordinates for quantum dynamics calculations: application to the dynamics of benzene photochemistry

A new practical method to generate a subspace of active coordinates for quantum dynamics calculations is presented. These reduced coordinates are obtained as the normal modes of an analytical quadratic representation of the energy difference between excited and ground states within the complete active space self-consistent field method. At the Franck-Condon point, the largest negative eigenvalues of this Hessian correspond to the photoactive modes: those that reduce the energy difference and lead to the conical intersection; eigenvalues close to 0 correspond to bath modes, while modes with large positive eigenvalues are photoinactive vibrations, which increase the energy difference. The efficacy of quantum dynamics run in the subspace of the photoactive modes is illustrated with the photochemistry of benzene, where theoretical simulations are designed to assist optimal control experiments

Manifold clustering for motion segmentation

En aquesta tesi s’estudia el problema de la segmentació del moviment. La tesi presenta una revisió dels principals algoritmes de segmentació del moviment, s’analitzen les característiques principals i es proposa una classificació de les tècniques més recents i importants. La segmentació es pot entendre com un problema d’agrupament d’espais (manifold clustering). Aquest estudi aborda alguns dels reptes més difícils de la segmentació de moviment a través l’agrupament d’espais. S’han proposat nous algoritmes per a l’estimació del rang de la matriu de trajectòries, s’ha presenta una mesura de similitud entre subespais, s’han abordat problemes relacionats amb el comportament dels angles canònics i s’ha desenvolupat una eina genèrica per estimar quants moviments apareixen en una seqüència. L´ultima part de l’estudi es dedica a la correcció de l’estimació inicial d’una segmentació. Aquesta correcció es du a terme ajuntant els problemes de la segmentació del moviment i de l’estructura a partir del moviment.

New medical registration and segmentation techniques using information-theoretic tools

El processament d'imatges mèdiques és una important àrea de recerca. El desenvolupament de noves tècniques que assisteixin i millorin la interpretació visual de les imatges de manera ràpida i precisa és fonamental en entorns clínics reals. La majoria de contribucions d'aquesta tesi són basades en Teoria de la Informació. Aquesta teoria tracta de la transmissió, l'emmagatzemament i el processament d'informació i és usada en camps tals com física, informàtica, matemàtica, estadística, biologia, gràfics per computador, etc. En aquesta tesi, es presenten nombroses eines basades en la Teoria de la Informació que milloren els mètodes existents en l'àrea del processament d'imatges, en particular en els camps del registre i la segmentació d'imatges. Finalment es presenten dues aplicacions especialitzades per l'assessorament mèdic que han estat desenvolupades en el marc d'aquesta tesi.

Image segmentation integrating colour, texture and boundary information

La tesis se centra en la Visión por Computador y, más concretamente, en la segmentación de imágenes, la cual es una de las etapas básicas en el análisis de imágenes y consiste en la división de la imagen en un conjunto de regiones visualmente distintas y uniformes considerando su intensidad, color o textura. Se propone una estrategia basada en el uso complementario de la información de región y de frontera durante el proceso de segmentación, integración que permite paliar algunos de los problemas básicos de la segmentación tradicional. La información de frontera permite inicialmente identificar el número de regiones presentes en la imagen y colocar en el interior de cada una de ellas una semilla, con el objetivo de modelar estadísticamente las características de las regiones y definir de esta forma la información de región. Esta información, conjuntamente con la información de frontera, es utilizada en la definición de una función de energía que expresa las propiedades requeridas a la segmentación deseada: uniformidad en el interior de las regiones y contraste con las regiones vecinas en los límites. Un conjunto de regiones activas inician entonces su crecimiento, compitiendo por los píxeles de la imagen, con el objetivo de optimizar la función de energía o, en otras palabras, encontrar la segmentación que mejor se adecua a los requerimientos exprsados en dicha función. Finalmente, todo esta proceso ha sido considerado en una estructura piramidal, lo que nos permite refinar progresivamente el resultado de la segmentación y mejorar su coste computacional. La estrategia ha sido extendida al problema de segmentación de texturas, lo que implica algunas consideraciones básicas como el modelaje de las regiones a partir de un conjunto de características de textura y la extracción de la información de frontera cuando la textura es presente en la imagen. Finalmente, se ha llevado a cabo la extensión a la segmentación de imágenes teniendo en cuenta las propiedades de color y textura. En este sentido, el uso conjunto de técnicas no-paramétricas de estimación de la función de densidad para la descripción del color, y de características textuales basadas en la matriz de co-ocurrencia, ha sido propuesto para modelar adecuadamente y de forma completa las regiones de la imagen. La propuesta ha sido evaluada de forma objetiva y comparada con distintas técnicas de integración utilizando imágenes sintéticas. Además, se han incluido experimentos con imágenes reales con resultados muy positivos.