Alternative ways to estimate change points in multinomial sequences. An application to an authorship attribution problem

The statistical analysis of literary style is the part of stylometry that compares measurable characteristics in a text that are rarely controlled by the author, with those in other texts. When the goal is to settle authorship questions, these characteristics should relate to the author’s style and not to the genre, epoch or editor, and they should be such that their variation between authors is larger than the variation within comparable texts from the same author. For an overview of the literature on stylometry and some of the techniques involved, see for example Mosteller and Wallace (1964, 82), Herdan (1964), Morton (1978), Holmes (1985), Oakes (1998) or Lebart, Salem and Berry (1998). Tirant lo Blanc, a chivalry book, is the main work in catalan literature and it was hailed to be “the best book of its kind in the world” by Cervantes in Don Quixote. Considered by writters like Vargas Llosa or Damaso Alonso to be the first modern novel in Europe, it has been translated several times into Spanish, Italian and French, with modern English translations by Rosenthal (1996) and La Fontaine (1993). The main body of this book was written between 1460 and 1465, but it was not printed until 1490. There is an intense and long lasting debate around its authorship sprouting from its first edition, where its introduction states that the whole book is the work of Martorell (1413?-1468), while at the end it is stated that the last one fourth of the book is by Galba (?-1490), after the death of Martorell. Some of the authors that support the theory of single authorship are Riquer (1990), Chiner (1993) and Badia (1993), while some of those supporting the double authorship are Riquer (1947), Coromines (1956) and Ferrando (1995). For an overview of this debate, see Riquer (1990). Neither of the two candidate authors left any text comparable to the one under study, and therefore discriminant analysis can not be used to help classify chapters by author. By using sample texts encompassing about ten percent of the book, and looking at word length and at the use of 44 conjunctions, prepositions and articles, Ginebra and Cabos (1998) detect heterogeneities that might indicate the existence of two authors. By analyzing the diversity of the vocabulary, Riba and Ginebra (2000) estimates that stylistic boundary to be near chapter 383. Following the lead of the extensive literature, this paper looks into word length, the use of the most frequent words and into the use of vowels in each chapter of the book. Given that the features selected are categorical, that leads to three contingency tables of ordered rows and therefore to three sequences of multinomial observations. Section 2 explores these sequences graphically, observing a clear shift in their distribution. Section 3 describes the problem of the estimation of a suden change-point in those sequences, in the following sections we propose various ways to estimate change-points in multinomial sequences; the method in section 4 involves fitting models for polytomous data, the one in Section 5 fits gamma models onto the sequence of Chi-square distances between each row profiles and the average profile, the one in Section 6 fits models onto the sequence of values taken by the first component of the correspondence analysis as well as onto sequences of other summary measures like the average word length. In Section 7 we fit models onto the marginal binomial sequences to identify the features that distinguish the chapters before and after that boundary. Most methods rely heavily on the use of generalized linear models

Classification of textures seen from different distances and under varying illumination direction

Changes in the angle of illumination incident upon a 3D surface texture can significantly alter its appearance, implying variations in the image texture. These texture variations produce displacements of class members in the feature space, increasing the failure rates of texture classifiers. To avoid this problem, a model-based texture recognition system which classifies textures seen from different distances and under different illumination directions is presented in this paper. The system works on the basis of a surface model obtained by means of 4-source colour photometric stereo, used to generate 2D image textures under different illumination directions. The recognition system combines coocurrence matrices for feature extraction with a Nearest Neighbour classifier. Moreover, the recognition allows one to guess the approximate direction of the illumination used to capture the test image

Prediction of glucose excursions under uncertain parameters and food intake in intensive insulin therapy for type 1 diabetes mellitus

Considering the difficulty in the insulin dosage selection and the problem of hyper- and hypoglycaemia episodes in type 1 diabetes, dosage-aid systems appear as tremendously helpful for these patients. A model-based approach to this problem must unavoidably consider uncertainty sources such as the large intra-patient variability and food intake. This work addresses the prediction of glycaemia for a given insulin therapy face to parametric and input uncertainty, by means of modal interval analysis. As result, a band containing all possible glucose excursions suffered by the patient for the given uncertainty is obtained. From it, a safer prediction of possible hyper- and hypoglycaemia episodes can be calculated

Constraint satisfaction techniques under uncertain conditions for fault diagnosis in nonlinear dynamic systems

The speed of fault isolation is crucial for the design and reconfiguration of fault tolerant control (FTC). In this paper the fault isolation problem is stated as a constraint satisfaction problem (CSP) and solved using constraint propagation techniques. The proposed method is based on constraint satisfaction techniques and uncertainty space refining of interval parameters. In comparison with other approaches based on adaptive observers, the major advantage of the presented method is that the isolation speed is fast even taking into account uncertainty in parameters, measurements and model errors and without the monotonicity assumption. In order to illustrate the proposed approach, a case study of a nonlinear dynamic system is presented

Simulation of interlaminar and intralaminar damage in polymer-based composites for aeronautical applications under impact loading

La aplicación de materiales compuestos de matriz polimérica reforzados mediante fibras largas (FRP, Fiber Reinforced Plastic), está en gradual crecimiento debido a las buenas propiedades específicas y a la flexibilidad en el diseño. Uno de los mayores consumidores es la industria aeroespacial, dado que la aplicación de estos materiales tiene claros beneficios económicos y medioambientales. Cuando los materiales compuestos se aplican en componentes estructurales, se inicia un programa de diseño donde se combinan ensayos reales y técnicas de análisis. El desarrollo de herramientas de análisis fiables que permiten comprender el comportamiento mecánico de la estructura, así como reemplazar muchos, pero no todos, los ensayos reales, es de claro interés. Susceptibilidad al daño debido a cargas de impacto fuera del plano es uno de los aspectos de más importancia que se tienen en cuenta durante el proceso de diseño de estructuras de material compuesto. La falta de conocimiento de los efectos del impacto en estas estructuras es un factor que limita el uso de estos materiales. Por lo tanto, el desarrollo de modelos de ensayo virtual mecánico para analizar la resistencia a impacto de una estructura es de gran interés, pero aún más, la predicción de la resistencia residual después del impacto. En este sentido, el presente trabajo abarca un amplio rango de análisis de eventos de impacto a baja velocidad en placas laminadas de material compuesto, monolíticas, planas, rectangulares, y con secuencias de apilamiento convencionales. Teniendo en cuenta que el principal objetivo del presente trabajo es la predicción de la resistencia residual a compresión, diferentes tareas se llevan a cabo para favorecer el adecuado análisis del problema. Los temas que se desarrollan son: la descripción analítica del impacto, el diseño y la realización de un plan de ensayos experimentales, la formulación e implementación de modelos constitutivos para la descripción del comportamiento del material, y el desarrollo de ensayos virtuales basados en modelos de elementos finitos en los que se usan los modelos constitutivos implementados.

Texture recognition under varying imaging geometries

La visió és probablement el nostre sentit més dominant a partir del qual derivem la majoria d'informació del món que ens envolta. A través de la visió podem percebre com són les coses, on són i com es mouen. En les imatges que percebem amb el nostre sistema de visió podem extreure'n característiques com el color, la textura i la forma, i gràcies a aquesta informació som capaços de reconèixer objectes fins i tot quan s'observen sota unes condicions totalment diferents. Per exemple, som capaços de distingir un mateix objecte si l'observem des de diferents punts de vista, distància, condicions d'il·luminació, etc. La Visió per Computador intenta emular el sistema de visió humà mitjançant un sistema de captura d'imatges, un ordinador, i un conjunt de programes. L'objectiu desitjat no és altre que desenvolupar un sistema que pugui entendre una imatge d'una manera similar com ho realitzaria una persona. Aquesta tesi es centra en l'anàlisi de la textura per tal de realitzar el reconeixement de superfícies. La motivació principal és resoldre el problema de la classificació de superfícies texturades quan han estat capturades sota diferents condicions, com ara distància de la càmera o direcció de la il·luminació. D'aquesta forma s'aconsegueix reduir els errors de classificació provocats per aquests canvis en les condicions de captura. En aquest treball es presenta detalladament un sistema de reconeixement de textures que ens permet classificar imatges de diferents superfícies capturades en diferents condicions. El sistema proposat es basa en un model 3D de la superfície (que inclou informació de color i forma) obtingut mitjançant la tècnica coneguda com a 4-Source Colour Photometric Stereo (CPS). Aquesta informació és utilitzada posteriorment per un mètode de predicció de textures amb l'objectiu de generar noves imatges 2D de les textures sota unes noves condicions. Aquestes imatges virtuals que es generen seran la base del nostre sistema de reconeixement, ja que seran utilitzades com a models de referència per al nostre classificador de textures. El sistema de reconeixement proposat combina les Matrius de Co-ocurrència per a l'extracció de característiques de textura, amb la utilització del Classificador del veí més proper. Aquest classificador ens permet al mateix temps aproximar la direcció d'il·luminació present en les imatges que s'utilitzen per testejar el sistema de reconeixement. És a dir, serem capaços de predir l'angle d'il·luminació sota el qual han estat capturades les imatges de test. Els resultats obtinguts en els diferents experiments que s'han realitzat demostren la viabilitat del sistema de predicció de textures, així com del sistema de reconeixement.