An information theoretic framework for image segmentation

In this paper, an information theoretic framework for image segmentation is presented. This approach is based on the information channel that goes from the image intensity histogram to the regions of the partitioned image. It allows us to define a new family of segmentation methods which maximize the mutual information of the channel. Firstly, a greedy top-down algorithm which partitions an image into homogeneous regions is introduced. Secondly, a histogram quantization algorithm which clusters color bins in a greedy bottom-up way is defined. Finally, the resulting regions in the partitioning algorithm can optionally be merged using the quantized histogram

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.

Informational Aesthetics Measures

The Birkhoff aesthetic measure of an object is the ratio between order and complexity. Informational aesthetics describes the interpretation of this measure from an information-theoretic perspective. From these ideas, the authors define a set of ratios based on information theory and Kolmogorov complexity that can help to quantify the aesthetic experience

Viewpoint-Based Ambient Occlusion

We've developed a new ambient occlusion technique based on an information-theoretic framework. Essentially, our method computes a weighted visibility from each object polygon to all viewpoints; we then use these visibility values to obtain the information associated with each polygon. So, just as a viewpoint has information about the model's polygons, the polygons gather information on the viewpoints. We therefore have two measures associated with an information channel defined by the set of viewpoints as input and the object's polygons as output, or vice versa. From this polygonal information, we obtain an occlusion map that serves as a classic ambient occlusion technique. Our approach also offers additional applications, including an importance-based viewpoint-selection guide, and a means of enhancing object features and producing nonphotorealistic object visualizations

View-dependent information theory quality measures for pixel sampling and scene discretization in flatland

In this paper, we present view-dependent information theory quality measures for pixel sampling and scene discretization in flatland. The measures are based on a definition for the mutual information of a line, and have a purely geometrical basis. Several algorithms exploiting them are presented and compare well with an existing one based on depth differences

Shape complexity based on mutual information

Shape complexity has recently received attention from different fields, such as computer vision and psychology. In this paper, integral geometry and information theory tools are applied to quantify the shape complexity from two different perspectives: from the inside of the object, we evaluate its degree of structure or correlation between its surfaces (inner complexity), and from the outside, we compute its degree of interaction with the circumscribing sphere (outer complexity). Our shape complexity measures are based on the following two facts: uniformly distributed global lines crossing an object define a continuous information channel and the continuous mutual information of this channel is independent of the object discretisation and invariant to translations, rotations, and changes of scale. The measures introduced in this paper can be potentially used as shape descriptors for object recognition, image retrieval, object localisation, tumour analysis, and protein docking, among others

Information sources selection methodology for recommender systems based on intrinsic characteristics and trust measure

El treball desenvolupat en aquesta tesi presenta un profund estudi i proveïx solucions innovadores en el camp dels sistemes recomanadors. Els mètodes que usen aquests sistemes per a realitzar les recomanacions, mètodes com el Filtrat Basat en Continguts (FBC), el Filtrat Col·laboratiu (FC) i el Filtrat Basat en Coneixement (FBC), requereixen informació dels usuaris per a predir les preferències per certs productes. Aquesta informació pot ser demogràfica (Gènere, edat, adreça, etc), o avaluacions donades sobre algun producte que van comprar en el passat o informació sobre els seus interessos. Existeixen dues formes d'obtenir aquesta informació: els usuaris ofereixen explícitament aquesta informació o el sistema pot adquirir la informació implícita disponible en les transaccions o historial de recerca dels usuaris. Per exemple, el sistema recomanador de pel·lícules MovieLens (http://movielens.umn.edu/login) demana als usuaris que avaluïn almenys 15 pel·lícules dintre d'una escala de * a * * * * * (horrible, ...., ha de ser vista). El sistema genera recomanacions sobre la base d'aquestes avaluacions. Quan els usuaris no estan registrat en el sistema i aquest no té informació d'ells, alguns sistemes realitzen les recomanacions tenint en compte l'historial de navegació. Amazon.com (http://www.amazon.com) realitza les recomanacions tenint en compte les recerques que un usuari a fet o recomana el producte més venut. No obstant això, aquests sistemes pateixen de certa falta d'informació. Aquest problema és generalment resolt amb l'adquisició d'informació addicional, se li pregunta als usuaris sobre els seus interessos o es cerca aquesta informació en fonts addicionals. La solució proposada en aquesta tesi és buscar aquesta informació en diverses fonts, específicament aquelles que contenen informació implícita sobre les preferències dels usuaris. Aquestes fonts poden ser estructurades com les bases de dades amb informació de compres o poden ser no estructurades com les pàgines web on els usuaris deixen la seva opinió sobre algun producte que van comprar o posseïxen. Nosaltres trobem tres problemes fonamentals per a aconseguir aquest objectiu: 1 . La identificació de fonts amb informació idònia per als sistemes recomanadors. 2 . La definició de criteris que permetin la comparança i selecció de les fonts més idònies. 3 . La recuperació d'informació de fonts no estructurades. En aquest sentit, en la tesi proposada s'ha desenvolupat: 1 . Una metodologia que permet la identificació i selecció de les fonts més idònies. Criteris basats en les característiques de les fonts i una mesura de confiança han estat utilitzats per a resoldre el problema de la identificació i selecció de les fonts. 2 . Un mecanisme per a recuperar la informació no estructurada dels usuaris disponible en la web. Tècniques de Text Mining i ontologies s'han utilitzat per a extreure informació i estructurar-la apropiadament perquè la utilitzin els recomanadors. Les contribucions del treball desenvolupat en aquesta tesi doctoral són: 1. Definició d'un conjunt de característiques per a classificar fonts rellevants per als sistemes recomanadors 2. Desenvolupament d'una mesura de rellevància de les fonts calculada sobre la base de les característiques definides 3. Aplicació d'una mesura de confiança per a obtenir les fonts més fiables. La confiança es definida des de la perspectiva de millora de la recomanació, una font fiable és aquella que permet millorar les recomanacions. 4. Desenvolupament d'un algorisme per a seleccionar, des d'un conjunt de fonts possibles, les més rellevants i fiable utilitzant les mitjanes esmentades en els punts previs. 5. Definició d'una ontologia per a estructurar la informació sobre les preferències dels usuaris que estan disponibles en Internet. 6. Creació d'un procés de mapatge que extreu automàticament informació de les preferències dels usuaris disponibles en la web i posa aquesta informació dintre de l'ontologia. Aquestes contribucions permeten aconseguir dos objectius importants: 1 . Millorament de les recomanacions usant fonts d'informació alternatives que sigui rellevants i fiables. 2 . Obtenir informació implícita dels usuaris disponible en Internet.