Real-Time Recognition System for Traffic Signs

The aim of this thesis project is to develop the Traffic Sign Recognition algorithm for real time. Inreal time environment, vehicles move at high speed on roads. For the vehicle intelligent system itbecomes essential to detect, process and recognize the traffic sign which is coming in front ofvehicle with high relative velocity, at the right time, so that the driver would be able to pro-actsimultaneously on instructions given in the Traffic Sign. The system assists drivers about trafficsigns they did not recognize before passing them. With the Traffic Sign Recognition system, thevehicle becomes aware of the traffic environment and reacts according to the situation.The objective of the project is to develop a system which can recognize the traffic signs in real time.The three target parameters are the system’s response time in real-time video streaming, the trafficsign recognition speed in still images and the recognition accuracy. The system consists of threeprocesses; the traffic sign detection, the traffic sign recognition and the traffic sign tracking. Thedetection process uses physical properties of traffic signs based on a priori knowledge to detect roadsigns. It generates the road sign image as the input to the recognition process. The recognitionprocess is implemented using the Pattern Matching algorithm. The system was first tested onstationary images where it showed on average 97% accuracy with the average processing time of0.15 seconds for traffic sign recognition. This procedure was then applied to the real time videostreaming. Finally the tracking of traffic signs was developed using Blob tracking which showed theaverage recognition accuracy to 95% in real time and improved the system’s average response timeto 0.04 seconds. This project has been implemented in C-language using the Open Computer VisionLibrary.

Financial time series analysis : Chaos and neurodynamics approach

This work aims at combining the Chaos theory postulates and Artificial Neural Networks classification and predictive capability, in the field of financial time series prediction. Chaos theory, provides valuable qualitative and quantitative tools to decide on the predictability of a chaotic system. Quantitative measurements based on Chaos theory, are used, to decide a-priori whether a time series, or a portion of a time series is predictable, while Chaos theory based qualitative tools are used to provide further observations and analysis on the predictability, in cases where measurements provide negative answers. Phase space reconstruction is achieved by time delay embedding resulting in multiple embedded vectors. The cognitive approach suggested, is inspired by the capability of some chartists to predict the direction of an index by looking at the price time series. Thus, in this work, the calculation of the embedding dimension and the separation, in Takens‘ embedding theorem for phase space reconstruction, is not limited to False Nearest Neighbor, Differential Entropy or other specific method, rather, this work is interested in all embedding dimensions and separations that are regarded as different ways of looking at a time series by different chartists, based on their expectations. Prior to the prediction, the embedded vectors of the phase space are classified with Fuzzy-ART, then, for each class a back propagation Neural Network is trained to predict the last element of each vector, whereas all previous elements of a vector are used as features.

Le long trajet vers le Nord : de la traduction de la littérature de jeunesse française en suédois

Depuis très récemment, un changement est en train de se produire dans le domaine de la traduction de la littérature jeunesse: auparavant et pendant de nombreuses années, les ouvrages traduits venaient le plus souvent de la Suède pour être traduits en français (Gossas & Lindgren, 2011). Dans l’autre sens, on trouvait des imagiers plus ou moins sans texte, des bandes-dessinées (surtout franco-belges), des retraductions et quelques classiques comme les très populaires ouvrages de Jules Verne ou Le Petit Prince. Or, la littérature jeunesse française est certes abondante – et ce même si l’on s’en tient aux livres publiés en France, mais aussi souvent de grande qualité littéraire et iconique, ce qui devrait a priori encourager sa diffusion. Cette littérature a de surcroît la chance de pouvoir surfer sur la vague actuelle des traductions du français au suédois de livres ne faisant pas partie de cette catégorie. Mais il est bien connu que le système littéraire suédois de la littérature jeunesse comporte peu de livres traduits, en dehors des traductions massives d’ouvrages en anglais. Les questions auxquelles nous répondrons lors de notre présentation sont : Quels sont les livres actuellement traduits du français vers le suédois ? Qui les traduit (quels éditeurs et quels traducteurs) ? Nous allons ainsi montrer quelle a été l’évolution depuis 1970 jusqu’à nos jours. Nous ferons aussi le lien avec nos études précédentes concernant le sens inverse, c’est-à-dire la traduction en français de la littérature suédoise contemporaine pour la jeunesse et de nos résultats en la matière sur les livres traduits, les éditeurs et les traducteurs. Nous utiliserons comme base théorique la théorie du polysystème (Even-Zohar), notamment concernant le rôle de la littérature traduite dans un système littéraire, et les études descriptives de la traduction (voir Toury, Shavit, etc.).