Graph Theory and Social Networks Tutorial

For COMP60

Speak to me graph.

Se compone de diez actividades destinadas a ayudar a los profesores a desarrollar las capacidades de análisis e interpretación de datos de los alumnos de ciencias. Cada actividad incluye una hoja de preguntas y una hoja de datos, ésta última, disponible en archivos de Excel, para que los estudiantes utilicen las nuevas tecnologías para crear gráficos. Los ejercicios están pensados para el nivel superior de la etapa 2 (key stage 2) del currículo nacional inglés y para la etapa 3, es decir, para primaria y secundaria, y se centran en el contenido de 'Sc2 Life and Living Proceses'.

Image Segmentation Using Information Bottleneck Method

In image processing, segmentation algorithms constitute one of the main focuses of research. In this paper, new image segmentation algorithms based on a hard version of the information bottleneck method are presented. The objective of this method is to extract a compact representation of a variable, considered the input, with minimal loss of mutual information with respect to another variable, considered the output. First, we introduce a split-and-merge algorithm based on the definition of an information channel between a set of regions (input) of the image and the intensity histogram bins (output). From this channel, the maximization of the mutual information gain is used to optimize the image partitioning. Then, the merging process of the regions obtained in the previous phase is carried out by minimizing the loss of mutual information. From the inversion of the above channel, we also present a new histogram clustering algorithm based on the minimization of the mutual information loss, where now the input variable represents the histogram bins and the output is given by the set of regions obtained from the above split-and-merge algorithm. Finally, we introduce two new clustering algorithms which show how the information bottleneck method can be applied to the registration channel obtained when two multimodal images are correctly aligned. Different experiments on 2-D and 3-D images show the behavior of the proposed algorithms

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

A Note on the periodic orbits and topological entropy of graph maps

This paper deals with the relationship between the periodic orbits of continuous maps on graphs and the topological entropy of the map. We show that the topological entropy of a graph map can be approximated by the entropy of its periodic orbits

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.

Automatic mass segmentation in mammographic images

Aquesta tesi està emmarcada dins la detecció precoç de masses, un dels símptomes més clars del càncer de mama, en imatges mamogràfiques. Primerament, s'ha fet un anàlisi extensiu dels diferents mètodes de la literatura, concloent que aquests mètodes són dependents de diferent paràmetres: el tamany i la forma de la massa i la densitat de la mama. Així, l'objectiu de la tesi és analitzar, dissenyar i implementar un mètode de detecció robust i independent d'aquests tres paràmetres. Per a tal fi, s'ha construït un patró deformable de la massa a partir de l'anàlisi de masses reals i, a continuació, aquest model és buscat en les imatges seguint un esquema probabilístic, obtenint una sèrie de regions sospitoses. Fent servir l'anàlisi 2DPCA, s'ha construït un algorisme capaç de discernir aquestes regions són realment una massa o no. La densitat de la mama és un paràmetre que s'introdueix de forma natural dins l'algorisme.

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.

Intonation contours vs. syntactic structure as predictors of apparent segmentation

This paper is a review of a study on perception and comprehension of speech using syntactic, visual and acoustic information.

Use of Large Clear-Cuts by Wilson’s Warbler in an Eastern Canadian Boreal Forest

Wilson’s Warbler (Cardellina pusilla; WIWA) has been declining for several decades, possibly because of habitat loss. We compared occupancy of territorial males in two habitat types of Québec’s boreal forest, alder (Alnus spp.) scrubland and recent clear-cuts. Singing males occurred in clusters, their occupancy was similar in both habitats, but increased with the amount of alder or clear-cut within 400 m of point-count stations. A despotic distribution of males between habitats appeared unlikely, because there were no differences in morphology between males captured in clear-cuts vs. alder. Those results contrast with the prevailing view, mostly based on western populations, that WIWA are wetland or riparian specialists, and provide the first evidence for a preference for large tracts of habitat in this species. Clear-cuts in the boreal forest may benefit WIWA by supplying alternative nesting habitat. However, the role of clear-cuts as source or sink habitats needs to be addressed with data on reproduction.

Fusion of motion segmentation algorithms

Many algorithms have been developed to achieve motion segmentation for video surveillance. The algorithms produce varying performances under the infinite amount of changing conditions. It has been recognised that individually these algorithms have useful properties. Fusing the statistical result of these algorithms is investigated, with robust motion segmentation in mind.