984 resultados para PARTS


Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

Estudi realitzat a partir d’una estada al departament de Sciences du langage de la Université Lumière Lyon 2, França, des de setembre fins desembre del 2006. Els predicats que expressen estats morbosos (amb ser, estar, tenir i fer, en català) presenten molta variació, tant entre diferents llengües com dins d’una mateixa llengua. La comparació del comportament gramatical dels enunciats que expressen estats morbosos en català i en altres llengües pot ajudar a entendre i a explicar el seu funcionament. Per fer la comparació interlingüística, s’ha escollit la llengua mandinga perquè és una llengua tipològicament, genèticament i geogràficament molt diferent del català: de la família nigerocongolesa i del grup mandé que es parla sobretot a Senegal, Gàmbia i Guinea-Bissau i, des de fa uns anys, també a Catalunya. Es presenta un estudi de transcripció i anàlisi d’enunciats que expressen estats patològics (com tinc una ferida al braç o em fan mal les cames) en mandinga.

Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

L’estudi vol donar a conèixer les característiques psicològiques, sòcio-demogràfiques i judicials dels menors denunciats per agredir a la seva parella, alhora que també vol donar a conèixer les característiques sòcio-demogràfiques de les víctimes d’aquests joves. La recerca es circumscriu a la província de Barcelona. La mostra de l’estudi són 90 casos que van passar entre gener de 2007 i juny de 2010 amb la qualificació feta inicialment per la Fiscalia de Barcelona de: violència domèstica, maltractament en l’àmbit familiar, lesions, vexacions, actes/accions contra la integritat moral i violència física contra les persones, ja siguin delictes o faltes.

Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

A parts based model is a parametrization of an object class using a collection of landmarks following the object structure. The matching of parts based models is one of the problems where pairwise Conditional Random Fields have been successfully applied. The main reason of their effectiveness is tractable inference and learning due to the simplicity of involved graphs, usually trees. However, these models do not consider possible patterns of statistics among sets of landmarks, and thus they sufffer from using too myopic information. To overcome this limitation, we propoese a novel structure based on a hierarchical Conditional Random Fields, which we explain in the first part of this memory. We build a hierarchy of combinations of landmarks, where matching is performed taking into account the whole hierarchy. To preserve tractable inference we effectively sample the label set. We test our method on facial feature selection and human pose estimation on two challenging datasets: Buffy and MultiPIE. In the second part of this memory, we present a novel approach to multiple kernel combination that relies on stacked classification. This method can be used to evaluate the landmarks of the parts-based model approach. Our method is based on combining responses of a set of independent classifiers for each individual kernel. Unlike earlier approaches that linearly combine kernel responses, our approach uses them as inputs to another set of classifiers. We will show that we outperform state-of-the-art methods on most of the standard benchmark datasets.