911 resultados para foreground background segmentation


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With the growth in new technologies, using online tools have become an everyday lifestyle. It has a greater impact on researchers as the data obtained from various experiments needs to be analyzed and knowledge of programming has become mandatory even for pure biologists. Hence, VTT came up with a new tool, R Executables (REX) which is a web application designed to provide a graphical interface for biological data functions like Image analysis, Gene expression data analysis, plotting, disease and control studies etc., which employs R functions to provide results. REX provides a user interactive application for the biologists to directly enter the values and run the required analysis with a single click. The program processes the given data in the background and prints results rapidly. Due to growth of data and load on server, the interface has gained problems concerning time consumption, poor GUI, data storage issues, security, minimal user interactive experience and crashes with large amount of data. This thesis handles the methods by which these problems were resolved and made REX a better application for the future. The old REX was developed using Python Django and now, a new programming language, Vaadin has been implemented. Vaadin is a Java framework for developing web applications and the programming language is extremely similar to Java with new rich components. Vaadin provides better security, better speed, good and interactive interface. In this thesis, subset functionalities of REX was selected which includes IST bulk plotting and image segmentation and implemented those using Vaadin. A code of 662 lines was programmed by me which included Vaadin as the front-end handler while R language was used for back-end data retrieval, computing and plotting. The application is optimized to allow further functionalities to be migrated with ease from old REX. Future development is focused on including Hight throughput screening functions along with gene expression database handling

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The study approaches student travel from the perspective of postmodern consumption. The background is in the observation that the student travel market has a vast potential, but it is not necessarily capitalized upon to the extent it could. This might partly have to do with the peculiarities of postmodernity: consumption is characterized by unpredictability and abstract motives. The research questions are built around what constitutes student travel consumption and how can students be categorized according to motivation, behaviour and values. Also identity and expressiveness are present and it is evaluated, if travel services facilitate these background is the observation that the student travel market has a vast potential, but it is not necessarily capitalized upon to the extent it could be. This might partly have to do with the peculiarities of postmodernity: consumption is characterized by unpredictability and abstract motives. The research questions are built around what constitutes student travel consumption and how can students be categorized according to motivation, behaviour and values. Also identity and expressiveness are present and it is evaluated whether travel services facilitate these constructs. The topic is approached by discovering the key concepts such as self-identity. This was done in order to create survey questions that reflect the underlying theories. The survey was sent to chosen student groups of Turku School of Economics. The data was analyzed using statistical methods, mainly principal component analysis, in order to categorize students’ motives and behaviour into distinct profiles. The findings indicate that students have a high level of awareness in their travel consumption choices. Travel services seem to facilitate identity and lifestyle expressiveness, one central dimension of postmodernity. Psychographics such as motivation seem to work well as a segmentation criteria when it comes to the student traveler market. Travel offers students an opportunity for relaxation, escape, enjoyment and gaining new experiences and social contacts. Furthermore, the enjoyment of the travel experience extends to the pre- and post-trip time.

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The Mackenzie Chown Complex in the background and its sign in the foreground.

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Exterior view of the Phys. Ed. Complex after the 1980 Aquatic Centre Addition. The Eleanor Misener Aquatic Centre, which contains Brock's Olympic size swimming pool, is the large structure in the foreground. The remaining buildings in the background house the gymnasiums and other facilities.

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View from Hashinger Hall overlooking the Hutton Sports Complex at Chapman College, Orange, California, 1979. Rooftops of residences and trees in the foreground; the stadium and athletics field in the background.

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L'imagerie intravasculaire ultrasonore (IVUS) est une technologie médicale par cathéter qui produit des images de coupe des vaisseaux sanguins. Elle permet de quantifier et d'étudier la morphologie de plaques d'athérosclérose en plus de visualiser la structure des vaisseaux sanguins (lumière, intima, plaque, média et adventice) en trois dimensions. Depuis quelques années, cette méthode d'imagerie est devenue un outil de choix en recherche aussi bien qu'en clinique pour l'étude de la maladie athérosclérotique. L'imagerie IVUS est par contre affectée par des artéfacts associés aux caractéristiques des capteurs ultrasonores, par la présence de cônes d'ombre causés par les calcifications ou des artères collatérales, par des plaques dont le rendu est hétérogène ou par le chatoiement ultrasonore (speckle) sanguin. L'analyse automatisée de séquences IVUS de grande taille représente donc un défi important. Une méthode de segmentation en trois dimensions (3D) basée sur l'algorithme du fast-marching à interfaces multiples est présentée. La segmentation utilise des attributs des régions et contours des images IVUS. En effet, une nouvelle fonction de vitesse de propagation des interfaces combinant les fonctions de densité de probabilité des tons de gris des composants de la paroi vasculaire et le gradient des intensités est proposée. La segmentation est grandement automatisée puisque la lumière du vaisseau est détectée de façon entièrement automatique. Dans une procédure d'initialisation originale, un minimum d'interactions est nécessaire lorsque les contours initiaux de la paroi externe du vaisseau calculés automatiquement sont proposés à l'utilisateur pour acceptation ou correction sur un nombre limité d'images de coupe longitudinale. La segmentation a été validée à l'aide de séquences IVUS in vivo provenant d'artères fémorales provenant de différents sous-groupes d'acquisitions, c'est-à-dire pré-angioplastie par ballon, post-intervention et à un examen de contrôle 1 an suivant l'intervention. Les résultats ont été comparés avec des contours étalons tracés manuellement par différents experts en analyse d'images IVUS. Les contours de la lumière et de la paroi externe du vaisseau détectés selon la méthode du fast-marching sont en accord avec les tracés manuels des experts puisque les mesures d'aire sont similaires et les différences point-à-point entre les contours sont faibles. De plus, la segmentation par fast-marching 3D s'est effectuée en un temps grandement réduit comparativement à l'analyse manuelle. Il s'agit de la première étude rapportée dans la littérature qui évalue la performance de la segmentation sur différents types d'acquisition IVUS. En conclusion, la segmentation par fast-marching combinant les informations des distributions de tons de gris et du gradient des intensités des images est précise et efficace pour l'analyse de séquences IVUS de grandes tailles. Un outil de segmentation robuste pourrait devenir largement répandu pour la tâche ardue et fastidieuse qu'est l'analyse de ce type d'images.

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Les crises sont omniprésentes dans le monde organisationnel. Pour faire face à ces situations, les organisations se fient à leurs équipes de gestion de crise, composées habituellement de membres provenant de différents domaines et possédant divers types d’expertise, pour bien gérer ces situations. Comment les membres de ces équipes réussissent-ils ou ne réussissent-il pas à s’entendre et à cadrer collectivement une situation de crise, étant donné leurs antécédents variés? La présente étude propose de répondre à cette question à partir d’une perspective interactionnelle en analysant une sélection d’extraits audio-visuels tirés de trois exercices de gestion de crise réalisés dans la province de l’Ontario. Cinq extraits pertinents ont été retenus pour l’analyse interactionnelle qui a permis de décrire le rôle important de certaines figures dans le cadrage d’une gestion de crise. Les figures correspondent à ce qui compte dans la situation, c’est-à-dire aux préoccupations, aux intérêts et aux attentes des représentants autour de la table. Ces figures sont placées au premier plan dans le cadrage des individus et sont ensuite animées ou non par les membres du groupe de coordination communautaire. C’est seulement lorsque ces différentes préoccupations sont articulées, prises en compte et négociées que le cadrage de la situation de crise peut évoluer collectivement.

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Dans la dernière décennie, une abondante littérature a documenté la situation des Rroms d'Europe Centrale et de l'Est, où a émergé une nouvelle élite politiquement activiste. Mais chez les Tsiganes d'Europe de l'Ouest, l’activisme politique d’une élite semblait absent. Cette étude de terrain a été réalisée chez Gitans de Perpignan, à la recherche d’une action et d’une élite politique chez ce groupe, dans le contexte culturel d’une société segmentaire à pouvoir diffus, frappée d’exclusion par la société majoritaire. En effet, je propose que le concept de société segmentaire puisse s’appliquer aux Gitans, et que l’exclusion des Gitans par les païos (non Gitans) constitue un déni de la réalité relationnelle des Gitans avec la majorité païa. Enfin, l’enquête a révélé la position de «médiateurs culturels» des différents agents qui interviennent entre le monde des Gitans et celui des païos. C’est à travers le rôle de «médiateurs culturels» qu’émerge peut-être une élite politique.

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A partir des résultats d’une enquête effectuée en 2005 sur un échantillon de 203 dirigeants publics, une typologie floue de trois profils a été dégagée en vue de concevoir un système d’affectation des dirigeants en fonction de leur style du leadership, sens du travail, et leurs préoccupations de gestion des ressources humaines. En se basant sur cette typologie floue, des techniques empruntées à l’intelligence artificielle ont été appliquées pour apprendre des règles de classification. Ces techniques sont au nombre de quatre : le réseau neuronal (Neural Network), l’algorithme génétique (Genetic Algorithm), l’arbre de décision (Decision Tree) et la théorie des ensembles approximatifs (Rough Sets). Les résultats de l’étude ainsi que ses perspectives seront présentées et discutés tout au long de cette communication.

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Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

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Les systèmes statistiques de traduction automatique ont pour tâche la traduction d’une langue source vers une langue cible. Dans la plupart des systèmes de traduction de référence, l'unité de base considérée dans l'analyse textuelle est la forme telle qu’observée dans un texte. Une telle conception permet d’obtenir une bonne performance quand il s'agit de traduire entre deux langues morphologiquement pauvres. Toutefois, ceci n'est plus vrai lorsqu’il s’agit de traduire vers une langue morphologiquement riche (ou complexe). Le but de notre travail est de développer un système statistique de traduction automatique comme solution pour relever les défis soulevés par la complexité morphologique. Dans ce mémoire, nous examinons, dans un premier temps, un certain nombre de méthodes considérées comme des extensions aux systèmes de traduction traditionnels et nous évaluons leurs performances. Cette évaluation est faite par rapport aux systèmes à l’état de l’art (système de référence) et ceci dans des tâches de traduction anglais-inuktitut et anglais-finnois. Nous développons ensuite un nouvel algorithme de segmentation qui prend en compte les informations provenant de la paire de langues objet de la traduction. Cet algorithme de segmentation est ensuite intégré dans le modèle de traduction à base d’unités lexicales « Phrase-Based Models » pour former notre système de traduction à base de séquences de segments. Enfin, nous combinons le système obtenu avec des algorithmes de post-traitement pour obtenir un système de traduction complet. Les résultats des expériences réalisées dans ce mémoire montrent que le système de traduction à base de séquences de segments proposé permet d’obtenir des améliorations significatives au niveau de la qualité de la traduction en terme de le métrique d’évaluation BLEU (Papineni et al., 2002) et qui sert à évaluer. Plus particulièrement, notre approche de segmentation réussie à améliorer légèrement la qualité de la traduction par rapport au système de référence et une amélioration significative de la qualité de la traduction est observée par rapport aux techniques de prétraitement de base (baseline).

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The work done in this master's thesis, presents a new system for the recognition of human actions from a video sequence. The system uses, as input, a video sequence taken by a static camera. A binary segmentation method of the the video sequence is first achieved, by a learning algorithm, in order to detect and extract the different people from the background. To recognize an action, the system then exploits a set of prototypes generated from an MDS-based dimensionality reduction technique, from two different points of view in the video sequence. This dimensionality reduction technique, according to two different viewpoints, allows us to model each human action of the training base with a set of prototypes (supposed to be similar for each class) represented in a low dimensional non-linear space. The prototypes, extracted according to the two viewpoints, are fed to a $K$-NN classifier which allows us to identify the human action that takes place in the video sequence. The experiments of our model conducted on the Weizmann dataset of human actions provide interesting results compared to the other state-of-the art (and often more complicated) methods. These experiments show first the sensitivity of our model for each viewpoint and its effectiveness to recognize the different actions, with a variable but satisfactory recognition rate and also the results obtained by the fusion of these two points of view, which allows us to achieve a high performance recognition rate.

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Ce mémoire propose d’étudier l’articulation entre l’identité ethnique (à l’adolescence) et l’ambition scolaire – ici définie comme l’ensemble des motivations, des moyens de persévérance et du niveau scolaire – notamment à travers les concepts d’assimilation et de la résistance culturelle (McAndrew 2008). Nous nous intéressons aux jeunes issus de l’immigration latino-américaine à Montréal. Il s’agit d’une analyse qualitative, plus précisément d’analyse de discours qui nous a permis de comprendre comment leurs expériences et leurs représentations des Latinos et des Québécois influencent leur identification ethnique ainsi que leurs perceptions et décisions en milieu scolaire. Les résultats de cette étude démontrent que l’identification ethnique, en corrélation avec le statut socio-économique et le genre, semble être liée à l’ambition scolaire. Malgré une certaine confirmation de la relation classique entre statut socio-économique et niveau de scolarité, les discours des participants ont permis de faire ressortir une particularité ethnique susceptible de contribuer à expliquer le choix de continuer aux études supérieures. Cet impact est plus important chez les jeunes femmes de notre échantillon; celles avec le niveau de scolarité le moins élevé, ont un statut socio-économique moindre et s’identifient davantage à la culture latino, en contraste avec celles les plus éduquées ayant aussi un statut socio-économique supérieur et qui s’identifiaient davantage à la culture québécoise.