Generative Part-Based Gabor Object Detector

Object detection is a fundamental task of computer vision that is utilized as a core part in a number of industrial and scientific applications, for example, in robotics, where objects need to be correctly detected and localized prior to being grasped and manipulated. Existing object detectors vary in (i) the amount of supervision they need for training, (ii) the type of a learning method adopted (generative or discriminative) and (iii) the amount of spatial information used in the object model (model-free, using no spatial information in the object model, or model-based, with the explicit spatial model of an object). Although some existing methods report good performance in the detection of certain objects, the results tend to be application specific and no universal method has been found that clearly outperforms all others in all areas. This work proposes a novel generative part-based object detector. The generative learning procedure of the developed method allows learning from positive examples only. The detector is based on finding semantically meaningful parts of the object (i.e. a part detector) that can provide additional information to object location, for example, pose. The object class model, i.e. the appearance of the object parts and their spatial variance, constellation, is explicitly modelled in a fully probabilistic manner. The appearance is based on bio-inspired complex-valued Gabor features that are transformed to part probabilities by an unsupervised Gaussian Mixture Model (GMM). The proposed novel randomized GMM enables learning from only a few training examples. The probabilistic spatial model of the part configurations is constructed with a mixture of 2D Gaussians. The appearance of the parts of the object is learned in an object canonical space that removes geometric variations from the part appearance model. Robustness to pose variations is achieved by object pose quantization, which is more efficient than previously used scale and orientation shifts in the Gabor feature space. Performance of the resulting generative object detector is characterized by high recall with low precision, i.e. the generative detector produces large number of false positive detections. Thus a discriminative classifier is used to prune false positive candidate detections produced by the generative detector improving its precision while keeping high recall. Using only a small number of positive examples, the developed object detector performs comparably to state-of-the-art discriminative methods.

Active Magnetic Bearing System Identification Methods and Rotor Model Updating

Active magnetic bearing is a type of bearing which uses magnetic field to levitate the rotor. These bearings require continuous control of the currents in electromagnets and data from position of the rotor and the measured current from electromagnets. Because of this different identification methods can be implemented with no additional hardware. In this thesis the focus was to implement and test identification methods for active magnetic bearing system and to update the rotor model. Magnetic center calibration is a method used to locate the magnetic center of the rotor. Rotor model identification is an identification method used to identify the rotor model. Rotor model update is a method used to update the rotor model based on identification data. These methods were implemented and tested with a real machine where rotor was levitated with active magnetic bearings and the functionality of the methods was ensured. Methods were developed with further extension in mind and also with the possibility to apply them for different machines with ease.

Innovatiivisten ja funktionaalisten tuotteiden kysynnän ennustaminen terveydenhuollonalan tukkuyrityksessä

Tässä diplomityössä tutkitaan miten kysyntää voidaan ennustaa erityyppisille tuotteille. Työssä esitellään miten funktionaaliset ja innovatiiviset tuotteet poikkeavat toisistaan sekä miten niiden toimitusketjut eroavat. Työssä esitellään kvantitatiivisia ja kvalitatiivisia menetelmiä kysynnän ennustamiseen erityyppisille tuotteille ja sitä kuinka ennustemenetelmä tulisi tuotteille valita. Työssä käydään läpi ennusteprosessi, ennusteiden suorituskyvyn mittaaminen ja ennustamisen hyödyt ja sudenkuopat. Työn käytännönosuus on tehty kohdeyritykselle, joka toimii terveydenhuollonalan maahantuojana ja tukkuyrityksenä. Työn tarkoituksena on luoda yritykselle ennusteenvalintatyökalu, jonka avulla voidaan valita yrityksen toisistaan poikkeaville tuotteille tarpeeseen sopivia kysynnän ennusteita. Työssä luodaan ennusteet neljälle yrityksen toisistaan poikkeavalle tuoteryhmälle, joista jokaisella on erilainen tarve ennusteen käytölle. Jokaisesta tuoteryhmästä on valittu yhdestä kolmeen tuotetta, joille luodaan ennusteet käyttäen yhtä tai kahta erilaista menetelmää ja niiden suoriutumista verrataan yksinkertaisimpaan menetelmään, naiiviin menetelmän tuloksiin.

Assessing the dynamics of terms of trade in a model of cumulative causation and structural change

ABSTRACT The motivation for this paper stems from the steady decline in the share of consumer expenditures on goods produced in the global south, coupled with the (empirically ambiguous) Singer/Prebisch hypothesis that this can be explained by a secular decline in the southern terms of trade. Drawing on these sources of inspiration, the paper sets out to study the dynamics of the terms of trade using a multi-sector growth model based on the principle of cumulative causation. The upshot is a North-South model of growth and trade in which the evolution of the terms of trade depends on differential rates of productivity growth in different sectors of the economy - and in which terms of trade dynamics may not be the best guide as to whether or not there is an uneven development problem.

The structural effects of divalent cations and insulin on phospholipid model membranes /

It is well accepted that structural studies with model membranes are of considerable value in understanding the structure of biological membranes. Many studies with models of pure phospholipids have been done; but the effects of divalent cations and protein on these models would make these studies more applicable to intact membrane. The present study, performed with above view, is a structural analysis of divalent io~cardio1ipin complexes using the technique of x-ray diffraction. Cardiolipin, precipitated from dilute solution by divalent ionscalcium, magnesium and barium, contains little water and the structure formed is similar to the structure of pure cardiolipin with low water content. The calcium-cardiolipin complex forms a pure hexagonal type II phase that exists from 40 to 400 C. The molar ratio of calcium and cardiolipin in the complex is 1 : 1. Cardiolipin, precipitated with magnesium and barium forms two co-existing phases, lamellar and hexagonal, the relative quantity of the two phases being dependent on temperature. The hexagonal phase type II consisting of water filled channels formed by adding calcium to cardiolipin may have a remarkable permeability property in intact membrane. Pure cardiolipin and insulin at pH 3.0 and 4.0 precipitate but form no organised structure. Lecithin/cardiolipin and insulin precipitated at pH 3.0 give a pure lamellar phase. As the lecithin/cardiolipin molar ratio changes from 93/7 to SO/50, (a) the repeat distance of the lamellar changes from 72.8 X to 68.2 A; (b) the amount of protein bound increases in such a way that cardiolipin/insulin molar ratio in the complex reaches a maximum constant value at lecithin/cardiolipin molar ratio 70/30. A structural model based on these data shows that the molecular arrangement of lipid and protein is a lipid bilayer coated with protein molecules. The lipid-protein interaction is chiefly electrostatic and little, if any, hydrophobic bonding occurs in this particular system. So, the proposed model is essentially the same as Davson-Daniellifs model of biological membrane.

Suppression of long-branch attraction artefacts in the animal phylogeny using a site-heterogeneous model

Affiliation: Département de Biochimie, Université de Montréal

A dynamic sequential route choice model for micro-simulation

Dans les études sur le transport, les modèles de choix de route décrivent la sélection par un utilisateur d’un chemin, depuis son origine jusqu’à sa destination. Plus précisément, il s’agit de trouver dans un réseau composé d’arcs et de sommets la suite d’arcs reliant deux sommets, suivant des critères donnés. Nous considérons dans le présent travail l’application de la programmation dynamique pour représenter le processus de choix, en considérant le choix d’un chemin comme une séquence de choix d’arcs. De plus, nous mettons en œuvre les techniques d’approximation en programmation dynamique afin de représenter la connaissance imparfaite de l’état réseau, en particulier pour les arcs éloignés du point actuel. Plus précisément, à chaque fois qu’un utilisateur atteint une intersection, il considère l’utilité d’un certain nombre d’arcs futurs, puis une estimation est faite pour le restant du chemin jusqu’à la destination. Le modèle de choix de route est implanté dans le cadre d’un modèle de simulation de trafic par événements discrets. Le modèle ainsi construit est testé sur un modèle de réseau routier réel afin d’étudier sa performance.

Étude multicentrique des facteurs influençant l’adoption d’un dossier clinique informatisé hospitalier par des infirmières

À l’instar de plusieurs systèmes de santé, les centres hospitaliers québécois ont amorcé l’informatisation du dossier patient sous forme papier pour la transition vers un dossier clinique informatisé (DCI). Ce changement complexe s’est parfois traduit par des répercussions sur les pratiques de soins, la sécurité et la qualité des soins offerts. L’adoption de la part des utilisateurs de technologies de l’information (TI) est considérée comme un facteur critique de succès pour la réalisation de bénéfices suite au passage à un DCI. Cette étude transversale multicentrique avait pour objectifs d’examiner des facteurs explicatifs de l’adoption, de l’utilisation réelle d’un DCI, de la satisfaction des infirmières et de comparer les résultats au regard du sexe, de l’âge, de l’expérience des infirmières et des stades de déploiement du DCI. Un modèle théorique s’appuyant sur la Théorie unifiée de l’adoption et de l’utilisation de la technologie a été développé et testé auprès d’un échantillon comptant 616 infirmières utilisant un DCI hospitalier dans quatre milieux de soins différents. Plus particulièrement, l’étude a testé 20 hypothèses de recherche s’intéressant aux relations entre huit construits tels la compatibilité du DCI, le sentiment d’auto-efficacité des infirmières, les attentes liées à la performance, celles qui sont liées aux efforts à déployer pour adopter le DCI, l'influence sociale dans l’environnement de travail, les conditions facilitatrices mises de l’avant pour soutenir le changement et ce, relativement à l’utilisation réelle du DCI et la satisfaction des infirmières. Au terme des analyses de modélisation par équations structurelles, 13 hypothèses de recherche ont été confirmées. Les résultats tendent à démontrer qu’un DCI répondant aux attentes des infirmières quant à l’amélioration de leur performance et des efforts à déployer, la présence de conditions facilitatrices dans l’environnement de travail et un DCI compatible avec leur style de travail, leurs pratiques courantes et leurs valeurs sont les facteurs les plus déterminants pour influencer positivement l’utilisation du DCI et leur satisfaction. Les facteurs modélisés ont permis d’expliquer 50,2 % de la variance des attentes liées à la performance, 52,9 % des attentes liées aux efforts, 33,6 % de l’utilisation réelle du DCI et 54,9 % de la satisfaction des infirmières. La forte concordance du modèle testé avec les données de l’échantillon a notamment mis en lumière l’influence des attentes liées à la performance sur l’utilisation réelle du DCI (r = 0,55 p = 0,006) et sur la satisfaction des infirmières (r = 0,27 p = 0,010), des conditions facilitatrices sur les attentes liées aux efforts (r = 0,45 p = 0,009), de la compatibilité du DCI sur les attentes liées à la performance (r = 0,39 p = 0,002) et sur celles qui sont liées aux efforts (r = 0,28 p = 0,009). Les nombreuses hypothèses retenues ont permis de dégager l’importance des effets de médiation captés par le construit des attentes liées à la performance et celui des attentes liées aux efforts requis pour utiliser le DCI. Les comparaisons fondées sur l’âge, l’expérience et le sexe des répondants n’ont décelé aucune différence statistiquement significative quant à l’adoption, l’utilisation réelle du DCI et la satisfaction des infirmières. Par contre, celles qui sont fondées sur les quatre stades de déploiement du DCI ont révélé des différences significatives quant aux relations modélisées. Les résultats indiquent que plus le stade de déploiement du DCI progresse, plus on observe une intensification de certaines relations clés du modèle et une plus forte explication de la variance de la satisfaction des infirmières qui utilisent le DCI. De plus, certains résultats de l’étude divergent des données empiriques produites dans une perspective prédictive de l’adoption des TI. La présente étude tend à démontrer l’applicabilité des modèles et des théories de l’adoption des TI auprès d’infirmières œuvrant en centre hospitalier. Les résultats indiquent qu’un DCI répondant aux attentes liées à la performance des infirmières est le facteur le plus déterminant pour influencer positivement l’utilisation réelle du DCI et leur satisfaction. Pour la gestion du changement, l’étude a relevé des facteurs explicatifs de l’adoption et de l’utilisation d’un DCI. La modélisation a aussi mis en lumière les interrelations qui évoluent en fonction de stades de déploiement différents d’un DCI. Ces résultats pourront orienter les décideurs et les agents de changement quant aux mesures à déployer pour optimiser les bénéfices d’une infostructure entièrement électronique dans les systèmes de santé.

Reliability Estimation of Open Source Software based Computational Systems

Software systems are progressively being deployed in many facets of human life. The implication of the failure of such systems, has an assorted impact on its customers. The fundamental aspect that supports a software system, is focus on quality. Reliability describes the ability of the system to function under specified environment for a specified period of time and is used to objectively measure the quality. Evaluation of reliability of a computing system involves computation of hardware and software reliability. Most of the earlier works were given focus on software reliability with no consideration for hardware parts or vice versa. However, a complete estimation of reliability of a computing system requires these two elements to be considered together, and thus demands a combined approach. The present work focuses on this and presents a model for evaluating the reliability of a computing system. The method involves identifying the failure data for hardware components, software components and building a model based on it, to predict the reliability. To develop such a model, focus is given to the systems based on Open Source Software, since there is an increasing trend towards its use and only a few studies were reported on the modeling and measurement of the reliability of such products. The present work includes a thorough study on the role of Free and Open Source Software, evaluation of reliability growth models, and is trying to present an integrated model for the prediction of reliability of a computational system. The developed model has been compared with existing models and its usefulness of is being discussed.

Fehlersuche im Modell - Modellbasiertes Testen und Debuggen

Kern der vorliegenden Arbeit ist die Erforschung von Methoden, Techniken und Werkzeugen zur Fehlersuche in modellbasierten Softwareentwicklungsprozessen. Hierzu wird zuerst ein von mir mitentwickelter, neuartiger und modellbasierter Softwareentwicklungsprozess, der sogenannte Fujaba Process, vorgestellt. Dieser Prozess wird von Usecase Szenarien getrieben, die durch spezielle Kollaborationsdiagramme formalisiert werden. Auch die weiteren Artefakte des Prozess bishin zur fertigen Applikation werden durch UML Diagrammarten modelliert. Es ist keine Programmierung im Quelltext nötig. Werkzeugunterstützung für den vorgestellte Prozess wird von dem Fujaba CASE Tool bereitgestellt. Große Teile der Werkzeugunterstützung für den Fujaba Process, darunter die Toolunterstützung für das Testen und Debuggen, wurden im Rahmen dieser Arbeit entwickelt. Im ersten Teil der Arbeit wird der Fujaba Process im Detail erklärt und unsere Erfahrungen mit dem Einsatz des Prozesses in Industrieprojekten sowie in der Lehre dargestellt. Der zweite Teil beschreibt die im Rahmen dieser Arbeit entwickelte Testgenerierung, die zu einem wichtigen Teil des Fujaba Process geworden ist. Hierbei werden aus den formalisierten Usecase Szenarien ausführbare Testfälle generiert. Es wird das zugrunde liegende Konzept, die konkrete technische Umsetzung und die Erfahrungen aus der Praxis mit der entwickelten Testgenerierung dargestellt. Der letzte Teil beschäftigt sich mit dem Debuggen im Fujaba Process. Es werden verschiedene im Rahmen dieser Arbeit entwickelte Konzepte und Techniken vorgestellt, die die Fehlersuche während der Applikationsentwicklung vereinfachen. Hierbei wurde darauf geachtet, dass das Debuggen, wie alle anderen Schritte im Fujaba Process, ausschließlich auf Modellebene passiert. Unter anderem werden Techniken zur schrittweisen Ausführung von Modellen, ein Objekt Browser und ein Debugger, der die rückwärtige Ausführung von Programmen erlaubt (back-in-time debugging), vorgestellt. Alle beschriebenen Konzepte wurden in dieser Arbeit als Plugins für die Eclipse Version von Fujaba, Fujaba4Eclipse, implementiert und erprobt. Bei der Implementierung der Plugins wurde auf eine enge Integration mit Fujaba zum einen und mit Eclipse auf der anderen Seite geachtet. Zusammenfassend wird also ein Entwicklungsprozess vorgestellt, die Möglichkeit in diesem mit automatischen Tests Fehler zu identifizieren und diese Fehler dann mittels spezieller Debuggingtechniken im Programm zu lokalisieren und schließlich zu beheben. Dabei läuft der komplette Prozess auf Modellebene ab. Für die Test- und Debuggingtechniken wurden in dieser Arbeit Plugins für Fujaba4Eclipse entwickelt, die den Entwickler bestmöglich bei der zugehörigen Tätigkeit unterstützen.

Asymptotic model for shape resonance control of diatomics by intense non-resonant light: universality in the single-channel approximation

Non-resonant light interacting with diatomics via the polarizability anisotropy couples different rotational states and may lead to strong hybridization of the motion. The modification of shape resonances and low-energy scattering states due to this interaction can be fully captured by an asymptotic model, based on the long-range properties of the scattering (Crubellier et al 2015 New J. Phys. 17 045020). Remarkably, the properties of the field-dressed shape resonances in this asymptotic multi-channel description are found to be approximately linear in the field intensity up to fairly large intensity. This suggests a perturbative single-channel approach to be sufficient to study the control of such resonances by the non-resonant field. The multi-channel results furthermore indicate the dependence on field intensity to present, at least approximately, universal characteristics. Here we combine the nodal line technique to solve the asymptotic Schrödinger equation with perturbation theory. Comparing our single channel results to those obtained with the full interaction potential, we find nodal lines depending only on the field-free scattering length of the diatom to yield an approximate but universal description of the field-dressed molecule, confirming universal behavior.

Hierarchical Object Recognition Using Libraries of Parameterized Model Sub-Parts

This thesis describes the development of a model-based vision system that exploits hierarchies of both object structure and object scale. The focus of the research is to use these hierarchies to achieve robust recognition based on effective organization and indexing schemes for model libraries. The goal of the system is to recognize parameterized instances of non-rigid model objects contained in a large knowledge base despite the presence of noise and occlusion. Robustness is achieved by developing a system that can recognize viewed objects that are scaled or mirror-image instances of the known models or that contain components sub-parts with different relative scaling, rotation, or translation than in models. The approach taken in this thesis is to develop an object shape representation that incorporates a component sub-part hierarchy- to allow for efficient and correct indexing into an automatically generated model library as well as for relative parameterization among sub-parts, and a scale hierarchy- to allow for a general to specific recognition procedure. After analysis of the issues and inherent tradeoffs in the recognition process, a system is implemented using a representation based on significant contour curvature changes and a recognition engine based on geometric constraints of feature properties. Examples of the system's performance are given, followed by an analysis of the results. In conclusion, the system's benefits and limitations are presented.

Region-Based Feature Interpretation for Recognizing 3D Models in 2D Images

In model-based vision, there are a huge number of possible ways to match model features to image features. In addition to model shape constraints, there are important match-independent constraints that can efficiently reduce the search without the combinatorics of matching. I demonstrate two specific modules in the context of a complete recognition system, Reggie. The first is a region-based grouping mechanism to find groups of image features that are likely to come from a single object. The second is an interpretive matching scheme to make explicit hypotheses about occlusion and instabilities in the image features.

Los conceptos de salud financiera, riesgo y epidemiología en los estados financieros de las compañías del sector de extracción de petróleo crudo y gas natural en Colombia

El presente proyecto tiene como objeto identificar cuáles son los conceptos de salud, enfermedad, epidemiología y riesgo aplicables a las empresas del sector de extracción de petróleo y gas natural en Colombia. Dado, el bajo nivel de predicción de los análisis financieros tradicionales y su insuficiencia, en términos de inversión y toma de decisiones a largo plazo, además de no considerar variables como el riesgo y las expectativas de futuro, surge la necesidad de abordar diferentes perspectivas y modelos integradores. Esta apreciación es pertinente dentro del sector de extracción de petróleo y gas natural, debido a la creciente inversión extranjera que ha reportado, US$2.862 millones en el 2010, cifra mayor a diez veces su valor en el año 2003. Así pues, se podrían desarrollar modelos multi-dimensional, con base en los conceptos de salud financiera, epidemiológicos y estadísticos. El termino de salud y su adopción en el sector empresarial, resulta útil y mantiene una coherencia conceptual, evidenciando una presencia de diferentes subsistemas o factores interactuantes e interconectados. Es necesario mencionar también, que un modelo multidimensional (multi-stage) debe tener en cuenta el riesgo y el análisis epidemiológico ha demostrado ser útil al momento de determinarlo e integrarlo en el sistema junto a otros conceptos, como la razón de riesgo y riesgo relativo. Esto se analizará mediante un estudio teórico-conceptual, que complementa un estudio previo, para contribuir al proyecto de finanzas corporativas de la línea de investigación en Gerencia.

An artificial economy based on reinforcement learning and agent based modeling

In this paper, we employ techniques from artificial intelligence such as reinforcement learning and agent based modeling as building blocks of a computational model for an economy based on conventions. First we model the interaction among firms in the private sector. These firms behave in an information environment based on conventions, meaning that a firm is likely to behave as its neighbors if it observes that their actions lead to a good pay off. On the other hand, we propose the use of reinforcement learning as a computational model for the role of the government in the economy, as the agent that determines the fiscal policy, and whose objective is to maximize the growth of the economy. We present the implementation of a simulator of the proposed model based on SWARM, that employs the SARSA(λ) algorithm combined with a multilayer perceptron as the function approximation for the action value function.