Painterly rendering using human vision

Painterly rendering has been linked to computer vision, but we propose to link it to human vision because perception and painting are two processes that are interwoven. Recent progress in developing computational models allows to establish this link. We show that completely automatic rendering can be obtained by applying four image representations in the visual system: (1) colour constancy can be used to correct colours, (2) coarse background brightness in combination with colour coding in cytochrome-oxidase blobs can be used to create a background with a big brush, (3) the multi-scale line and edge representation provides a very natural way to render fi ner brush strokes, and (4) the multi-scale keypoint representation serves to create saliency maps for Focus-of-Attention, and FoA can be used to render important structures. Basic processes are described, renderings are shown, and important ideas for future research are discussed.

Improved line/edge detection and visual reconstruction

Lines and edges provide important information for object categorization and recognition. In addition, one brightness model is based on a symbolic interpretation of the cortical multi-scale line/edge representation. In this paper we present an improved scheme for line/edge extraction from simple and complex cells and we illustrate the multi-scale representation. This representation can be used for visual reconstruction, but also for nonphotorealistic rendering. Together with keypoints and a new model of disparity estimation, a 3D wireframe representation of e.g. faces can be obtained in the future.

Looking through the eyes of the painter: from visual perception to non-photorealistic rendering

In this paper we present a brief overview of the processing in the primary visual cortex, the multi-scale line/edge and keypoint representations, and a model of brightness perception. This model, which is being extended from 1D to 2D, is based on a symbolic line and edge interpretation: lines are represented by scaled Gaussians and edges by scaled, Gaussian-windowed error functions. We show that this model, in combination with standard techniques from graphics, provides a very fertile basis for non-photorealistic image rendering.

Artistic rendering of the visual cortex

In this paper we explain the processing in the first layers of the visual cortex by simple, complex and endstopped cells, plus grouping cells for line, edge, keypoint and saliency detection. Three visualisations are presented: (a) an integrated scheme that shows activities of simple, complex and end-stopped cells, (b) artistic combinations of selected activity maps that give an impression of global image structure and/or local detail, and (c) NPR on the basis of a 2D brightness model. The cortical image representations offer many possibilities for non-photorealistic rendering.

Correlates of facial expressions in the primary visual cortex

Face detection and recognition should be complemented by recognition of facial expression, for example for social robots which must react to human emotions. Our framework is based on two multi-scale representations in cortical area V1: keypoints at eyes, nose and mouth are grouped for face detection [1]; lines and edges provide information for face recognition [2].

Object segregation and local gist vision using low-level geometry

Multi-scale representations of lines, edges and keypoints on the basis of simple, complex and end-stopped cells can be used for object categorisation and recognition (Rodrigues and du Buf, 2009 BioSystems 95 206-226). These representations are complemented by saliency maps of colour, texture, disparity and motion information, which also serve to model extremely fast gist vision in parallel with object segregation. We present a low-level geometry model based on a single type of self-adjusting grouping cell, with a circular array of dendrites connected to edge cells located at several angles.

Housewife or working mum--each to her own? The relevance of societal factors in the association between social roles and alcohol use among mothers in 16 industrialized countries.

Aims To investigate whether differences in gender-income equity at country level explain national differences in the links between alcohol use, and the combination of motherhood and paid labour. Design Cross-sectional data in 16 established market economies participating in the Gender, Alcohol and Culture: An International Study (GenACIS) study. Setting Population surveys. Participants A total of 12 454 mothers (aged 25-49 years). Measurements Alcohol use was assessed as the quantity per drinking day. Paid labour, having a partner, gender-income ratio at country level and the interaction between individual and country characteristics were regressed on alcohol consumed per drinking day using multi-level modelling. Findings Mothers with a partner who were in paid labour reported consuming more alcohol on drinking days than partnered housewives. In countries with high gender-income equity, mothers with a partner who were in paid labour drank less alcohol per occasion, while alcohol use was higher among working partnered mothers living in countries with lower income equity. Conclusion In countries which facilitate working mothers, daily alcohol use decreases as female social roles increase; in contrast, in countries where there are fewer incentives for mothers to remain in work, the protective effect of being a working mother (with partner) on alcohol use is weaker. These data suggest that a country's investment in measures to improve the compatibility of motherhood and paid labour may reduce women's alcohol use.

Évaluation de l’intégration "forme urbaine – transports durables" dans les trois grandes régions métropolitaines canadiennes : nouvelle approche exploratoire

La planification intégrée du développement urbain et des transports durables est aujourd’hui cruciale au double impératif d’une plus grande maîtrise des déplacements automobiles et d’une diminution de la « dépendance automobile », éléments essentiels au développement durable des grandes métropoles. La présente recherche visait l‘approfondissement des connaissances sur l‘évolution récente de la forme urbaine dans les trois régions métropolitaines canadiennes de Toronto, Montréal et Vancouver, sous l’angle particulier de l’intégration « forme urbaine – transports durables ». Notre stratégie de recherche a consisté en l’élaboration d’un cadre d‘analyse qui devait permettre une opérationnalisation complète du paradigme d‘aménagement à l‘étude ainsi qu’une évaluation de sa mise en œuvre. Ce cadre tire parti des opportunités analytiques qu‘offrent les systèmes d‘information géographique (SIG) ainsi que certains outils Internet courants de « visite virtuelle des lieux » tel que Google Earth. Il en est résulté une approche méthodologique originale, multidimensionnelle et multi-échelle. Son application a permis des analyses particulières de la forme urbaine pour chacune des trois régions cibles, structurées selon trois axes principaux : leur performance globale (autour de 2006), leur performance en périphérie métropolitaine ainsi que l’évolution de leur performance entre 2001 et 2006. De nos analyses comparatives, Vancouver se démarque avec des performances supérieures pour les trois axes, tout particulièrement pour l‘évolution de ses performances. Montréal arrive quant à elle troisième, en raison notamment de sa faible performance en périphérie. Globalement, les trois régions métropolitaines affichent de faibles niveaux d’intégration entre la forme urbaine et les réseaux de transport durable et souffrent d’une grande dépendance automobile structurelle, particulièrement en leur périphérie. Par ailleurs, en dépit d’objectifs de planification adéquats, les déficiences de leur forme urbaine et leurs progrès relativement modestes laissent présager une prédominance de la dépendance automobile qui perdurera au cours des prochaines années. Il nous apparaît primordial que tous les acteurs du domaine public fassent preuve d‘une plus grande « lucidité », voire maturité, face aux lourds constats exposant la difficile mise en œuvre de leurs objectifs ainsi que la dichotomie entre ce qui « se passe sur le terrain » et le contenu de leurs politiques. Une première étape obligée vers un raffinement des politiques et, peut-être, vers leur plus grande efficacité passe sans doute par la pleine reconnaissance des limites du paradigme d’aménagement actuel et de l‘immense défi que représente un inversement des tendances. Cela implique notamment une plus grande transparence en matière d‘évaluation des politiques ainsi que des efforts communs pour le développement et la diffusion de données de qualité dans les domaines connexes de la forme urbaine et des transports urbains, de meilleurs outils de monitoring, etc., qui pourraient aider à instituer une nouvelle synergie entre tous les acteurs impliqués tant dans la recherche urbaine, le développement urbain que les politiques d’aménagement et de transport. Le raffinement de notre propre approche méthodologique pourrait aussi bénéficier de telles avancées, approche qui constitue une des avenues possibles pour la poursuite de l‘exploration de l‘enjeu de l‘intégration « forme urbaine – transports durables » dans les régions métropolitaines canadiennes.

Apprentissage de représentations musicales à l'aide d'architectures profondes et multiéchelles

L'apprentissage machine (AM) est un outil important dans le domaine de la recherche d'information musicale (Music Information Retrieval ou MIR). De nombreuses tâches de MIR peuvent être résolues en entraînant un classifieur sur un ensemble de caractéristiques. Pour les tâches de MIR se basant sur l'audio musical, il est possible d'extraire de l'audio les caractéristiques pertinentes à l'aide de méthodes traitement de signal. Toutefois, certains aspects musicaux sont difficiles à extraire à l'aide de simples heuristiques. Afin d'obtenir des caractéristiques plus riches, il est possible d'utiliser l'AM pour apprendre une représentation musicale à partir de l'audio. Ces caractéristiques apprises permettent souvent d'améliorer la performance sur une tâche de MIR donnée. Afin d'apprendre des représentations musicales intéressantes, il est important de considérer les aspects particuliers à l'audio musical dans la conception des modèles d'apprentissage. Vu la structure temporelle et spectrale de l'audio musical, les représentations profondes et multiéchelles sont particulièrement bien conçues pour représenter la musique. Cette thèse porte sur l'apprentissage de représentations de l'audio musical. Des modèles profonds et multiéchelles améliorant l'état de l'art pour des tâches telles que la reconnaissance d'instrument, la reconnaissance de genre et l'étiquetage automatique y sont présentés.

Utilisation de systèmes d'information géographique pour l'évaluation des risques liés à la dégradation du pergélisol. Étude de cas : Tasiujaq, Nunavik, Québec

Les régions nordiques à pergélisol seront largement affectées par l'augmentation prévue des températures. Un nombre croissant d’infrastructures qui étaient autrefois construites avec confiance sur des sols gelés en permanence commencent déjà à montrer des signes de détérioration. Les processus engendrés par la dégradation du pergélisol peuvent causer des dommages importants aux infrastructures et entrainer des coûts élevés de réparation. En conséquence, le contexte climatique actuel commande que la planification des projets dans les régions nordiques s’effectue en tenant compte des impacts potentiels de la dégradation du pergélisol. Ce mémoire porte sur l’utilisation de systèmes d’information géographique (SIG) appliqués à l’évaluation du potentiel d’aménagement des territoires situés en milieu de pergélisol. En utilisant une approche SIG, l’objectif est d’élaborer une méthodologie permettant de produire des cartes d'évaluation des risques afin d’aider les collectivités nordiques à mieux planifier leur environnement bâti. Une analyse multi-échelle du paysage est nécessaire et doit inclure l'étude des dépôts de surface, la topographie, ainsi que les conditions du pergélisol, la végétation et les conditions de drainage. La complexité de l'ensemble des interactions qui façonnent le paysage est telle qu'il est pratiquement impossible de rendre compte de chacun d'eux ou de prévoir avec certitude la réponse du système suite à des perturbations. Ce mémoire présente aussi certaines limites liées à l’utilisation des SIG dans ce contexte spécifique et explore une méthode innovatrice permettant de quantifier l'incertitude dans les cartes d'évaluation des risques.

Simulation des fonctions de texture bidirectionnelles

Le réalisme des objets en infographie exige de simuler adéquatement leur apparence sous divers éclairages et à différentes échelles. Une solution communément adoptée par les chercheurs consiste à mesurer avec l’aide d’appareils calibrés la réflectance d’un échantillon de surface réelle, pour ensuite l’encoder sous forme d’un modèle de réflectance (BRDF) ou d’une texture de réflectances (BTF). Malgré des avancées importantes, les données ainsi mises à la portée des artistes restent encore très peu utilisées. Cette réticence pourrait s’expliquer par deux raisons principales : (1) la quantité et la qualité de mesures disponibles et (2) la taille des données. Ce travail propose de s’attaquer à ces deux problèmes sous l’angle de la simulation. Nous conjecturons que le niveau de réalisme du rendu en infographie produit déjà des résultats satisfaisants avec les techniques actuelles. Ainsi, nous proposons de précalculer et encoder dans une BTF augmentée les effets d’éclairage sur une géométrie, qui sera par la suite appliquée sur les surfaces. Ce précalcul de rendu et textures étant déjà bien adopté par les artistes, il pourra mieux s’insérer dans leurs réalisations. Pour nous assurer que ce modèle répond aussi aux exigences des représentations multi-échelles, nous proposons aussi une adaptation des BTFs à un encodage de type MIP map.

The New Global Politics of Poverty

In recent years, governments, international institutions, and a broad array of social movements have converged around what an OECD report has described as an emerging “global anti-poverty consensus.” This new global social policy agenda has changed the terms of the debate between the left and the right, and redefined the world of policy possibilities, in global but also in domestic politics. This article proposes a constructivist interpretation of this multi-scale shift in discourse, and discusses the political and policy implications of the new global politics of poverty.

Spatial and Temporal Variability of some Meteorological Parameters over Tropical Indian Ocean

The objective of the present study is to understand the spatial and temporal variability of sea surface temperature(SST), precipitable water, zonal and meridional components of wind stress over the tropical Indian Ocean to understand the different scales of variability of these features of Indian Ocean. Empirical Orthogonal Function (EOF) and wavelet analysis techniques are utilized to understand the standing oscillations and multi scale oscillations respectively. The study has been carried out over Indian Ocean and South Indian Ocean. For the present study, NCEP/NCAR(National Center for Environmental Prediction National Center for Atmospheric Research) reanalyzed daily fields of sea surface temperature, zonal and meridional surface wind components and precipitable water amount during 1960-1998 are used. The principle of EOF analysis and the methodology used for the analysis of spatial and temporal variance modes.

PERFORMANCE OF DIFFERENT CLASSIFIERS IN SPEECH RECOGNITION

Speech is the most natural means of communication among human beings and speech processing and recognition are intensive areas of research for the last five decades. Since speech recognition is a pattern recognition problem, classification is an important part of any speech recognition system. In this work, a speech recognition system is developed for recognizing speaker independent spoken digits in Malayalam. Voice signals are sampled directly from the microphone. The proposed method is implemented for 1000 speakers uttering 10 digits each. Since the speech signals are affected by background noise, the signals are tuned by removing the noise from it using wavelet denoising method based on Soft Thresholding. Here, the features from the signals are extracted using Discrete Wavelet Transforms (DWT) because they are well suitable for processing non-stationary signals like speech. This is due to their multi- resolutional, multi-scale analysis characteristics. Speech recognition is a multiclass classification problem. So, the feature vector set obtained are classified using three classifiers namely, Artificial Neural Networks (ANN), Support Vector Machines (SVM) and Naive Bayes classifiers which are capable of handling multiclasses. During classification stage, the input feature vector data is trained using information relating to known patterns and then they are tested using the test data set. The performances of all these classifiers are evaluated based on recognition accuracy. All the three methods produced good recognition accuracy. DWT and ANN produced a recognition accuracy of 89%, SVM and DWT combination produced an accuracy of 86.6% and Naive Bayes and DWT combination produced an accuracy of 83.5%. ANN is found to be better among the three methods.

Extraction of tidal channel networks from airborne scanning laser altimetry and aerial photography

The study of the morphodynamics of tidal channel networks is important because of their role in tidal propagation and the evolution of salt-marshes and tidal flats. Channel dimensions range from tens of metres wide and metres deep near the low water mark to only 20-30cm wide and 20cm deep for the smallest channels on the marshes. The conventional method of measuring the networks is cumbersome, involving manual digitising of aerial photographs. This paper describes a semi-automatic knowledge-based network extraction method that is being implemented to work using airborne scanning laser altimetry (and later aerial photography). The channels exhibit a width variation of several orders of magnitude, making an approach based on multi-scale line detection difficult. The processing therefore uses multi-scale edge detection to detect channel edges, then associates adjacent anti-parallel edges together to form channels using a distance-with-destination transform. Breaks in the networks are repaired by extending channel ends in the direction of their ends to join with nearby channels, using domain knowledge that flow paths should proceed downhill and that any network fragment should be joined to a nearby fragment so as to connect eventually to the open sea.