FPGA-based object detection using classification circuits

Dans l'apprentissage machine, la classification est le processus d’assigner une nouvelle observation à une certaine catégorie. Les classifieurs qui mettent en œuvre des algorithmes de classification ont été largement étudié au cours des dernières décennies. Les classifieurs traditionnels sont basés sur des algorithmes tels que le SVM et les réseaux de neurones, et sont généralement exécutés par des logiciels sur CPUs qui fait que le système souffre d’un manque de performance et d’une forte consommation d'énergie. Bien que les GPUs puissent être utilisés pour accélérer le calcul de certains classifieurs, leur grande consommation de puissance empêche la technologie d'être mise en œuvre sur des appareils portables tels que les systèmes embarqués. Pour rendre le système de classification plus léger, les classifieurs devraient être capable de fonctionner sur un système matériel plus compact au lieu d'un groupe de CPUs ou GPUs, et les classifieurs eux-mêmes devraient être optimisés pour ce matériel. Dans ce mémoire, nous explorons la mise en œuvre d'un classifieur novateur sur une plate-forme matérielle à base de FPGA. Le classifieur, conçu par Alain Tapp (Université de Montréal), est basé sur une grande quantité de tables de recherche qui forment des circuits arborescents qui effectuent les tâches de classification. Le FPGA semble être un élément fait sur mesure pour mettre en œuvre ce classifieur avec ses riches ressources de tables de recherche et l'architecture à parallélisme élevé. Notre travail montre que les FPGAs peuvent implémenter plusieurs classifieurs et faire les classification sur des images haute définition à une vitesse très élevée.

Étude descriptive des perceptions de soutien, d’habilitation et de reconnaissance favorisant la mobilisation organisationnelle au Ministère de l’éducation nationale et de l’alphabétisation du Burkina Faso

Cette thèse de doctorat se situe dans le contexte des préoccupations des autorités nationales et des organisations internationales relatives à l’efficacité des organisations publiques dans les pays en développement, dans le cadre des Objectifs du Millénaire pour le développement (OMD) et du programme Éducation pour tous (ÉPT). L’argument du manque de ressources est de plus en plus remis en cause par le constat que certaines organisations disposant de ressources moindres que d’autres de même nature, obtiennent de meilleurs résultats (Barney, 1991; Durand, 1996; Isckia, 2008). Autrement dit, la quantité de ressources n’explique pas tout; il faut considérer d’autres éléments, dont la mobilisation organisationnelle, c’est-à-dire le mouvement obtenu d’une masse critique d’employés qui adoptent des actions positives dans le sens de l’atteinte des objectifs de leur organisation. Cette mobilisation suppose un climat positif auquel contribue la présence de certains états psychologiques ressentis par les employés, notamment les perceptions de soutien et de reconnaissance de la part de l’organisation de même qu’un sentiment d’habilitation psychologique (Tremblay et Simard, 2005). Ces perceptions et ce sentiment constituent les points focaux de la recherche que nous avons menée au sein du Ministère de l’éducation nationale et de l’alphabétisation (MÉNA) du Burkina Faso. L’objectif principal de notre recherche est de décrire ces trois états psychologiques. Le soutien organisationnel perçu (SOP), l’habilitation psychologique (HP) et la reconnaissance perçue ont été explorés à partir des travaux de Eisenberger et al. (1986), de Spreitzer (1995) et de Brun et Dugas (2005) respectivement. Nous avons délibérément choisi la perspective des employés plutôt que celle des pratiques de gestion observées ou déclarées de leurs supérieurs et avons entrepris de connaître leurs perceptions. Ces dernières méritent que l’on s’en préoccupe car aucune politique, mesure ou pratique visant à instaurer un climat organisationnel mobilisant ne peut être efficace si elle n’est pas perçue comme telle par les employés. Utilisant une méthodologie mixte, nous avons recueilli auprès de cadres et de directions d’école, des données sur les trois états psychologiques retenus, à l’aide d’un questionnaire comportant 37 énoncés (65 répondants); d’entrevues individuelles visant à enrichir, compléter, expliciter ou illustrer les informations obtenues par le questionnaire (18 participants); et de deux groupes de discussion autour des résultats de l’analyse préliminaire des réponses au questionnaire (7 participants). Au total, les données ont été recueillies auprès de 73 personnes, certaines d’entre elles ayant à la fois répondu au questionnaire et participé à une entrevue individuelle. Les données ont été traitées par état psychologique à l’aide des logiciels SPSS Statistics 20 (pour les questionnaires) et QDA Miner 4.0.11 (pour les entretiens individuels). Pour chaque énoncé, chaque variable créée et chacune des caractéristiques (fonction, genre et milieu de travail), nous avons d’abord obtenu des mesures de tendances centrales; nous avons poursuivi en ajoutant un second niveau de traitement en combinant les caractéristiques, par exemple : la fonction (cadre ou direction d’école) et le genre (femme ou homme). Nous avons ensuite procédé au codage des verbatims des entretiens en vue d’en extraire des éléments qui corroborent, précisent ou nuancent les résultats de l’analyse des données obtenues par le questionnaire pour chaque état psychologique. L’exploitation des données d’entretiens visait également à identifier des éléments portant sur le thème de la mobilisation au MÉNA. Les résultats des analyses des données issues des questionnaires indiquent globalement que le soutien organisationnel est perçu de façon négative au sein du MÉNA, seule la valorisation du travail réalisé recueillant un sentiment un peu moins négatif. Les répondants se perçoivent habilités psychologiquement; des quatre composantes de l’habilitation psychologique, c’est l’autonomie qui recueille la perception la plus négative. En ce qui concerne la reconnaissance, on observe une perception positive des éléments reliés à la communication et négative lorsqu’il s’agit de l’appréciation du système d’attribution des récompenses. En complément à ces résultats obtenus de l’analyse des données issues du questionnaire, les entretiens ont permis de mettre en lumière le fait que des pratiques efficaces de gestion (par exemple la rapidité des réponses aux demandes, l’application des normes de ponctualité et d’assiduité, la réception régulière du salaire) sont considérées comme des marques de soutien organisationnel. Ces entretiens ont également permis de découvrir un fort potentiel d’implication personnelle et professionnelle des participants rencontrés qui affichaient une disposition favorable à l’augmentation de leur contribution tout en souhaitant une plus grande reconnaissance de leur potentiel. La prise en compte de la fonction, du genre et du milieu de travail a permis de raffiner les analyses. À titre d’exemple: le soutien organisationnel est perçu plus positivement en milieu urbain qu’en milieu rural; les cadres perçoivent positivement la valorisation que le ministère accorde à leur contribution; alors que les directrices d’école ont une appréciation négative de cette valorisation. Le sentiment de compétence est éprouvé de façon plus positive chez les cadres alors que le sentiment d’autonomie est plus positif chez les directions d’école. En milieu urbain, la transmission de l’information, les rencontres avec les supérieurs et les témoignages d’appréciation sont plus présents qu’en milieu rural. Dans cette recherche, qui s’est déroulée dans un contexte subsaharien, nous avons affiché un parti pris pour une approche universaliste plutôt que culturaliste. Tout en reconnaissant que les traditions et la culture font partie de l’environnement organisationnel, nous pensons qu’elles ne sont pas les principaux facteurs explicatifs des comportements des employés dans une organisation. Les propos tenus par certains des participants que nous avons rencontrés renforcent notre conviction que les pratiques de gestion généralement perçues positivement par les employés le sont également dans ce contexte.

Buried-object detection using free-space time-domain near-field measurements

The detection of buried objects using time-domain freespace measurements was carried out in the near field. The location of a hidden object was determined from an analysis of the reflected signal. This method can be extended to detect any number of objects. Measurements were carried out in the X- and Ku-bands using ordinary rectangular pyramidal horn antennas of gain 15 dB. The same antenna was used as the transmitter and recei er. The experimental results were compared with simulated results by applying the two-dimensional finite-difference time-domain(FDTD)method, and agree well with each other. The dispersi e nature of the dielectric medium was considered for the simulation.

Video Object Tracking And Analysis For Computer Assisted Surgery

Pedicle screw insertion technique has made revolution in the surgical treatment of spinal fractures and spinal disorders. Although X- ray fluoroscopy based navigation is popular, there is risk of prolonged exposure to X- ray radiation. Systems that have lower radiation risk are generally quite expensive. The position and orientation of the drill is clinically very important in pedicle screw fixation. In this paper, the position and orientation of the marker on the drill is determined using pattern recognition based methods, using geometric features, obtained from the input video sequence taken from CCD camera. A search is then performed on the video frames after preprocessing, to obtain the exact position and orientation of the drill. An animated graphics, showing the instantaneous position and orientation of the drill is then overlaid on the processed video for real time drill control and navigation

Nachhaltige Energie für ländliche Entwicklung in dem Sub-Sahara Afrika: interdisziplinäre Herangehensweise und organisatorische Herausforderung

Angesichts der Geschichte der Entwicklungspolitik, ist diese Arbeit darauf ausgerichtet, einige Beobachtungen in Bezug auf die so genannte Entwicklung hervorzuheben; insbesondere auf die andauernde prekäre Situation und Armut in ländlichen afrikanischen Gebieten. Armut ist nach Amartya SEN – weiter präzisiert von J.L. Dubois – die Deprivation von „Fähigkeiten“, die Individuen und lokale Gemeinschaften zu ausgeschlossenen und vergessenen Akteuren des Systems machen. Das nennt Paulo Freire, das Menschen zu „Objekten“ gemacht werden. Es rechtfertigt die starke Annahme, die in dieser Studie getroffen wird, dass vielmehr die Menschen als „Subjekte“ ihrer Veränderung und Entwicklung im Mittelpunkt stehen. Die Arbeit zeigt und erklärt in historischer Chronologie, wie die Entwicklungspolitiken und unterschiedliche Beteiligte auf allen Ebenen diese Situation verursachen. Trotz alledem bleiben die Individuen und lokalen Gemeinschaften, die in Symbiose mit ihrer natürlichen Umwelt leben, die reich an verschiedenen Ressourcen und Potentialen ist, als Reaktion darauf und gleichzeitig als Überlebensstrategie zutiefst verbunden mit dem, was sie vor Ort haben, womit sie eine tiefere und intensive Beziehung besitzen, wenn man von ihrer Geschichte, ihrer Kultur und der Handlungslogik ausgeht. Für externe Akteure, die sie über das vorhandene System dominieren und beeinflussen bleiben sie „Objekte“, aber in der Vielzahl ihrer endogenen Initiativen, zeigen sie die Fähigkeit und Substanz, die beweisen, dass sie auf ihrer Ebene das eigentliche Subjekt sind, die dynamischen Akteure. Aber isolierte Initiativen auf spezifische reale Bedürfnisse bei gleichzeitiger Dominierung durch das System mit seiner Marktlogik, führt dies langfristig nur zu dem Zirkulus Vitiosus der Armut. Daher ist eine ganzheitliche Sicht entscheidend für nachhaltige Entwicklung und für die notwendige Veränderung. Es geht nicht nur um die Veränderung des Systems und die Wahl politischer Maßnahmen, sondern genau genommen um das Verhalten der Akteure auf allen Ebenen und die Art der Beziehungen zwischen ihnen allen. Es ist eine Frage des erneuten Überdenkens des Entwicklungspfades, der andere Logik, Visionen, Interessen und Strategien aller Beteiligten, unserer so genannten Akteure einschließt. Ob dies von endogenen Initiativen oder neuen gemeinsamen Projekten ausgeht: man wird in einen Prozess kollektiven Lernens eintreten, den Paul Singer und Clarita Müller-Plantenberg erläutern und entwickeln in dem Konzept der Inkubation und Solidarischen Ökonomie, die Eigeninitiative, Selbstbestimmung und Selbstverwaltung von lokalen Gemeinschaften und die Öffnung für eine Neu-Konzeptualisierung und Institutionalisierung einschließt. So ein Prozess ist nur mit einem interdisziplinären Rahmen möglich. Dieser Rahmen soll auf einer zusätzlicher Kommunikation zwischen den Akteuren und Sozialwissenschaften beruhen und mit jenen, die auf dem Feld der Technologie arbeiten. So können dann technische „Experten“ angesichts eines technischen Projektfehlers, der aufgrund von bestimmten sozialen und kulturellen Realitäten zustande kam sagen, „es ist kein Scheitern ; es war ein Schritt innerhalb eines Lernprozesse der in die technischen Projekte und Studien einbezogen werden muss“. Wir haben das Energiethema gewählt; und insbesondere, Energie für eine nachhaltige ländliche Entwicklung in Subsahara-Afrika, um den Weg von der Theorie in die Praxis zu illustrieren und experimentell auszuprobieren, den Weg von den Beobachtungen zu der Veränderung, wobei Fragen, Annahmen, Strategien und konkrete Aktionen für den Wandel behandelt werden. Wir nennen unseren experimentellen Weg: DRIEE, das heißt auf Deutsch Ländliche Entwicklung und Inkubation von Energieunternehmen. Dabei gehen wir davon aus, dass: - Energie im Allgemeinen auf der internationalen Ebene fast gleichbedeutend mit Elektrizität ist. Heute bestehen die wichtigsten Bedürfnisse nach Energie dort wo die agro-pastorale Produktion, das Kochen, die Nahrungsmittelkonservierung und Verarbeitung …etc. stattfindet. - Diese ländliche Bevölkerung zu etwa 80% der nationalen Wirtschaft ausmacht. Dass sie gleichzeitig aber nur zu weniger als 5% der Energieproduktion Zugang hat, was oft auf Licht reduziert ist und nicht einmal ihrer Produktion zugute kommen kann. - Die Projekte für Energie und Elektrizität vor allem auf die Technologischen Fragen konzentriert sind und weniger auf die Bedürfnisse. Fast die Gesamtheit der Fonds für Energie wird in Bezug auf die Investitionen Infrastruktur der Produktion und Verteilung durch die konventionellen zentralisierten Netze geplant. Angesichts dieser Analysen gehen die in dieser Arbeit vorgenommenen Studien in Gambia und Kamerun von Bestandsaufnahmen und / oder beschreibenden regionalen Analysen aus: - von Bedürfnissen, von Praktiken und lokalen Initiativen von Fragen der Energie, für einzelne Professionen, Haushalte, Gruppen, spezifische Gruppen, wie Frauen, ländliche Gemeinden mit ihren spezifischen Charakteristika. - Von Potentialen: natürliche lokale Energieressourcen, soziokulturelle Ressourcen – so z.B. die empirisch feststellbaren menschliche Ressourcen wie endogenes Wissen und praktische organisatorische Fähigkeiten gegenüber den Problemen der Energie. Dieser experimentelle Schritt von Handlungsforschung (DRIEE) in Kamerun führte zu der Gründung einer Organisation, über die und mit der wir die Logik der Inkubation und Solidarischen Ökonomie einführen. Das ist FERDEDSI, das heißt auf Deutsch „Forum für Erneuerbare Energie – Nachhaltige Entwicklung und Internationale Solidarität“. Zunächst war dies eine Energiegenossenschaft und dann (im Prozess) wurde es zu einer institutionellen Nische von mehreren Mikro Initiativen in ländlichen Gebieten. FERDEDSI ist ein Prozess der Inkubation und ein Inkubator ist also gleichzeitig ein inkubiertes Energieunternehmen aber auch ein Inkubator für lokale Organisationen. Die ersten Aktionen finden in den Departments von Noun und Ménoua in der westlichen Provinz von Kamerun statt. Während der Forschungsperiode findet akademische Austausch statt (Nord-Süd und Süd-Süd), diese ist dabei zu formalen Partnerschaften zu werden, nicht nur zwischen Universitäten sondern genauer lokale Organisationen und Universitäten. Dieser letzte Typ von Partnerschaften, die die solidarische Ökonomie ausmachen ist auch eine Innovation des Prozesses für die afrikanischen Fälle, die dem Beispiel dessen, was in Lateinamerika geschieht, folgen. So kommt es zu gegenseitiger sinnvoller Ausbildung in den internationalen Arbeitsgruppen und Seminaren der Universität.

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.

Natural Object Categorization

This thesis addresses the problem of categorizing natural objects. To provide a criteria for categorization we propose that the purpose of a categorization is to support the inference of unobserved properties of objects from the observed properties. Because no such set of categories can be constructed in an arbitrary world, we present the Principle of Natural Modes as a claim about the structure of the world. We first define an evaluation function that measures how well a set of categories supports the inference goals of the observer. Entropy measures for property uncertainty and category uncertainty are combined through a free parameter that reflects the goals of the observer. Natural categorizations are shown to be those that are stable with respect to this free parameter. The evaluation function is tested in the domain of leaves and is found to be sensitive to the structure of the natural categories corresponding to the different species. We next develop a categorization paradigm that utilizes the categorization evaluation function in recovering natural categories. A statistical hypothesis generation algorithm is presented that is shown to be an effective categorization procedure. Examples drawn from several natural domains are presented, including data known to be a difficult test case for numerical categorization techniques. We next extend the categorization paradigm such that multiple levels of natural categories are recovered; by means of recursively invoking the categorization procedure both the genera and species are recovered in a population of anaerobic bacteria. Finally, a method is presented for evaluating the utility of features in recovering natural categories. This method also provides a mechanism for determining which features are constrained by the different processes present in a multiple modal world.

The Use of Grouping in Visual Object Recognition.

The report describes a recognition system called GROPER, which performs grouping by using distance and relative orientation constraints that estimate the likelihood of different edges in an image coming from the same object. The thesis presents both a theoretical analysis of the grouping problem and a practical implementation of a grouping system. GROPER also uses an indexing module to allow it to make use of knowledge of different objects, any of which might appear in an image. We test GROPER by comparing it to a similar recognition system that does not use grouping.

Concurrent Aggregates (CA): An Object-Oriented Language for Fine-Grained Message-Passing Machines

Fine-grained parallel machines have the potential for very high speed computation. To program massively-concurrent MIMD machines, programmers need tools for managing complexity. These tools should not restrict program concurrency. Concurrent Aggregates (CA) provides multiple-access data abstraction tools, Aggregates, which can be used to implement abstractions with virtually unlimited potential for concurrency. Such tools allow programmers to modularize programs without reducing concurrency. I describe the design, motivation, implementation and evaluation of Concurrent Aggregates. CA has been used to construct a number of application programs. Multi-access data abstractions are found to be useful in constructing highly concurrent programs.

Statistical Object Recognition

Two formulations of model-based object recognition are described. MAP Model Matching evaluates joint hypotheses of match and pose, while Posterior Marginal Pose Estimation evaluates the pose only. Local search in pose space is carried out with the Expectation--Maximization (EM) algorithm. Recognition experiments are described where the EM algorithm is used to refine and evaluate pose hypotheses in 2D and 3D. Initial hypotheses for the 2D experiments were generated by a simple indexing method: Angle Pair Indexing. The Linear Combination of Views method of Ullman and Basri is employed as the projection model in the 3D experiments.

Attentional Selection in Object Recognition

A key problem in object recognition is selection, namely, the problem of identifying regions in an image within which to start the recognition process, ideally by isolating regions that are likely to come from a single object. Such a selection mechanism has been found to be crucial in reducing the combinatorial search involved in the matching stage of object recognition. Even though selection is of help in recognition, it has largely remained unsolved because of the difficulty in isolating regions belonging to objects under complex imaging conditions involving occlusions, changing illumination, and object appearances. This thesis presents a novel approach to the selection problem by proposing a computational model of visual attentional selection as a paradigm for selection in recognition. In particular, it proposes two modes of attentional selection, namely, attracted and pay attention modes as being appropriate for data and model-driven selection in recognition. An implementation of this model has led to new ways of extracting color, texture and line group information in images, and their subsequent use in isolating areas of the scene likely to contain the model object. Among the specific results in this thesis are: a method of specifying color by perceptual color categories for fast color region segmentation and color-based localization of objects, and a result showing that the recognition of texture patterns on model objects is possible under changes in orientation and occlusions without detailed segmentation. The thesis also presents an evaluation of the proposed model by integrating with a 3D from 2D object recognition system and recording the improvement in performance. These results indicate that attentional selection can significantly overcome the computational bottleneck in object recognition, both due to a reduction in the number of features, and due to a reduction in the number of matches during recognition using the information derived during selection. Finally, these studies have revealed a surprising use of selection, namely, in the partial solution of the pose of a 3D object.

An Analysis of the Effect of Gaussian Error in Object Recognition

Object recognition is complicated by clutter, occlusion, and sensor error. Since pose hypotheses are based on image feature locations, these effects can lead to false negatives and positives. In a typical recognition algorithm, pose hypotheses are tested against the image, and a score is assigned to each hypothesis. We use a statistical model to determine the score distribution associated with correct and incorrect pose hypotheses, and use binary hypothesis testing techniques to distinguish between them. Using this approach we can compare algorithms and noise models, and automatically choose values for internal system thresholds to minimize the probability of making a mistake.

Predicate Dispatching in the Common Lisp Object System

I have added support for predicate dispatching, a powerful generalization of other dispatching mechanisms, to the Common Lisp Object System (CLOS). To demonstrate its utility, I used predicate dispatching to enhance Weyl, a computer algebra system which doubles as a CLOS library. My result is Dispatching-Enhanced Weyl (DEW), a computer algebra system that I have demonstrated to be well suited for both users and programmers.

Object Recognition with Pictorial Structures

This thesis presents a statistical framework for object recognition. The framework is motivated by the pictorial structure models introduced by Fischler and Elschlager nearly 30 years ago. The basic idea is to model an object by a collection of parts arranged in a deformable configuration. The appearance of each part is modeled separately, and the deformable configuration is represented by spring-like connections between pairs of parts. These models allow for qualitative descriptions of visual appearance, and are suitable for generic recognition problems. The problem of detecting an object in an image and the problem of learning an object model using training examples are naturally formulated under a statistical approach. We present efficient algorithms to solve these problems in our framework. We demonstrate our techniques by training models to represent faces and human bodies. The models are then used to locate the corresponding objects in novel images.