280 resultados para Morphing, classificazione
Resumo:
We present MikeTalk, a text-to-audiovisual speech synthesizer which converts input text into an audiovisual speech stream. MikeTalk is built using visemes, which are a small set of images spanning a large range of mouth shapes. The visemes are acquired from a recorded visual corpus of a human subject which is specifically designed to elicit one instantiation of each viseme. Using optical flow methods, correspondence from every viseme to every other viseme is computed automatically. By morphing along this correspondence, a smooth transition between viseme images may be generated. A complete visual utterance is constructed by concatenating viseme transitions. Finally, phoneme and timing information extracted from a text-to-speech synthesizer is exploited to determine which viseme transitions to use, and the rate at which the morphing process should occur. In this manner, we are able to synchronize the visual speech stream with the audio speech stream, and hence give the impression of a photorealistic talking face.
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Morphing fears (also called transformation obsessions) involve concerns that a person may become contaminated by and acquire undesirable characteristics of others. These symptoms are found in patients with OCD and are thought to be related to mental contamination. Given the high levels of distress and interference morphing fears can cause, a reliable and valid assessment measure is needed. This article describes the development and evaluation of the Morphing Fear Questionnaire (MFQ), a 13-item measure designed to assess for the presence and severity of morphing fears. A sample of 900 participants took part in the research. Of these, 140 reported having a current diagnosis of OCD (SR-OCD) and 760 reported never having had OCD (N-OCD; of whom 24 reported a diagnosis of an anxiety disorder and 23 reported a diagnosis of depression). Factor structure, reliability, and construct and criterion related validity were investigated. Exploratory and confirmatory factor analyses supported a one-factor structure replicable across the N-OCD and SR-OCD group. The MFQ was found to have high internal consistency and good temporal stability, and showed significantly greater associations with convergent measures (assessing obsessive-compulsive symptoms, mental contamination, thought-action fusion and magical thinking) than with divergent measures (assessing depression and anxiety). Moreover, the MFQ successfully discriminated between the SR-OCD sample and the N-OCD group, anxiety disorder sample, and depression sample. These findings suggest that the MFQ has sound psychometric properties and that it can be used to assess morphing fear. Clinical implications are discussed.
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Morphing aircraft have the ability to actively adapt and change their shape to achieve different missions efficiently. The development of morphing structures is deeply related with the ability to model precisely different designs in order to evaluate its characteristics. This paper addresses the dynamic modeling of a sectioned wing profile (morphing airfoil) connected by rotational joints (hinges). In this proposal, a pair of shape memory alloy (SMA) wires are connected to subsequent sections providing torque by reducing its length (changing airfoil camber). The dynamic model of the structure is presented for one pair of sections considering the system with one degree of freedom. The motion equations are solved using numerical techniques due the nonlinearities of the model. The numerical results are compared with experimental data and a discussion of how good this approach captures the physical phenomena associated with this problem. © The Society for Experimental Mechanics, Inc. 2012.
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Background. A new classification system of human breast tumours based on the immunohistochemical characterization has been applied to mammary tumours of the female dog with the aim to verify its association with invasion and grade, and prognostic aid in veterinary medicine. Methods. Forty-five canine mammary carcinomas with a two-year post-mastectomy follow-up were selected from our database, and the following antibodies were applied: anti-cytokeratines 14, 5/6, oestrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR), and ERB-B2. . The tumours were grouped for phenotype as: luminal-like (ER+ and/or PR+, CK14-, CK5/6-) type A (ERB-B2-), and B (ERB-B2+); basal-like (ER-, PR-, CK14+ and/or CK5/6+, ERB-B2-); ERB-B2 (ER-, PR-, CK14-, CK5/6-, ERB-B2+). Association with invasion, grade and histotypes were evaluated and Kaplan-Meier survival curves estimated, then compared by survival analysis. Results. Thirty-five cases with luminal pattern (ER+ and PR+) were subgrouped into 13 A type and 22 B type, if ERB-B2 positive or negative . Most luminal-like A and basal-like cases were grade 1 carcinomas, while the percentage of luminal B cases was higher in grade 2 and 3 (Pearson Chi-square P=0.009). No difference in the percentage of molecular subtypes was evidenced between simple and complex/mixed carcinomas (Pearson Chi-square P=0.47). No significant results were obtained by survival analysis, even if basal-like had a more favourable prognosis than luminal-like. Conclusion. The panel of antibodies identified only 3 groups (luminal-like A and B, and basal-like) in the dog. Even though canine mammary tumours may be a model of human breast cancer, the existence of the same types of carcinoma as in the woman need to be confirmed. Canine mammary carcinomas show high molecular heterogeneity, which would benefit from a classification based on molecular differences. However, by multivariate analysis, the molecular classification appears a variable with a dependent value if compared to invasion and grade that are independent, suggesting that, at present, caution should be used in the application of such a classification to the dog, in which invasion and grade supply the most important prognostic information.
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Oggi piu' che mai e' fondamentale essere in grado di estrarre informazioni rilevanti e conoscenza dal grande numero di dati che ci possono arrivare da svariati contesti, come database collegati a satelliti e sensori automatici, repository generati dagli utenti e data warehouse di grandi compagnie. Una delle sfide attuali riguarda lo sviluppo di tecniche di data mining per la gestione dell’incertezza. L’obiettivo di questa tesi e' di estendere le attuali tecniche di gestione dell’incertezza, in particolare riguardanti la classificazione tramite alberi decisionali, in maniera tale da poter gestire incertezza anche sull’attributo di classe.
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L'informatica musicale è una disciplina in continua crescita che sta ottenendo risultati davvero interessanti con l'impiego di sistemi artificiali intelligenti, come le reti neuronali, che permettono di emulare capacità umane di ascolto e di esecuzione musicale. Di particolare interesse è l'ambito della codifica di informazioni musicali tramite formati simbolici, come il MIDI, che permette un'analisi di alto livello dei brani musicali e consente la realizzazione di applicazioni sorprendentemente innovative. Una delle più fruttifere applicazioni di questi nuovi strumenti di codifica riguarda la classificazione di file audio musicali. Questo elaborato si propone di esporre i fondamentali aspetti teorici che concernono la classificazione di brani musicali tramite reti neuronali artificiali e descrivere alcuni esperimenti di classificazione di file MIDI. La prima parte fornisce alcune conoscenze di base che permettono di leggere gli esperimenti presenti nella seconda sezione con una consapevolezza teorica più profonda. Il fine principale della prima parte è quello di sviluppare una comparazione da diversi punti di vista disciplinari tra le capacità di classificazione musicale umane e quelle artificiali. Si descrivono le reti neuronali artificiali come sistemi intelligenti ispirati alla struttura delle reti neurali biologiche, soffermandosi in particolare sulla rete Feedforward e sull'algoritmo di Backpropagation. Si esplora il concetto di percezione nell'ambito della psicologia cognitiva con maggiore attenzione alla percezione uditiva. Accennate le basi della psicoacustica, si passa ad una descrizione delle componenti strutturali prima del suono e poi della musica: la frequenza e l'ampiezza delle onde, le note e il timbro, l'armonia, la melodia ed il ritmo. Si parla anche delle illusioni sonore e della rielaborazione delle informazioni audio da parte del cervello umano. Si descrive poi l'ambito che interessa questa tesi da vicino: il MIR (Music Information Retrieval). Si analizzano i campi disciplinari a cui questa ricerca può portare vantaggi, ossia quelli commerciali, in cui i database musicali svolgono ruoli importanti, e quelli più speculativi ed accademici che studiano i comportamenti di sistemi intelligenti artificiali e biologici. Si descrivono i diversi metodi di classificazione musicale catalogabili in base al tipo di formato dei file audio in questione e al tipo di feature che si vogliono estrarre dai file stessi. Conclude la prima sezione di stampo teorico un capitolo dedicato al MIDI che racconta la storia del protocollo e ne descrive le istruzioni fondamentali nonchè la struttura dei midifile. La seconda parte ha come obbiettivo quello di descrivere gli esperimenti svolti che classificano file MIDI tramite reti neuronali mostrando nel dettaglio i risultati ottenuti e le difficoltà incontrate. Si coniuga una presentazione dei programmi utilizzati e degli eseguibili di interfaccia implementati con una descrizione generale della procedura degli esperimenti. L'obbiettivo comune di tutte le prove è l'addestramento di una rete neurale in modo che raggiunga il più alto livello possibile di apprendimento circa il riconoscimento di uno dei due compositori dei brani che le sono stati forniti come esempi.