Implementación de una Support Vector Machine en RVC – CAL para imágenes hiperespectrales

El análisis de imágenes hiperespectrales permite obtener información con una gran resolución espectral: cientos de bandas repartidas desde el espectro infrarrojo hasta el ultravioleta. El uso de dichas imágenes está teniendo un gran impacto en el campo de la medicina y, en concreto, destaca su utilización en la detección de distintos tipos de cáncer. Dentro de este campo, uno de los principales problemas que existen actualmente es el análisis de dichas imágenes en tiempo real ya que, debido al gran volumen de datos que componen estas imágenes, la capacidad de cómputo requerida es muy elevada. Una de las principales líneas de investigación acerca de la reducción de dicho tiempo de procesado se basa en la idea de repartir su análisis en diversos núcleos trabajando en paralelo. En relación a esta línea de investigación, en el presente trabajo se desarrolla una librería para el lenguaje RVC – CAL – lenguaje que está especialmente pensado para aplicaciones multimedia y que permite realizar la paralelización de una manera intuitiva – donde se recogen las funciones necesarias para implementar el clasificador conocido como Support Vector Machine – SVM. Cabe mencionar que este trabajo complementa el realizado en [1] y [2] donde se desarrollaron las funciones necesarias para implementar una cadena de procesado que utiliza el método unmixing para procesar la imagen hiperespectral. En concreto, este trabajo se encuentra dividido en varias partes. La primera de ellas expone razonadamente los motivos que han llevado a comenzar este Trabajo de Investigación y los objetivos que se pretenden conseguir con él. Tras esto, se hace un amplio estudio del estado del arte actual y, en él, se explican tanto las imágenes hiperespectrales como sus métodos de procesado y, en concreto, se detallará el método que utiliza el clasificador SVM. Una vez expuesta la base teórica, nos centraremos en la explicación del método seguido para convertir una versión en Matlab del clasificador SVM optimizado para analizar imágenes hiperespectrales; un punto importante en este apartado es que se desarrolla la versión secuencial del algoritmo y se asientan las bases para una futura paralelización del clasificador. Tras explicar el método utilizado, se exponen los resultados obtenidos primero comparando ambas versiones y, posteriormente, analizando por etapas la versión adaptada al lenguaje RVC – CAL. Por último, se aportan una serie de conclusiones obtenidas tras analizar las dos versiones del clasificador SVM en cuanto a bondad de resultados y tiempos de procesado y se proponen una serie de posibles líneas de actuación futuras relacionadas con dichos resultados. ABSTRACT. Hyperspectral imaging allows us to collect high resolution spectral information: hundred of bands covering from infrared to ultraviolet spectrum. These images have had strong repercussions in the medical field; in particular, we must highlight its use in cancer detection. In this field, the main problem we have to deal with is the real time analysis, because these images have a great data volume and they require a high computational power. One of the main research lines that deals with this problem is related with the analysis of these images using several cores working at the same time. According to this investigation line, this document describes the development of a RVC – CAL library – this language has been widely used for working with multimedia applications and allows an optimized system parallelization –, which joins all the functions needed to implement the Support Vector Machine – SVM - classifier. This research complements the research conducted in [1] and [2] where the necessary functions to implement the unmixing method to analyze hyperspectral images were developed. The document is divided in several chapters. The first of them introduces the motivation of the Master Thesis and the main objectives to achieve. After that, we study the state of the art of some technologies related with this work, like hyperspectral images, their processing methods and, concretely, the SVM classifier. Once we have exposed the theoretical bases, we will explain the followed methodology to translate a Matlab version of the SVM classifier optimized to process an hyperspectral image to RVC – CAL language; one of the most important issues in this chapter is that a sequential implementation is developed and the bases of a future parallelization of the SVM classifier are set. At this point, we will expose the results obtained in the comparative between versions and then, the results of the different steps that compose the SVM in its RVC – CAL version. Finally, we will extract some conclusions related with algorithm behavior and time processing. In the same way, we propose some future research lines according to the results obtained in this document.

Parallel relaxed and extrapolated algorithms for computing PageRank

In this paper, parallel Relaxed and Extrapolated algorithms based on the Power method for accelerating the PageRank computation are presented. Different parallel implementations of the Power method and the proposed variants are analyzed using different data distribution strategies. The reported experiments show the behavior and effectiveness of the designed algorithms for realistic test data using either OpenMP, MPI or an hybrid OpenMP/MPI approach to exploit the benefits of shared memory inside the nodes of current SMP supercomputers.

Parallel partitioning of unstructured meshes

A method is outlined for optimising graph partitions which arise in mapping un- structured mesh calculations to parallel computers. The method employs a combination of iterative techniques to both evenly balance the workload and minimise the number and volume of interprocessor communications. They are designed to work efficiently in parallel as well as sequentially and when combined with a fast direct partitioning technique (such as the Greedy algorithm) to give an initial partition, the resulting two-stage process proves itself to be both a powerful and flexible solution to the static graph-partitioning problem. The algorithms can also be used for dynamic load-balancing and a clustering technique can additionally be employed to speed up the whole process. Experiments indicate that the resulting parallel code can provide high quality partitions, independent of the initial partition, within a few seconds.

Mesh partitioning and load balancing for distributed memory parallel systems

A method is outlined for optimising graph partitions which arise in mapping unstructured mesh calculations to parallel computers. The method employs a relative gain iterative technique to both evenly balance the workload and minimise the number and volume of interprocessor communications. A parallel graph reduction technique is also briefly described and can be used to give a global perspective to the optimisation. The algorithms work efficiently in parallel as well as sequentially and when combined with a fast direct partitioning technique (such as the Greedy algorithm) to give an initial partition, the resulting two-stage process proves itself to be both a powerful and flexible solution to the static graph-partitioning problem. Experiments indicate that the resulting parallel code can provide high quality partitions, independent of the initial partition, within a few seconds. The algorithms can also be used for dynamic load-balancing, reusing existing partitions and in this case the procedures are much faster than static techniques, provide partitions of similar or higher quality and, in comparison, involve the migration of a fraction of the data.

Thermal performance of sisal fiber-cement roofing tiles for rural constructions

Roofing provides the main protection against direct solar radiation in animal housing. Appropriate thermal properties of roofing materials tend to improve the thermal comfort in the inner ambient. Nonasbestos fiber-cement roofing components reinforced with cellulose pulp from sisal (Agave sisalana) were produced by slurry and dewatering techniques, with an optional addition of polypropylene fibers. Nonasbestos tiles were evaluated and compared with commercially available asbestos-cement sheets and ceramic tiles (frequently chosen as roofing materials for animal housing). Thermal conductivity and thermal diffusivity of tiles were determined by the parallel hot-wire method, along with the evaluation of the downside surface temperature. Cement-based components reinforced with sisal pulp presented better thermal performance at room temperature (25ºC), while those reinforced with sisal pulp added by polypropylene fibers presented better thermal performance at 60ºC. Non-asbestos cement tiles provided more efficient protection against radiation than asbestos corrugated sheets.

Optimització i implementació en Simulink de l'adquisició d'un senyal GPS amb blocs FFT

Aquest projecte es tracta de la optimització i la implementació de l’etapa d’adquisició d’un receptor GPS. També inclou una revisió breu del sistema GPS i els seus principis de funcionament. El procés d’adquisició s’ha estudiat amb detall i programat en els entorns de treball Matlab i Simulink. El fet d’implementar aquesta etapa en dos entorns diferents ha estat molt útil tant de cara a l’aprenentatge com també per la comprovació dels resultats obtinguts. El principal objectiu del treball és el disseny d’un model Simulink que es capaç d’adquirir una senyal capturada amb hardware real. En realitat, s’han fet dues implementacions: una que utilitza blocs propis de Simulink i l’altra que utilitza blocs de la llibreria Xilinx. D’aquesta manera, posteriorment, es facilitaria la transició del model a la FPGA utilitzant l’entorn ISE de Xilinx. La implementació de l’etapa d’adquisició es basa en el mètode de cerca de fase de codi en paral·lel, el qual empra la operació correlació creuada mitjançant la transformada ràpida de Fourier (FFT). Per aquest procés es necessari realitzar dues transformades (per a la senyal entrant i el codi de referència) i una antitransformada de Fourier (per al resultat de la correlació). Per tal d’optimitzar el disseny s’utilitza un bloc FFT, ja que tres blocs consumeixen gran part dels recursos d’una FPGA. En lloc de replicar el bloc FFT, en el model el bloc és compartit en el temps gràcies a l’ús de buffers i commutadors, com a resultat la quantitat de recursos requerits per una implementació en una FPGA es podria reduir considerablement.

Caracterització estadística dels pics de correlació a GPS

Aquest projecte es centra a donar una caracterització estadística del valor que tenen els pics de correlació sota diferents escenaris d’adquisició a un receptor GPS. En primer lloc, s’ha volgut donar una visió general de tots els fonaments del sistema GPS per tal de poder entendre el seu funcionament. A continuació, s’ha passat a analitzar el bloc d’adquisició d’un receptor GPS. Primer, hem estudiat quines operacions es realitzen en aquest bloc i quines són les diferents formes d’implementar-lo. Seguidament, sota un escenari d’adquisició per cerca de fase de codi en paral·lel i utilitzant integracions coherents, s’han estudiat les distribucions estadístiques de les pdf’s obtingudes pels pics de correlació de senyal+soroll i pels pics de correlació de només soroll, i s’ha vist com aquestes fan modificar la corba ROC del receptor . Les simulacions s’han realitzat amb MATLAB i en diferents escenaris d’adquisició per tal de poder comparar com varien les estadístiques obtingudes en casos diferents.

Turbulent shallow-water model for orographic subgrid-scale perturbations

A parallel pseudo-spectral method for the simulation in distributed memory computers of the shallow-water equations in primitive form was developed and used on the study of turbulent shallow-waters LES models for orographic subgrid-scale perturbations. The main characteristics of the code are: momentum equations integrated in time using an accurate pseudo-spectral technique; Eulerian treatment of advective terms; and parallelization of the code based on a domain decomposition technique. The parallel pseudo-spectral code is efficient on various architectures. It gives high performance onvector computers and good speedup on distributed memory systems. The code is being used for the study of the interaction mechanisms in shallow-water ows with regular as well as random orography with a prescribed spectrum of elevations. Simulations show the evolution of small scale vortical motions from the interaction of the large scale flow and the small-scale orographic perturbations. These interactions transfer energy from the large-scale motions to the small (usually unresolved) scales. The possibility of including the parametrization of this effects in turbulent LES subgrid-stress models for the shallow-water equations is addressed.

Influencia de la comunidad de clústers en las relaciones estratégicas comunitarias y el marketing compartido

Un clúster es entendido por la gran mayoría como un gran conglomerado de empresas que giran en torno a un objetivo, en su gran mayoría económico. Su intención es competir con otros conglomerados en cuanto a precios y cantidades, ya que de manera individual no podrían. En consecuencia, esta unión se utiliza en un principio para crear ventajas tanto competitivas como comparativas en contra de la competencia, lo cual genera un valor a esta unión, con el fin de producir fidelidad en el cliente y recordación de todos los productos que tal unión brinde. Según estudios realizados por diversos autores, en muchas ocasiones, los clúster no se crean con una finalidad económica, sino como desarrollo de un perfil comunitario que ayude a la sociedad y las organizaciones que la componen. La base de las relaciones se centra en la comunicación y en las diversas técnicas que existen en ese ámbito para asegurar la sostenibilidad de la organización. Dentro de estas relaciones, se le da un reconocimiento a la educación y la cultura en donde se encuentra ubicado el clúster, ya que las estrategias que se implementen se relacionan directamente con las necesidades de los clientes, generando en el pensamiento de la comunidad la perdurabilidad y sostenibilidad como efecto del desarrollo social.

Zweischleifenkorrekturen zum leptonischen Zerfall des Z-Bosons

Im Rahmen der vorliegenden Dissertation wurde, basierend auf der Parallel-/Orthogonalraum-Methode, eine neue Methode zur Berechnung von allgemeinen massiven Zweischleifen-Dreipunkt-Tensorintegralen mit planarer und gedrehter reduzierter planarer Topologie entwickelt. Die Ausarbeitung und Implementation einer Tensorreduktion fuer Integrale, welche eine allgemeine Tensorstruktur im Minkowski-Raum besitzen koennen, wurde durchgefuehrt. Die Entwicklung und Implementation eines Algorithmus zur semi-analytischen Berechnung der schwierigsten Integrale, die nach der Tensorreduktion verbleiben, konnte vollendet werden. (Fuer die anderen Basisintegrale koennen wohlbekannte Methoden verwendet werden.) Die Implementation ist bezueglich der UV-endlichen Anteile der Masterintegrale, die auch nach Tensorreduktion noch die zuvor erwaehnten Topologien besitzen, abgeschlossen. Die numerischen Integrationen haben sich als stabil erwiesen. Fuer die verbleibenden Teile des Projektes koennen wohlbekannte Methoden verwendet werden. In weiten Teilen muessen lediglich noch Links zu existierenden Programmen geschrieben werden. Fuer diejenigen wenigen verbleibenden speziellen Topologien, welche noch zu implementieren sind, sind (wohlbekannte) Methoden zu implementieren. Die Computerprogramme, die im Rahmen dieses Projektes entstanden, werden auch fuer allgemeinere Prozesse in das xloops-Projekt einfliessen. Deswegen wurde sie soweit moeglich fuer allgemeine Prozesse entwickelt und implementiert. Der oben erwaehnte Algorithmus wurde insbesondere fuer die Evaluation der fermionischen NNLO-Korrekturen zum leptonischen schwachen Mischungswinkel sowie zu aehnlichen Prozessen entwickelt. Im Rahmen der vorliegenden Dissertation wurde ein Grossteil der fuer die fermionischen NNLO-Korrekturen zu den effektiven Kopplungskonstanten des Z-Zerfalls (und damit fuer den schachen Mischungswinkel) notwendigen Arbeit durchgefuehrt.

Annotating discourse connectives by looking at their translation: The translation-spotting technique

The various meanings of discourse connectives like while and however are difficult to identify and annotate, even for trained human annotators. This problem is all the more important that connectives are salient textual markers of cohesion and need to be correctly interpreted for many NLP applications. In this paper, we suggest an alternative route to reach a reliable annotation of connectives, by making use of the information provided by their translation in large parallel corpora. This method thus replaces the difficult explicit reasoning involved in traditional sense annotation by an empirical clustering of the senses emerging from the translations. We argue that this method has the advantage of providing more reliable reference data than traditional sense annotation. In addition, its simplicity allows for the rapid constitution of large annotated datasets.

Experimenting with Different Approaches to Test Colinearity of Points

The subject of collinearity of 3 points on a line is challenging for 7th- grade students. This article discusses the possibilities to demonstrate different approaches for solving collinearity of three points on a line: straight angle, axiom on the uniform mapping of an angle on a half-plane, parallel axiom, vector method, and homothetic features. The experiment was held using GEONExT to demonstrate by visual methods collinearity of three points on a line a district type of problems.

Unmixing hyperspectral intimate mixtures

Proceedings of International Conference Conference Volume 7830 Image and Signal Processing for Remote Sensing XVI Lorenzo Bruzzone Toulouse, France | September 20, 2010

GPU implementation of a hyperspectral coded aperture algorithm for compressive sensing

This paper presents a new parallel implementation of a previously hyperspectral coded aperture (HYCA) algorithm for compressive sensing on graphics processing units (GPUs). HYCA method combines the ideas of spectral unmixing and compressive sensing exploiting the high spatial correlation that can be observed in the data and the generally low number of endmembers needed in order to explain the data. The proposed implementation exploits the GPU architecture at low level, thus taking full advantage of the computational power of GPUs using shared memory and coalesced accesses to memory. The proposed algorithm is evaluated not only in terms of reconstruction error but also in terms of computational performance using two different GPU architectures by NVIDIA: GeForce GTX 590 and GeForce GTX TITAN. Experimental results using real data reveals signficant speedups up with regards to serial implementation.