A novel polar-based human face recognition computational model

Motivated by a recently proposed biologically inspired face recognition approach, we investigated the relation between human behavior and a computational model based on Fourier-Bessel (FB) spatial patterns. We measured human recognition performance of FB filtered face images using an 8-alternative forced-choice method. Test stimuli were generated by converting the images from the spatial to the FB domain, filtering the resulting coefficients with a band-pass filter, and finally taking the inverse FB transformation of the filtered coefficients. The performance of the computational models was tested using a simulation of the psychophysical experiment. In the FB model, face images were first filtered by simulated V1- type neurons and later analyzed globally for their content of FB components. In general, there was a higher human contrast sensitivity to radially than to angularly filtered images, but both functions peaked at the 11.3-16 frequency interval. The FB-based model presented similar behavior with regard to peak position and relative sensitivity, but had a wider frequency band width and a narrower response range. The response pattern of two alternative models, based on local FB analysis and on raw luminance, strongly diverged from the human behavior patterns. These results suggest that human performance can be constrained by the type of information conveyed by polar patterns, and consequently that humans might use FB-like spatial patterns in face processing.

What ethologically based models have taught us about the neural systems underlying fear and anxiety

Classical Pavlovian fear conditioning to painful stimuli has provided the generally accepted view of a core system centered in the central amygdala to organize fear responses. Ethologically based models using other sources of threat likely to be expected in a natural environment, such as predators or aggressive dominant conspecifics, have challenged this concept of a unitary core circuit for fear processing. We discuss here what the ethologically based models have told us about the neural systems organizing fear responses. We explored the concept that parallel paths process different classes of threats, and that these different paths influence distinct regions in the periaqueductal gray - a critical element for the organization of all kinds of fear responses. Despite this parallel processing of different kinds of threats, we have discussed an interesting emerging view that common cortical-hippocampal-amygdalar paths seem to be engaged in fear conditioning to painful stimuli, to predators and, perhaps, to aggressive dominant conspecifics as well. Overall, the aim of this review is to bring into focus a more global and comprehensive view of the systems organizing fear responses.

Modified statistical methods to calculate rare gas interaction potentials

New density functionals representing the exchange and correlation energies (per electron) are employed, based on the electron gas model, to calculate interaction potentials of noble gas systems X2 and XY, where X (and Y) are He,Ne,Ar and Kr, and of hydrogen atomrare gas systems H-X. The exchange energy density functional is that recommended by Handler and the correlation energy density functional is a rational function involving two parameters which were optimized to reproduce the correlation energy of He atom. Application of the two parameter function to other rare gas atoms shows that it is "universal"; i. e. ,accurate for the systems considered. The potentials obtained in this work compare well with recent experimental results and are a significant improvement over those from competing statistical modelS.

Evolutionary synthesis of stochastic gene network models using feature-based search spaces

A feature-based fitness function is applied in a genetic programming system to synthesize stochastic gene regulatory network models whose behaviour is defined by a time course of protein expression levels. Typically, when targeting time series data, the fitness function is based on a sum-of-errors involving the values of the fluctuating signal. While this approach is successful in many instances, its performance can deteriorate in the presence of noise. This thesis explores a fitness measure determined from a set of statistical features characterizing the time series' sequence of values, rather than the actual values themselves. Through a series of experiments involving symbolic regression with added noise and gene regulatory network models based on the stochastic 'if-calculus, it is shown to successfully target oscillating and non-oscillating signals. This practical and versatile fitness function offers an alternate approach, worthy of consideration for use in algorithms that evaluate noisy or stochastic behaviour.

Projection-Based Statistical Inference in Linear Structural Models with Possibly Weak Instruments

It is well known that standard asymptotic theory is not valid or is extremely unreliable in models with identification problems or weak instruments [Dufour (1997, Econometrica), Staiger and Stock (1997, Econometrica), Wang and Zivot (1998, Econometrica), Stock and Wright (2000, Econometrica), Dufour and Jasiak (2001, International Economic Review)]. One possible way out consists here in using a variant of the Anderson-Rubin (1949, Ann. Math. Stat.) procedure. The latter, however, allows one to build exact tests and confidence sets only for the full vector of the coefficients of the endogenous explanatory variables in a structural equation, which in general does not allow for individual coefficients. This problem may in principle be overcome by using projection techniques [Dufour (1997, Econometrica), Dufour and Jasiak (2001, International Economic Review)]. AR-types are emphasized because they are robust to both weak instruments and instrument exclusion. However, these techniques can be implemented only by using costly numerical techniques. In this paper, we provide a complete analytic solution to the problem of building projection-based confidence sets from Anderson-Rubin-type confidence sets. The latter involves the geometric properties of “quadrics” and can be viewed as an extension of usual confidence intervals and ellipsoids. Only least squares techniques are required for building the confidence intervals. We also study by simulation how “conservative” projection-based confidence sets are. Finally, we illustrate the methods proposed by applying them to three different examples: the relationship between trade and growth in a cross-section of countries, returns to education, and a study of production functions in the U.S. economy.

Finite-Sample Simulation-Based Inference in VAR Models with Applications to Order Selection and Causality Testing

Statistical tests in vector autoregressive (VAR) models are typically based on large-sample approximations, involving the use of asymptotic distributions or bootstrap techniques. After documenting that such methods can be very misleading even with fairly large samples, especially when the number of lags or the number of equations is not small, we propose a general simulation-based technique that allows one to control completely the level of tests in parametric VAR models. In particular, we show that maximized Monte Carlo tests [Dufour (2002)] can provide provably exact tests for such models, whether they are stationary or integrated. Applications to order selection and causality testing are considered as special cases. The technique developed is applied to quarterly and monthly VAR models of the U.S. economy, comprising income, money, interest rates and prices, over the period 1965-1996.

Structure et dynamique des communautés multi-espèces : le rôle de l’espace

Cette thèse porte sur le rôle de l’espace dans l’organisation et dans la dynamique des communautés écologiques multi-espèces. Deux carences peuvent être identifiées dans les études théoriques actuelles portant sur la dimension spatiale des communautés écologiques : l’insuffisance de modèles multi-espèces représentant la dimension spatiale explicitement, et le manque d’attention portée aux interactions positives, tel le mutualisme, en dépit de la reconnaissance de leur ubiquité dans les systèmes écologiques. Cette thèse explore cette problématique propre à l’écologie des communautés, en utilisant une approche théorique s’inspirant de la théorie des systèmes complexes et de la mécanique statistique. Selon cette approche, les communautés d’espèces sont considérées comme des systèmes complexes dont les propriétés globales émergent des interactions locales entre les organismes qui les composent, et des interactions locales entre ces organismes et leur environnement. Le premier objectif de cette thèse est de développer un modèle de métacommunauté multi-espèces, explicitement spatial, orienté à l’échelle des individus et basé sur un réseau d’interactions interspécifiques générales comprenant à la fois des interactions d’exploitation, de compétition et de mutualisme. Dans ce modèle, les communautés locales sont formées par un processus d’assemblage des espèces à partir d’un réservoir régional. La croissance des populations est restreinte par une capacité limite et leur dynamique évolue suivant des mécanismes simples de reproduction et de dispersion des individus. Ces mécanismes sont dépendants des conditions biotiques et abiotiques des communautés locales et leur effet varie en fonction des espèces, du temps et de l’espace. Dans un deuxième temps, cette thèse a pour objectif de déterminer l’impact d’une connectivité spatiale croissante sur la dynamique spatiotemporelle et sur les propriétés structurelles et fonctionnelles de cette métacommunauté. Plus précisément, nous évaluons différentes propriétés des communautés en fonction du niveau de dispersion des espèces : i) la similarité dans la composition des communautés locales et ses patrons de corrélations spatiales; ii) la biodiversité locale et régionale, et la distribution locale de l’abondance des espèces; iii) la biomasse, la productivité et la stabilité dynamique aux échelles locale et régionale; et iv) la structure locale des interactions entre les espèces. Ces propriétés sont examinées selon deux schémas spatiaux. D’abord nous employons un environnement homogène et ensuite nous employons un environnement hétérogène où la capacité limite des communautés locales évoluent suivant un gradient. De façon générale, nos résultats révèlent que les communautés écologiques spatialement distribuées sont extrêmement sensibles aux modes et aux niveaux de dispersion des organismes. Leur dynamique spatiotemporelle et leurs propriétés structurelles et fonctionnelles peuvent subir des changements profonds sous forme de transitions significatives suivant une faible variation du niveau de dispersion. Ces changements apparaissent aussi par l’émergence de patrons spatiotemporels dans la distribution spatiale des populations qui sont typiques des transitions de phases observées généralement dans les systèmes physiques. La dynamique de la métacommunauté présente deux régimes. Dans le premier régime, correspondant aux niveaux faibles de dispersion des espèces, la dynamique d’assemblage favorise l’émergence de communautés stables, peu diverses et formées d’espèces abondantes et fortement mutualistes. La métacommunauté possède une forte diversité régionale puisque les communautés locales sont faiblement connectées et que leur composition demeure ainsi distincte. Par ailleurs dans le second régime, correspondant aux niveaux élevés de dispersion, la diversité régionale diminue au profit d’une augmentation de la diversité locale. Les communautés locales sont plus productives mais leur stabilité dynamique est réduite suite à la migration importante d’individus. Ce régime est aussi caractérisé par des assemblages incluant une plus grande diversité d’interactions interspécifiques. Ces résultats suggèrent qu’une augmentation du niveau de dispersion des organismes permet de coupler les communautés locales entre elles ce qui accroît la coexistence locale et favorise la formation de communautés écologiques plus riches et plus complexes. Finalement, notre étude suggère que le mutualisme est fondamentale à l’organisation et au maintient des communautés écologiques. Les espèces mutualistes dominent dans les habitats caractérisés par une capacité limite restreinte et servent d’ingénieurs écologiques en facilitant l’établissement de compétiteurs, prédateurs et opportunistes qui bénéficient de leur présence.

Incorporating complex cells into neural networks for pattern classification

Dans le domaine des neurosciences computationnelles, l'hypothèse a été émise que le système visuel, depuis la rétine et jusqu'au cortex visuel primaire au moins, ajuste continuellement un modèle probabiliste avec des variables latentes, à son flux de perceptions. Ni le modèle exact, ni la méthode exacte utilisée pour l'ajustement ne sont connus, mais les algorithmes existants qui permettent l'ajustement de tels modèles ont besoin de faire une estimation conditionnelle des variables latentes. Cela nous peut nous aider à comprendre pourquoi le système visuel pourrait ajuster un tel modèle; si le modèle est approprié, ces estimé conditionnels peuvent aussi former une excellente représentation, qui permettent d'analyser le contenu sémantique des images perçues. Le travail présenté ici utilise la performance en classification d'images (discrimination entre des types d'objets communs) comme base pour comparer des modèles du système visuel, et des algorithmes pour ajuster ces modèles (vus comme des densités de probabilité) à des images. Cette thèse (a) montre que des modèles basés sur les cellules complexes de l'aire visuelle V1 généralisent mieux à partir d'exemples d'entraînement étiquetés que les réseaux de neurones conventionnels, dont les unités cachées sont plus semblables aux cellules simples de V1; (b) présente une nouvelle interprétation des modèles du système visuels basés sur des cellules complexes, comme distributions de probabilités, ainsi que de nouveaux algorithmes pour les ajuster à des données; et (c) montre que ces modèles forment des représentations qui sont meilleures pour la classification d'images, après avoir été entraînés comme des modèles de probabilités. Deux innovations techniques additionnelles, qui ont rendu ce travail possible, sont également décrites : un algorithme de recherche aléatoire pour sélectionner des hyper-paramètres, et un compilateur pour des expressions mathématiques matricielles, qui peut optimiser ces expressions pour processeur central (CPU) et graphique (GPU).

Follow-up of three large community-based programs to reduce anaemia among children 24-59 months in Ghana, Malawi and Tanzania

L'anémie de l'enfant reste un problème d'importance pour la santé mondiale, malgré les décennies de recherche visant à comprendre son étiologie et à développer des interventions efficaces pour réduire sa prévalence et ses conséquences. Bien que les facteurs de risque individuels de l'anémie soient connus, y compris les facteurs liés à la malnutrition et à la morbidité, l'interaction entre lesdits facteurs est moins documentée dans des contextes où les enfants sont fréquemment exposés à plusieurs facteurs en même temps. Cette étude vise à documenter les efforts de lutte contre l'anémie du programme MICAH qui a été mis en oeuvre au Ghana, au Malawi et en Tanzanie. Ensuite, en utilisant les données relatives à la fois au processus et à l'évaluation colligées au cours du programme, elle vise à mieux comprendre les facteurs de risque d'anémie chez les jeunes enfants dans ces contextes et à comprendre comment les relations entre ces facteurs peuvent avoir changé au fil du temps lors de l'intervention. Spécifiquement, cette étude vérifie s‘il y a des preuves d'une réduction de la vulnérabilité des enfants aux facteurs de risque associés à l'anémie dans chaque contexte. Un examen de la documentation a été réalisé afin de caractériser le contexte du programme et des interventions, leur l'intensité et étendue. Les données transversales sur la nutrition et l'état de santé des enfants âgés de 24 à 59 mois (N = 2405) obtenues en 2000 et 2004 à partir des enquêtes d'évaluation du programme MICAH au Ghana, au Malawi et en Tanzanie, ont été utilisées pour décrire la prévalence de l'anémie. Les modèles polynomiaux de régression logistique et linéaire ont été utilisés pour estimer les risques d'anémie légère et d'anémie modérée / sévère et les niveaux d‘hémoglobine associés à des groupes de variables. Les estimations du risque attribuable à une population (RAP) ont aussi été calculées. Une anémie (Hb <110 g/L) a touché au moins 60% des enfants dans les trois pays; l'anémie modérée / sévère (<100 g/L) constituait la majorité des cas. Une forte diminution de l'anémie a été observée entre 2000 et 2004 au Ghana, mais seulement une légère baisse au Malawi et en Tanzanie. Le risque d'anémie modérée / sévère était associé au retard de croissance chez les enfants du Ghana (OR 2,68, IC 95% 1,70-4,23) et du Malawi (OR 1,71; 1,29-2,27) mais pas de la Tanzanie (OR 1,29; 0,87- 1,92). Le paludisme et les maladies récentes étaient associées à une hémoglobine plus basse. Une atténuation de cette association en 2004 a été observée seulement au Malawi pour le paludisme et au Ghana pour les maladies récentes. Le risque d'anémie modérée / sévère était 44% moindre chez les enfants âgés de 48 à 59 mois comparativement aux enfants de 24 à 35 mois dans les trois pays et cela n'a pas changé entre 2000 et 2004. Les RAP estimés ont montré qu‘environ un cinquième des cas d‘anémie modérée à sévère était attribuable au retard de croissance au Ghana et Malawi, mais pas en Tanzanie. Des RAP moindres et dépendants des contextes ont été trouvés pour le paludisme et les maladies récentes. Dans ces zones d‘intervention intégrées de santé et de nutrition la relation de certains facteurs de risque à l'anémie se modifia avec le temps. Le retard de croissance est resté toutefois un facteur de risque indépendant et non mitigé de l'anémie. Une réduction efficace des causes de la malnutrition chronique est nécessaire afin de réduire la vulnérabilité des enfants et de garantir un impact maximum des programmes de lutte contre l'anémie. Une mitigation de l'impact du paludisme peut par contre être visée dans les régions endémiques.

Study of baleen whales’ ecology and interaction with maritime traffic activities to support management of a complex socio-ecological system

Thesis written in co-mentorship with Robert Michaud.

Studies on the Quality of Rainwater at Various Land Use Locations and Variations by Interaction with Domestic Rainwater Harvesting Systems

The present study focused on the quality of rainwater at various land use locations and its variations on interaction with various domestic rainwater harvesting systems.Sampling sites were selected based upon the land use pattern of the locations and were classified as rural, urban, industrial and sub urban. Rainwater samples were collected from the south west monsoon of May 2007 to north east monsoon of October 2008, from four sampling sites namely Kothamangalam, Emakulam, Eloor and Kalamassery, in Ernakulam district of the State of Kerala, which characterized typical rural, urban, industrial and suburban locations respectively. Rain water samples at various stages of harvesting were also collected. The samples were analyzed according to standard procedures and their physico-chemical and microbiological parameters were determined. The variations of the chemical composition of the rainwater collected were studied using statistical methods. It was observed that 17.5%, 30%, 45.8% and 12.1% of rainwater samples collected at rural, urban, industrial and suburban locations respectively had pH less than 5.6, which is considered as the pH of cloud water at equilibrium with atmospheric CO,.Nearly 46% of the rainwater samples were in acidic range in the industrial location while it was only 17% in the rural location. Multivariate statistical analysls was done using Principal Component Analysis, and the sources that inf1uence the composition of rainwater at each locations were identified .which clearly indicated that the quality of rain water is site specific and represents the atmospheric characteristics of the free fall The quality of harvested rainwater showed significant variations at different stages of harvesting due to deposition of dust from the roof catchment surface, leaching of cement constituents etc. Except the micro biological quality, the harvested rainwater satisfied the Indian Standard guide lines for drinking water. Studies conducted on the leaching of cement constituents in water concluded that tanks made with ordinary portland cement and portland pozzolana cement could be safely used for storage of rain water.

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.

Example Based Learning for View-Based Human Face Detection

We present an example-based learning approach for locating vertical frontal views of human faces in complex scenes. The technique models the distribution of human face patterns by means of a few view-based "face'' and "non-face'' prototype clusters. At each image location, the local pattern is matched against the distribution-based model, and a trained classifier determines, based on the local difference measurements, whether or not a human face exists at the current image location. We provide an analysis that helps identify the critical components of our system.