Análisis comparativo de series temporales de precio de diferentes metales : obtención de una serie -resumen

El objetivo de este proyecto de investigación es analizar el conjunto de las diez series temporales, relativas a los precios de diez metales (plata, aluminio, oro, cobre, níquel, paladio, plomo, platino, estaño y zinc), comprendidos en el periodo de enero de 2008 a septiembre de 2013, con el objetivo de reducir la dimensionalidad del conjunto de datos y facilitar la comparación de los mismos y la predicción de valores futuros. Para ello pretendemos aplicar una metodología, que nos permitirá deducir, a partir de una serie resumen y de unos coeficientes multiplicativos, la evolución del comportamiento de cualquier otro metal. Pese a la escasísima documentación existente al respecto, se valorará e intentará aplicarse una reciente metodología denominada “Metodología del haz de rectas” Como herramienta de trabajo para los programas informáticos desarrollados y para representar las gráficas asociadas al proyecto, se utilizó Matlab®, habida cuenta de su enorme potencia y por disponer de un lenguaje de programación sencillo y lo suficientemente versátil para las tareas que necesitamos. Abstract. The objective of this research project is to analyze the set of ten time series on prices of the ten metals (silver, aluminum, gold, copper, nickel, palladium, lead, platinum, tin and zinc), included in the period January 2008 to September 2013, with the aim of reducing the dimensionality of the data set and to facilitate comparison of the data and the prediction of future values To apply this methodology, allowing us to predict, from a series summarizes the evolution of the behavior of any other metal. This methodology is called "straight beam Methodology" As a tool for developing computer software and associated graphs to represent the project, Matlab® was used in view of its enormous power and have a simple programming language and versatile enough for the tasks we need

Matrix-free time-stepping methods for the solution of TriGlobal instability problems

La inmensa mayoría de los flujos de relevancia ingenieril permanecen sin estudiar en el marco de la teoría de estabilidad global. Esto es debido a dos razones fundamentalmente, las dificultades asociadas con el análisis de los flujos turbulentos y los inmensos recursos computacionales requeridos para obtener la solución del problema de autovalores asociado al análisis de inestabilidad de flujos tridimensionales, también conocido como problema TriGlobal. En esta tesis se aborda el problema asociado con la tridimensionalidad. Se ha desarrollado una metodología general para obtener soluciones de problemas de análisis modal de las inestabilidades lineales globales mediante el acoplamiento de métodos de evolución temporal, desarrollados en este trabajo, con códigos de mecánica de fluidos computacional de segundo orden, utilizados de forma general en la industria. Esta metodología consiste en la resolución del problema de autovalores asociado al análisis de inestabilidad mediante métodos de proyección en subespacios de Krylov, con la particularidad de que dichos subespacios son generados por medio de la integración temporal de un vector inicial usando cualquier código de mecánica de fluidos computacional. Se han elegido tres problemas desafiantes en función de la exigencia de recursos computacionales necesarios y de la complejidad física para la demostración de la presente metodología: (i) el flujo en el interior de una cavidad tridimensional impulsada por una de sus tapas, (ii) el flujo alrededor de un cilindro equipado con aletas helicoidales a lo largo su envergadura y (iii) el flujo a través de una cavidad abierta tridimensinal en ausencia de homogeneidades espaciales. Para la validación de la tecnología se ha obtenido la solución del problema TriGlobal asociado al flujo en la cavidad tridimensional, utilizando el método de evolución temporal desarrollado acoplado con los operadores numéricos de flujo incompresible del código CFD OpenFOAM (código libre). Los resultados obtenidos coinciden plentamente con la literatura. La aplicación de esta metodología al estudio de inestabilidades globales de flujos abiertos tridimensionales ha proporcionado por primera vez, información sobre la transición tridimensional de estos flujos. Además, la metodología ha sido adaptada para resolver problemas adjuntos TriGlobales, permitiendo el control de flujo basado en modificaciones de las inestabilidades globales. Finalmente, se ha demostrado que la cantidad moderada de los recursos computacionales requeridos para la solución del problema de valor propio TriGlobal usando este método numérico, junto a su versatilidad al poder acoplarse a cualquier código aerodinámico, permite la realización de análisis de inestabilidad global y control de flujos complejos de relevancia industrial. Abstract Most flows of engineering relevance still remain unexplored in a global instability theory context for two reasons. First, because of the difficulties associated with the analysis of turbulent flows and, second, for the formidable computational resources required for the solution of the eigenvalue problem associated with the instability analysis of three-dimensional base flows, also known as TriGlobal problem. In this thesis, the problem associated with the three-dimensionality is addressed by means of the development of a general approach to the solution of large-scale global linear instability analysis by coupling a time-stepping approach with second order aerodynamic codes employed in industry. Three challenging flows in the terms of required computational resources and physical complexity have been chosen for demonstration of the present methodology; (i) the flow inside a wall-bounded three-dimensional lid-driven cavity, (ii) the flow past a cylinder fitted with helical strakes and (iii) the flow over a inhomogeneous three-dimensional open cavity. Results in excellent agreement with the literature have been obtained for the three-dimensional lid-driven cavity by using this methodology coupled with the incompressible solver of the open-source toolbox OpenFOAM®, which has served as validation. Moreover, significant physical insight of the instability of three-dimensional open flows has been gained through the application of the present time-stepping methodology to the other two cases. In addition, modifications to the present approach have been proposed in order to perform adjoint instability analysis of three-dimensional base flows and flow control; validation and TriGlobal examples are presented. Finally, it has been demonstrated that the moderate amount of computational resources required for the solution of the TriGlobal eigenvalue problem using this method enables the performance of instability analysis and control of flows of industrial relevance.

MEDVIR: 3D visual interface applied to gene profile analisys.

The origins for this work arise in response to the increasing need for biologists and doctors to obtain tools for visual analysis of data. When dealing with multidimensional data, such as medical data, the traditional data mining techniques can be a tedious and complex task, even to some medical experts. Therefore, it is necessary to develop useful visualization techniques that can complement the expert’s criterion, and at the same time visually stimulate and make easier the process of obtaining knowledge from a dataset. Thus, the process of interpretation and understanding of the data can be greatly enriched. Multidimensionality is inherent to any medical data, requiring a time-consuming effort to get a clinical useful outcome. Unfortunately, both clinicians and biologists are not trained in managing more than four dimensions. Specifically, we were aimed to design a 3D visual interface for gene profile analysis easy in order to be used both by medical and biologist experts. In this way, a new analysis method is proposed: MedVir. This is a simple and intuitive analysis mechanism based on the visualization of any multidimensional medical data in a three dimensional space that allows interaction with experts in order to collaborate and enrich this representation. In other words, MedVir makes a powerful reduction in data dimensionality in order to represent the original information into a three dimensional environment. The experts can interact with the data and draw conclusions in a visual and quickly way.

Detección de patrones y anomalías espectrales del terreno mediante espectrometría de imagen de alta resolución : reconocimiento, optimización y evaluación multiescenario

El objeto de esta Tesis doctoral es el desarrollo de una metodologia para la deteccion automatica de anomalias a partir de datos hiperespectrales o espectrometria de imagen, y su cartografiado bajo diferentes condiciones tipologicas de superficie y terreno. La tecnologia hiperespectral o espectrometria de imagen ofrece la posibilidad potencial de caracterizar con precision el estado de los materiales que conforman las diversas superficies en base a su respuesta espectral. Este estado suele ser variable, mientras que las observaciones se producen en un numero limitado y para determinadas condiciones de iluminacion. Al aumentar el numero de bandas espectrales aumenta tambien el numero de muestras necesarias para definir espectralmente las clases en lo que se conoce como Maldicion de la Dimensionalidad o Efecto Hughes (Bellman, 1957), muestras habitualmente no disponibles y costosas de obtener, no hay mas que pensar en lo que ello implica en la Exploracion Planetaria. Bajo la definicion de anomalia en su sentido espectral como la respuesta significativamente diferente de un pixel de imagen respecto de su entorno, el objeto central abordado en la Tesis estriba primero en como reducir la dimensionalidad de la informacion en los datos hiperespectrales, discriminando la mas significativa para la deteccion de respuestas anomalas, y segundo, en establecer la relacion entre anomalias espectrales detectadas y lo que hemos denominado anomalias informacionales, es decir, anomalias que aportan algun tipo de informacion real de las superficies o materiales que las producen. En la deteccion de respuestas anomalas se asume un no conocimiento previo de los objetivos, de tal manera que los pixeles se separan automaticamente en funcion de su informacion espectral significativamente diferenciada respecto de un fondo que se estima, bien de manera global para toda la escena, bien localmente por segmentacion de la imagen. La metodologia desarrollada se ha centrado en la implicacion de la definicion estadistica del fondo espectral, proponiendo un nuevo enfoque que permite discriminar anomalias respecto fondos segmentados en diferentes grupos de longitudes de onda del espectro, explotando la potencialidad de separacion entre el espectro electromagnetico reflectivo y emisivo. Se ha estudiado la eficiencia de los principales algoritmos de deteccion de anomalias, contrastando los resultados del algoritmo RX (Reed and Xiaoli, 1990) adoptado como estandar por la comunidad cientifica, con el metodo UTD (Uniform Targets Detector), su variante RXD-UTD, metodos basados en subespacios SSRX (Subspace RX) y metodo basados en proyecciones de subespacios de imagen, como OSPRX (Orthogonal Subspace Projection RX) y PP (Projection Pursuit). Se ha desarrollado un nuevo metodo, evaluado y contrastado por los anteriores, que supone una variacion de PP y describe el fondo espectral mediante el analisis discriminante de bandas del espectro electromagnetico, separando las anomalias con el algortimo denominado Detector de Anomalias de Fondo Termico o DAFT aplicable a sensores que registran datos en el espectro emisivo. Se han evaluado los diferentes metodos de deteccion de anomalias en rangos del espectro electromagnetico del visible e infrarrojo cercano (Visible and Near Infrared-VNIR), infrarrojo de onda corta (Short Wavelenght Infrared-SWIR), infrarrojo medio (Meadle Infrared-MIR) e infrarrojo termico (Thermal Infrared-TIR). La respuesta de las superficies en las distintas longitudes de onda del espectro electromagnetico junto con su entorno, influyen en el tipo y frecuencia de las anomalias espectrales que puedan provocar. Es por ello que se han utilizado en la investigacion cubos de datos hiperepectrales procedentes de los sensores aeroportados cuya estrategia y diseno en la construccion espectrometrica de la imagen difiere. Se han evaluado conjuntos de datos de test de los sensores AHS (Airborne Hyperspectral System), HyMAP Imaging Spectrometer, CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager), AVIRIS (Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer), HYDICE (Hyperspectral Digital Imagery Collection Experiment) y MASTER (MODIS/ASTER Simulator). Se han disenado experimentos sobre ambitos naturales, urbanos y semiurbanos de diferente complejidad. Se ha evaluado el comportamiento de los diferentes detectores de anomalias a traves de 23 tests correspondientes a 15 areas de estudio agrupados en 6 espacios o escenarios: Urbano - E1, Semiurbano/Industrial/Periferia Urbana - E2, Forestal - E3, Agricola - E4, Geologico/Volcanico - E5 y Otros Espacios Agua, Nubes y Sombras - E6. El tipo de sensores evaluados se caracteriza por registrar imagenes en un amplio rango de bandas, estrechas y contiguas, del espectro electromagnetico. La Tesis se ha centrado en el desarrollo de tecnicas que permiten separar y extraer automaticamente pixeles o grupos de pixeles cuya firma espectral difiere de manera discriminante de las que tiene alrededor, adoptando para ello como espacio muestral parte o el conjunto de las bandas espectrales en las que ha registrado radiancia el sensor hiperespectral. Un factor a tener en cuenta en la investigacion ha sido el propio instrumento de medida, es decir, la caracterizacion de los distintos subsistemas, sensores imagen y auxiliares, que intervienen en el proceso. Para poder emplear cuantitativamente los datos medidos ha sido necesario definir las relaciones espaciales y espectrales del sensor con la superficie observada y las potenciales anomalias y patrones objetivos de deteccion. Se ha analizado la repercusion que en la deteccion de anomalias tiene el tipo de sensor, tanto en su configuracion espectral como en las estrategias de diseno a la hora de registrar la radiacion prodecente de las superficies, siendo los dos tipos principales de sensores estudiados los barredores o escaneres de espejo giratorio (whiskbroom) y los barredores o escaneres de empuje (pushbroom). Se han definido distintos escenarios en la investigacion, lo que ha permitido abarcar una amplia variabilidad de entornos geomorfologicos y de tipos de coberturas, en ambientes mediterraneos, de latitudes medias y tropicales. En resumen, esta Tesis presenta una tecnica de deteccion de anomalias para datos hiperespectrales denominada DAFT en su variante de PP, basada en una reduccion de la dimensionalidad proyectando el fondo en un rango de longitudes de onda del espectro termico distinto de la proyeccion de las anomalias u objetivos sin firma espectral conocida. La metodologia propuesta ha sido probada con imagenes hiperespectrales reales de diferentes sensores y en diferentes escenarios o espacios, por lo tanto de diferente fondo espectral tambien, donde los resultados muestran los beneficios de la aproximacion en la deteccion de una gran variedad de objetos cuyas firmas espectrales tienen suficiente desviacion respecto del fondo. La tecnica resulta ser automatica en el sentido de que no hay necesidad de ajuste de parametros, dando resultados significativos en todos los casos. Incluso los objetos de tamano subpixel, que no pueden distinguirse a simple vista por el ojo humano en la imagen original, pueden ser detectados como anomalias. Ademas, se realiza una comparacion entre el enfoque propuesto, la popular tecnica RX y otros detectores tanto en su modalidad global como local. El metodo propuesto supera a los demas en determinados escenarios, demostrando su capacidad para reducir la proporcion de falsas alarmas. Los resultados del algoritmo automatico DAFT desarrollado, han demostrado la mejora en la definicion cualitativa de las anomalias espectrales que identifican a entidades diferentes en o bajo superficie, reemplazando para ello el modelo clasico de distribucion normal con un metodo robusto que contempla distintas alternativas desde el momento mismo de la adquisicion del dato hiperespectral. Para su consecucion ha sido necesario analizar la relacion entre parametros biofisicos, como la reflectancia y la emisividad de los materiales, y la distribucion espacial de entidades detectadas respecto de su entorno. Por ultimo, el algoritmo DAFT ha sido elegido como el mas adecuado para sensores que adquieren datos en el TIR, ya que presenta el mejor acuerdo con los datos de referencia, demostrando una gran eficacia computacional que facilita su implementacion en un sistema de cartografia que proyecte de forma automatica en un marco geografico de referencia las anomalias detectadas, lo que confirma un significativo avance hacia un sistema en lo que se denomina cartografia en tiempo real. The aim of this Thesis is to develop a specific methodology in order to be applied in automatic detection anomalies processes using hyperspectral data also called hyperspectral scenes, and to improve the classification processes. Several scenarios, areas and their relationship with surfaces and objects have been tested. The spectral characteristics of reflectance parameter and emissivity in the pattern recognition of urban materials in several hyperspectral scenes have also been tested. Spectral ranges of the visible-near infrared (VNIR), shortwave infrared (SWIR) and thermal infrared (TIR) from hyperspectral data cubes of AHS (Airborne Hyperspectral System), HyMAP Imaging Spectrometer, CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager), AVIRIS (Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer), HYDICE (Hyperspectral Digital Imagery Collection Experiment) and MASTER (MODIS/ASTER Simulator) have been used in this research. It is assumed that there is not prior knowledge of the targets in anomaly detection. Thus, the pixels are automatically separated according to their spectral information, significantly differentiated with respect to a background, either globally for the full scene, or locally by the image segmentation. Several experiments on different scenarios have been designed, analyzing the behavior of the standard RX anomaly detector and different methods based on subspace, image projection and segmentation-based anomaly detection methods. Results and their consequences in unsupervised classification processes are discussed. Detection of spectral anomalies aims at extracting automatically pixels that show significant responses in relation of their surroundings. This Thesis deals with the unsupervised technique of target detection, also called anomaly detection. Since this technique assumes no prior knowledge about the target or the statistical characteristics of the data, the only available option is to look for objects that are differentiated from the background. Several methods have been developed in the last decades, allowing a better understanding of the relationships between the image dimensionality and the optimization of search procedures as well as the subpixel differentiation of the spectral mixture and its implications in anomalous responses. In other sense, image spectrometry has proven to be efficient in the characterization of materials, based on statistical methods using a specific reflection and absorption bands. Spectral configurations in the VNIR, SWIR and TIR have been successfully used for mapping materials in different urban scenarios. There has been an increasing interest in the use of high resolution data (both spatial and spectral) to detect small objects and to discriminate surfaces in areas with urban complexity. This has come to be known as target detection which can be either supervised or unsupervised. In supervised target detection, algorithms lean on prior knowledge, such as the spectral signature. The detection process for matching signatures is not straightforward due to the complications of converting data airborne sensor with material spectra in the ground. This could be further complicated by the large number of possible objects of interest, as well as uncertainty as to the reflectance or emissivity of these objects and surfaces. An important objective in this research is to establish relationships that allow linking spectral anomalies with what can be called informational anomalies and, therefore, identify information related to anomalous responses in some places rather than simply spotting differences from the background. The development in recent years of new hyperspectral sensors and techniques, widen the possibilities for applications in remote sensing of the Earth. Remote sensing systems measure and record electromagnetic disturbances that the surveyed objects induce in their surroundings, by means of different sensors mounted on airborne or space platforms. Map updating is important for management and decisions making people, because of the fast changes that usually happen in natural, urban and semi urban areas. It is necessary to optimize the methodology for obtaining the best from remote sensing techniques from hyperspectral data. The first problem with hyperspectral data is to reduce the dimensionality, keeping the maximum amount of information. Hyperspectral sensors augment considerably the amount of information, this allows us to obtain a better precision on the separation of material but at the same time it is necessary to calculate a bigger number of parameters, and the precision lowers with the increase in the number of bands. This is known as the Hughes effects (Bellman, 1957) . Hyperspectral imagery allows us to discriminate between a huge number of different materials however some land and urban covers are made up with similar material and respond similarly which produces confusion in the classification. The training and the algorithm used for mapping are also important for the final result and some properties of thermal spectrum for detecting land cover will be studied. In summary, this Thesis presents a new technique for anomaly detection in hyperspectral data called DAFT, as a PP's variant, based on dimensionality reduction by projecting anomalies or targets with unknown spectral signature to the background, in a range thermal spectrum wavelengths. The proposed methodology has been tested with hyperspectral images from different imaging spectrometers corresponding to several places or scenarios, therefore with different spectral background. The results show the benefits of the approach to the detection of a variety of targets whose spectral signatures have sufficient deviation in relation to the background. DAFT is an automated technique in the sense that there is not necessary to adjust parameters, providing significant results in all cases. Subpixel anomalies which cannot be distinguished by the human eye, on the original image, however can be detected as outliers due to the projection of the VNIR end members with a very strong thermal contrast. Furthermore, a comparison between the proposed approach and the well-known RX detector is performed at both modes, global and local. The proposed method outperforms the existents in particular scenarios, demonstrating its performance to reduce the probability of false alarms. The results of the automatic algorithm DAFT have demonstrated improvement in the qualitative definition of the spectral anomalies by replacing the classical model by the normal distribution with a robust method. For their achievement has been necessary to analyze the relationship between biophysical parameters such as reflectance and emissivity, and the spatial distribution of detected entities with respect to their environment, as for example some buried or semi-buried materials, or building covers of asbestos, cellular polycarbonate-PVC or metal composites. Finally, the DAFT method has been chosen as the most suitable for anomaly detection using imaging spectrometers that acquire them in the thermal infrared spectrum, since it presents the best results in comparison with the reference data, demonstrating great computational efficiency that facilitates its implementation in a mapping system towards, what is called, Real-Time Mapping.

VR BioViewer - A new interactive-visual model to represent medical information

Virtual reality (VR) techniques to understand and obtain conclusions of data in an easy way are being used by the scientific community. However, these techniques are not used frequently for analyzing large amounts of data in life sciences, particularly in genomics, due to the high complexity of data (curse of dimensionality). Nevertheless, new approaches that allow to bring out the real important data characteristics, arise the possibility of constructing VR spaces to visually understand the intrinsic nature of data. It is well known the benefits of representing high dimensional data in tridimensional spaces by means of dimensionality reduction and transformation techniques, complemented with a strong component of interaction methods. Thus, a novel framework, designed for helping to visualize and interact with data about diseases, is presented. In this paper, the framework is applied to the Van't Veer breast cancer dataset is used, while oncologists from La Paz Hospital (Madrid) are interacting with the obtained results. That is to say a first attempt to generate a visually tangible model of breast cancer disease in order to support the experience of oncologists is presented.

MedVir: 3D visual interface applied to gene profile analysis

The use of data mining techniques for the gene profile discovery of diseases, such as cancer, is becoming usual in many researches. These techniques do not usually analyze the relationships between genes in depth, depending on the different variety of manifestations of the disease (related to patients). This kind of analysis takes a considerable amount of time and is not always the focus of the research. However, it is crucial in order to generate personalized treatments to fight the disease. Thus, this research focuses on finding a mechanism for gene profile analysis to be used by the medical and biologist experts. Results: In this research, the MedVir framework is proposed. It is an intuitive mechanism based on the visualization of medical data such as gene profiles, patients, clinical data, etc. MedVir, which is based on an Evolutionary Optimization technique, is a Dimensionality Reduction (DR) approach that presents the data in a three dimensional space. Furthermore, thanks to Virtual Reality technology, MedVir allows the expert to interact with the data in order to tailor it to the experience and knowledge of the expert.

Nonparametric generalized belief propagation based on pseudo-junction tree for cooperative localization in wireless networks

Non-parametric belief propagation (NBP) is a well-known message passing method for cooperative localization in wireless networks. However, due to the over-counting problem in the networks with loops, NBP’s convergence is not guaranteed, and its estimates are typically less accurate. One solution for this problem is non-parametric generalized belief propagation based on junction tree. However, this method is intractable in large-scale networks due to the high-complexity of the junction tree formation, and the high-dimensionality of the particles. Therefore, in this article, we propose the non-parametric generalized belief propagation based on pseudo-junction tree (NGBP-PJT). The main difference comparing with the standard method is the formation of pseudo-junction tree, which represents the approximated junction tree based on thin graph. In addition, in order to decrease the number of high-dimensional particles, we use more informative importance density function, and reduce the dimensionality of the messages. As by-product, we also propose NBP based on thin graph (NBP-TG), a cheaper variant of NBP, which runs on the same graph as NGBP-PJT. According to our simulation and experimental results, NGBP-PJT method outperforms NBP and NBP-TG in terms of accuracy, computational, and communication cost in reasonably sized networks.

Correlation Dimension of Complex Networks

We propose a new measure to characterize the dimension of complex networks based on the ergodic theory of dynamical systems. This measure is derived from the correlation sum of a trajectory generated by a random walker navigating the network, and extends the classical Grassberger-Procaccia algorithm to the context of complex networks. The method is validated with reliable results for both synthetic networks and real-world networks such as the world air-transportation network or urban networks, and provides a computationally fast way for estimating the dimensionality of networks which only relies on the local information provided by the walkers.

Modelling and forecasting fossil fuels, CO2 and electricity prices and their volatilities

In the current uncertain context that affects both the world economy and the energy sector, with the rapid increase in the prices of oil and gas and the very unstable political situation that affects some of the largest raw materials’ producers, there is a need for developing efficient and powerful quantitative tools that allow to model and forecast fossil fuel prices, CO2 emission allowances prices as well as electricity prices. This will improve decision making for all the agents involved in energy issues. Although there are papers focused on modelling fossil fuel prices, CO2 prices and electricity prices, the literature is scarce on attempts to consider all of them together. This paper focuses on both building a multivariate model for the aforementioned prices and comparing its results with those of univariate ones, in terms of prediction accuracy (univariate and multivariate models are compared for a large span of days, all in the first 4 months in 2011) as well as extracting common features in the volatilities of the prices of all these relevant magnitudes. The common features in volatility are extracted by means of a conditionally heteroskedastic dynamic factor model which allows to solve the curse of dimensionality problem that commonly arises when estimating multivariate GARCH models. Additionally, the common volatility factors obtained are useful for improving the forecasting intervals and have a nice economical interpretation. Besides, the results obtained and methodology proposed can be useful as a starting point for risk management or portfolio optimization under uncertainty in the current context of energy markets.

Region-dependent vehicle classification using PCA features

Video-based vehicle detection is the focus of increasing interest due to its potential towards collision avoidance. In particular, vehicle verification is especially challenging due to the enormous variability of vehicles in size, color, pose, etc. In this paper, a new approach based on supervised learning using Principal Component Analysis (PCA) is proposed that addresses the main limitations of existing methods. Namely, in contrast to classical approaches which train a single classifier regardless of the relative position of the candidate (thus ignoring valuable pose information), a region-dependent analysis is performed by considering four different areas. In addition, a study on the evolution of the classification performance according to the dimensionality of the principal subspace is carried out using PCA features within a SVM-based classification scheme. Indeed, the experiments performed on a publicly available database prove that PCA dimensionality requirements are region-dependent. Hence, in this work, the optimal configuration is adapted to each of them, rendering very good vehicle verification results.

Generación de una librería RVC – CAL para la etapa de determinación de endmembers en el proceso de análisis de 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 dos de las cuatro fases propias del procesado espectral: reducción dimensional y extracción de endmembers. Cabe mencionar que este trabajo se complementa con el realizado por Raquel Lazcano en su Proyecto Fin de Grado, donde se desarrollan las funciones necesarias para completar las otras dos fases necesarias en la cadena de desmezclado. En concreto, este trabajo se encuentra dividido en varias partes. La primera de ellas expone razonadamente los motivos que han llevado a comenzar este Proyecto Fin de Grado 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 los medios y las plataformas que servirán para realizar la división en núcleos y detectar las distintas problemáticas con las que nos podamos encontrar al realizar dicha división. Una vez expuesta la base teórica, nos centraremos en la explicación del método seguido para componer la cadena de desmezclado y generar la librería; un punto importante en este apartado es la utilización de librerías especializadas en operaciones matriciales complejas, implementadas en C++. Tras explicar el método utilizado, se exponen los resultados obtenidos primero por etapas y, posteriormente, con la cadena de procesado completa, implementada en uno o varios núcleos. Por último, se aportan una serie de conclusiones obtenidas tras analizar los distintos algoritmos en cuanto a bondad de resultados, tiempos de procesado y consumo de recursos 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 two of the four stages of the hyperspectral imaging processing chain: dimensionality reduction and endmember extraction. This research is complemented with the research conducted by Raquel Lazcano in her Diploma Project, where she studies the other two stages of the processing chain. The document is divided in several chapters. The first of them introduces the motivation of the Diploma Project 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 and the software and hardware that we will use to parallelize the system and to analyze its performance. Once we have exposed the theoretical bases, we will explain the followed methodology to compose the processing chain and to generate the library; one of the most important issues in this chapter is the use of some C++ libraries specialized in complex matrix operations. At this point, we will expose the results obtained in the individual stage analysis and then, the results of the full processing chain implemented in one or several cores. Finally, we will extract some conclusions related with algorithm behavior, time processing and system performance. In the same way, we propose some future research lines according to the results obtained in this document

Generación de una librería RVC - CAL para la etapa de estimación de abundancias en el proceso de análisis de imágenes hiperespectrales

Las imágenes hiperespectrales permiten extraer información con una gran resolución espectral, que se suele extender desde el espectro ultravioleta hasta el infrarrojo. Aunque esta tecnología fue aplicada inicialmente a la observación de la superficie terrestre, esta característica ha hecho que, en los últimos años, la aplicación de estas imágenes se haya expandido a otros campos, como la medicina y, en concreto, la detección del cáncer. Sin embargo, este nuevo ámbito de aplicación ha generado nuevas necesidades, como la del procesado de las imágenes en tiempo real. Debido, precisamente, a la gran resolución espectral, estas imágenes requieren una elevada capacidad computacional para ser procesadas, lo que imposibilita la consecución de este objetivo con las técnicas tradicionales de procesado. En este sentido, una de las principales líneas de investigación persigue el objetivo del tiempo real mediante la paralelización del procesamiento, dividiendo esta carga computacional en varios núcleos que trabajen simultáneamente. A este respecto, en el presente documento se describe el desarrollo de una librería de procesado hiperespectral para el lenguaje RVC - CAL, que está específicamente pensado para el desarrollo de aplicaciones multimedia y proporciona las herramientas necesarias para paralelizar las aplicaciones. En concreto, en este Proyecto Fin de Grado se han desarrollado las funciones necesarias para implementar dos de las cuatro fases de la cadena de análisis de una imagen hiperespectral - en concreto, las fases de estimación del número de endmembers y de la estimación de la distribución de los mismos en la imagen -; conviene destacar que este trabajo se complementa con el realizado por Daniel Madroñal en su Proyecto Fin de Grado, donde desarrolla las funciones necesarias para completar las otras dos fases de la cadena. El presente documento sigue la estructura clásica de un trabajo de investigación, exponiendo, en primer lugar, las motivaciones que han cimentado este Proyecto Fin de Grado y los objetivos que se esperan alcanzar con él. A continuación, se realiza un amplio análisis del estado del arte de las tecnologías necesarias para su desarrollo, explicando, por un lado, las imágenes hiperespectrales y, por otro, todos los recursos hardware y software necesarios para la implementación de la librería. De esta forma, se proporcionarán todos los conceptos técnicos necesarios para el correcto seguimiento de este documento. Tras ello, se detallará la metodología seguida para la generación de la mencionada librería, así como el proceso de implementación de una cadena completa de procesado de imágenes hiperespectrales que permita la evaluación tanto de la bondad de la librería como del tiempo necesario para analizar una imagen hiperespectral completa. Una vez expuesta la metodología utilizada, se analizarán en detalle los resultados obtenidos en las pruebas realizadas; en primer lugar, se explicarán los resultados individuales extraídos del análisis de las dos etapas implementadas y, posteriormente, se discutirán los arrojados por el análisis de la ejecución de la cadena completa, tanto en uno como en varios núcleos. Por último, como resultado de este estudio se extraen una serie de conclusiones, que engloban aspectos como bondad de resultados, tiempos de ejecución y consumo de recursos; asimismo, se proponen una serie de líneas futuras de actuación con las que se podría continuar y complementar la investigación desarrollada en este documento. ABSTRACT. Hyperspectral imaging collects information from across the electromagnetic spectrum, covering a wide range of wavelengths. Although this technology was initially developed for remote sensing and earth observation, its multiple advantages - such as high spectral resolution - led to its application in other fields, as cancer detection. However, this new field has shown specific requirements; for example, it needs to accomplish strong time specifications, since all the potential applications - like surgical guidance or in vivo tumor detection - imply real-time requisites. Achieving this time requirements is a great challenge, as hyperspectral images generate extremely high volumes of data to process. For that reason, some new research lines are studying new processing techniques, and the most relevant ones are related to system parallelization: in order to reduce the computational load, this solution executes image analysis in several processors simultaneously; in that way, this computational load is divided among the different cores, and real-time specifications can be accomplished. This document describes the construction of a new hyperspectral processing library for RVC - CAL language, which is specifically designed for multimedia applications and allows multithreading compilation and system parallelization. This Diploma Project develops the required library functions to implement two of the four stages of the hyperspectral imaging processing chain - endmember and abundance estimations -. The two other stages - dimensionality reduction and endmember extraction - are studied in the Diploma Project of Daniel Madroñal, which complements the research work described in this document. The document follows the classical structure of a research work. Firstly, it introduces the motivations that have inspired this Diploma Project and the main objectives to achieve. After that, it thoroughly studies the state of the art of the technologies related to the development of the library. The state of the art contains all the concepts needed to understand the contents of this research work, like the definition and applications of hyperspectral imaging and the typical processing chain. Thirdly, it explains the methodology of the library implementation, as well as the construction of a complete processing chain in RVC - CAL applying the mentioned library. This chain will test both the correct behavior of the library and the time requirements for the complete analysis of one hyperspectral image, either executing the chain in one processor or in several ones. Afterwards, the collected results will be carefully analyzed: first of all, individual results -from endmember and abundance estimations stages - will be discussed and, after that, complete results will be studied; this results will be obtained from the complete processing chain, so they will analyze the effects of multithreading and system parallelization on the mentioned processing chain. Finally, as a result of this discussion, some conclusions will be gathered regarding some relevant aspects, such as algorithm behavior, execution times and processing performance. Likewise, this document will conclude with the proposal of some future research lines that could continue the research work described in this document.

Extended phone log-likelihood ratio features and acoustic-based I-vectors for language recognition

This paper presents new techniques with relevant improvements added to the primary system presented by our group to the Albayzin 2012 LRE competition, where the use of any additional corpora for training or optimizing the models was forbidden. In this work, we present the incorporation of an additional phonotactic subsystem based on the use of phone log-likelihood ratio features (PLLR) extracted from different phonotactic recognizers that contributes to improve the accuracy of the system in a 21.4% in terms of Cavg (we also present results for the official metric during the evaluation, Fact). We will present how using these features at the phone state level provides significant improvements, when used together with dimensionality reduction techniques, especially PCA. We have also experimented with applying alternative SDC-like configurations on these PLLR features with additional improvements. Also, we will describe some modifications to the MFCC-based acoustic i-vector system which have also contributed to additional improvements. The final fused system outperformed the baseline in 27.4% in Cavg.

Class-Conditional Probabilistic Principal Component Analysis: application to gender recognition

Este trabajo presenta una solución al problema del reconocimiento del género de un rostro humano a partir de una imagen. Adoptamos una aproximación que utiliza la cara completa a través de la textura de la cara normalizada y redimensionada como entrada a un clasificador Näive Bayes. Presentamos la técnica de Análisis de Componentes Principales Probabilístico Condicionado-a-la-Clase (CC-PPCA) para reducir la dimensionalidad de los vectores de características para la clasificación y asegurar la asunción de independencia para el clasificador. Esta nueva aproximación tiene la deseable propiedad de presentar un modelo paramétrico sencillo para las marginales. Además, este modelo puede estimarse con muy pocos datos. En los experimentos que hemos desarrollados mostramos que CC-PPCA obtiene un 90% de acierto en la clasificación, resultado muy similar al mejor presentado en la literatura---ABSTRACT---This paper presents a solution to the problem of recognizing the gender of a human face from an image. We adopt a holistic approach by using the cropped and normalized texture of the face as input to a Naïve Bayes classifier. First it is introduced the Class-Conditional Probabilistic Principal Component Analysis (CC-PPCA) technique to reduce the dimensionality of the classification attribute vector and enforce the independence assumption of the classifier. This new approach has the desirable property of a simple parametric model for the marginals. Moreover this model can be estimated with very few data. In the experiments conducted we show that using CCPPCA we get 90% classification accuracy, which is similar result to the best in the literature. The proposed method is very simple to train and implement.

Descripción de parámetros glóticos basados en el modelado de los pliegues vocales para la detección de patología de la voz

Las patologías de la voz se han transformado en los últimos tiempos en una problemática social con cierto calado. La contaminación de las ciudades, hábitos como el de fumar, el uso de aparatos de aire acondicionado, etcétera, contribuyen a ello. Esto alcanza más relevancia en profesionales que utilizan su voz de manera frecuente, como, por ejemplo, locutores, cantantes, profesores o teleoperadores. Por todo ello resultan de especial interés las técnicas de ayuda al diagnóstico que son capaces de extraer conclusiones clínicas a partir de una muestra de la voz grabada con un micrófono, frente a otras invasivas que implican la exploración utilizando laringoscopios, fibroscopios o videoendoscopios, técnicas en cualquier caso mucho más molestas para los pacientes al exigir la introducción parcial del instrumental citado por la garganta, en actuaciones consideradas de tipo quirúrgico. Dentro de aquellas técnicas se ha avanzado mucho en un período de tiempo relativamente corto. En lo que se refiere al diagnóstico de patologías, hemos pasado en los últimos quince años de trabajar principalmente con parámetros extraídos de la señal de voz –tanto en el dominio del tiempo como en el de la frecuencia– y con escalas elaboradas con valoraciones subjetivas realizadas por expertos a hacerlo también con parámetros procedentes de estimaciones de la fuente glótica. La importancia de utilizar la fuente glótica reside, a grandes rasgos, en que se trata de una señal vinculada directamente al estado de la estructura laríngea del locutor y también en que está generalmente menos influida por el tracto vocal que la señal de voz. Es conocido que el tracto vocal guarda más relación con el mensaje hablado, y su presencia dificulta el proceso de detección de patología vocal. Estas estimaciones de la fuente glótica han sido obtenidas a través de técnicas de filtrado inverso desarrolladas por nuestro grupo de investigación. Hemos conseguido, además, profundizar en la naturaleza de la señal glótica: somos capaces de descomponerla y relacionarla con parámetros biomecánicos de los propios pliegues vocales, obteniendo estimaciones de elementos como la masa, la pérdida de energía o la elasticidad del cuerpo y de la cubierta del pliegue, entre otros. De las componentes de la fuente glótica surgen también los denominados parámetros biométricos, relacionados con la forma de la señal, que constituyen por sí mismos una firma biométrica del individuo. También trabajaremos con parámetros temporales, relacionados con las diferentes etapas que se observan dentro de la señal glótica durante un ciclo de fonación. Por último, consideraremos parámetros clásicos de perturbación y energía de la señal. En definitiva, contamos ahora con una considerable cantidad de parámetros glóticos que conforman una base estadística multidimensional, destinada a ser capaz de discriminar personas con voces patológicas o disfónicas de aquellas que no presentan patología en la voz o con voces sanas o normofónicas. Esta tesis doctoral se ocupa de varias cuestiones: en primer lugar, es necesario analizar cuidadosamente estos nuevos parámetros, por lo que ofreceremos una completa descripción estadística de los mismos. También estudiaremos cuestiones como la distribución de los parámetros atendiendo a criterios como el de normalidad estadística de los mismos, ocupándonos especialmente de la diferencia entre las distribuciones que presentan sujetos sanos y sujetos con patología vocal. Para todo ello emplearemos diferentes técnicas estadísticas: generación de elementos y diagramas descriptivos, pruebas de normalidad y diversos contrastes de hipótesis, tanto paramétricos como no paramétricos, que considerarán la diferencia entre los grupos de personas sanas y los grupos de personas con alguna patología relacionada con la voz. Además, nos interesa encontrar relaciones estadísticas entre los parámetros, de cara a eliminar posibles redundancias presentes en el modelo, a reducir la dimensionalidad del problema y a establecer un criterio de importancia relativa en los parámetros en cuanto a su capacidad discriminante para el criterio patológico/sano. Para ello se aplicarán técnicas estadísticas como la Correlación Lineal Bivariada y el Análisis Factorial basado en Componentes Principales. Por último, utilizaremos la conocida técnica de clasificación Análisis Discriminante, aplicada a diferentes combinaciones de parámetros y de factores, para determinar cuáles de ellas son las que ofrecen tasas de acierto más prometedoras. Para llevar a cabo la experimentación se ha utilizado una base de datos equilibrada y robusta formada por doscientos sujetos, cien de ellos pertenecientes al género femenino y los restantes cien al género masculino, con una proporción también equilibrada entre los sujetos que presentan patología vocal y aquellos que no la presentan. Una de las aplicaciones informáticas diseñada para llevar a cabo la recogida de muestras también es presentada en esta tesis. Los distintos estudios estadísticos realizados nos permitirán identificar aquellos parámetros que tienen una mayor contribución a la hora de detectar la presencia de patología vocal. Alguno de los estudios, además, nos permitirá presentar una ordenación de los parámetros en base a su importancia para realizar la detección. Por otra parte, también concluiremos que en ocasiones es conveniente realizar una reducción de la dimensionalidad de los parámetros para mejorar las tasas de detección. Por fin, las propias tasas de detección constituyen quizá la conclusión más importante del trabajo. Todos los análisis presentes en el trabajo serán realizados para cada uno de los dos géneros, de acuerdo con diversos estudios previos que demuestran que los géneros masculino y femenino deben tratarse de forma independiente debido a las diferencias orgánicas observadas entre ambos. Sin embargo, en lo referente a la detección de patología vocal contemplaremos también la posibilidad de trabajar con la base de datos unificada, comprobando que las tasas de acierto son también elevadas. Abstract Voice pathologies have become recently in a social problem that has reached a certain concern. Pollution in cities, smoking habits, air conditioning, etc. contributes to it. This problem is more relevant for professionals who use their voice frequently: speakers, singers, teachers, actors, telemarketers, etc. Therefore techniques that are capable of drawing conclusions from a sample of the recorded voice are of particular interest for the diagnosis as opposed to other invasive ones, involving exploration by laryngoscopes, fiber scopes or video endoscopes, which are techniques much less comfortable for patients. Voice quality analysis has come a long way in a relatively short period of time. In regard to the diagnosis of diseases, we have gone in the last fifteen years from working primarily with parameters extracted from the voice signal (both in time and frequency domains) and with scales drawn from subjective assessments by experts to produce more accurate evaluations with estimates derived from the glottal source. The importance of using the glottal source resides broadly in that this signal is linked to the state of the speaker's laryngeal structure. Unlike the voice signal (phonated speech) the glottal source, if conveniently reconstructed using adaptive lattices, may be less influenced by the vocal tract. As it is well known the vocal tract is related to the articulation of the spoken message and its influence complicates the process of voice pathology detection, unlike when using the reconstructed glottal source, where vocal tract influence has been almost completely removed. The estimates of the glottal source have been obtained through inverse filtering techniques developed by our research group. We have also deepened into the nature of the glottal signal, dissecting it and relating it to the biomechanical parameters of the vocal folds, obtaining several estimates of items such as mass, loss or elasticity of cover and body of the vocal fold, among others. From the components of the glottal source also arise the so-called biometric parameters, related to the shape of the signal, which are themselves a biometric signature of the individual. We will also work with temporal parameters related to the different stages that are observed in the glottal signal during a cycle of phonation. Finally, we will take into consideration classical perturbation and energy parameters. In short, we have now a considerable amount of glottal parameters in a multidimensional statistical basis, designed to be able to discriminate people with pathologic or dysphonic voices from those who do not show pathology. This thesis addresses several issues: first, a careful analysis of these new parameters is required, so we will offer a complete statistical description of them. We will also discuss issues such as distribution of the parameters, considering criteria such as their statistical normality. We will take special care in the analysis of the difference between distributions from healthy subjects and the distributions from pathological subjects. To reach these goals we will use different statistical techniques such as: generation of descriptive items and diagramas, tests for normality and hypothesis testing, both parametric and nonparametric. These latter techniques consider the difference between the groups of healthy subjects and groups of people with an illness related to voice. In addition, we are interested in finding statistical relationships between parameters. There are various reasons behind that: eliminate possible redundancies in the model, reduce the dimensionality of the problem and establish a criterion of relative importance in the parameters. The latter reason will be done in terms of discriminatory power for the criterion pathological/healthy. To this end, statistical techniques such as Bivariate Linear Correlation and Factor Analysis based on Principal Components will be applied. Finally, we will use the well-known technique of Discriminant Analysis classification applied to different combinations of parameters and factors to determine which of these combinations offers more promising success rates. To perform the experiments we have used a balanced and robust database, consisting of two hundred speakers, one hundred of them males and one hundred females. We have also used a well-balanced proportion where subjects with vocal pathology as well as subjects who don´t have a vocal pathology are equally represented. A computer application designed to carry out the collection of samples is also presented in this thesis. The different statistical analyses performed will allow us to determine which parameters contribute in a more decisive way in the detection of vocal pathology. Therefore, some of the analyses will even allow us to present a ranking of the parameters based on their importance for the detection of vocal pathology. On the other hand, we will also conclude that it is sometimes desirable to perform a dimensionality reduction in order to improve the detection rates. Finally, detection rates themselves are perhaps the most important conclusion of the work. All the analyses presented in this work have been performed for each of the two genders in agreement with previous studies showing that male and female genders should be treated independently, due to the observed functional differences between them. However, with regard to the detection of vocal pathology we will consider the possibility of working with the unified database, ensuring that the success rates obtained are also high.