Scene Classification Using a Hybrid Generative/Discriminative Approach

We investigate whether dimensionality reduction using a latent generative model is beneficial for the task of weakly supervised scene classification. In detail, we are given a set of labeled images of scenes (for example, coast, forest, city, river, etc.), and our objective is to classify a new image into one of these categories. Our approach consists of first discovering latent ";topics"; using probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA), a generative model from the statistical text literature here applied to a bag of visual words representation for each image, and subsequently, training a multiway classifier on the topic distribution vector for each image. We compare this approach to that of representing each image by a bag of visual words vector directly and training a multiway classifier on these vectors. To this end, we introduce a novel vocabulary using dense color SIFT descriptors and then investigate the classification performance under changes in the size of the visual vocabulary, the number of latent topics learned, and the type of discriminative classifier used (k-nearest neighbor or SVM). We achieve superior classification performance to recent publications that have used a bag of visual word representation, in all cases, using the authors' own data sets and testing protocols. We also investigate the gain in adding spatial information. We show applications to image retrieval with relevance feedback and to scene classification in videos

Detection of matchings in a sequence of underwater images through texture analysis

This paper presents an approach to ameliorate the reliability of the correspondence points relating two consecutive images of a sequence. The images are especially difficult to handle, since they have been acquired by a camera looking at the sea floor while carried by an underwater robot. Underwater images are usually difficult to process due to light absorption, changing image radiance and lack of well-defined features. A new approach based on gray-level region matching and selective texture analysis significantly improves the matching reliability

Active regions for colour texture segmentation integrating region and boundary information

In this paper a colour texture segmentation method, which unifies region and boundary information, is proposed. The algorithm uses a coarse detection of the perceptual (colour and texture) edges of the image to adequately place and initialise a set of active regions. Colour texture of regions is modelled by the conjunction of non-parametric techniques of kernel density estimation (which allow to estimate the colour behaviour) and classical co-occurrence matrix based texture features. Therefore, region information is defined and accurate boundary information can be extracted to guide the segmentation process. Regions concurrently compete for the image pixels in order to segment the whole image taking both information sources into account. Furthermore, experimental results are shown which prove the performance of the proposed method

A new approach to the classification of mammographic masses and normal breast tissue

A new approach to mammographic mass detection is presented in this paper. Although different algorithms have been proposed for such a task, most of them are application dependent. In contrast, our approach makes use of a kindred topic in computer vision adapted to our particular problem. In this sense, we translate the eigenfaces approach for face detection/classification problems to a mass detection. Two different databases were used to show the robustness of the approach. The first one consisted on a set of 160 regions of interest (RoIs) extracted from the MIAS database, being 40 of them with confirmed masses and the rest normal tissue. The second set of RoIs was extracted from the DDSM database, and contained 196 RoIs containing masses and 392 with normal, but suspicious regions. Initial results demonstrate the feasibility of using such approach with performances comparable to other algorithms, with the advantage of being a more general, simple and cost-effective approach

Strategies of psychological terrorism perpetrated by ETA's network : Delimitation and classification

Resumen tomado de la publicaci??n

Classification of sags according to their origin based on the waveform similarity

A statistical method for classification of sags their origin downstream or upstream from the recording point is proposed in this work. The goal is to obtain a statistical model using the sag waveforms useful to characterise one type of sags and to discriminate them from the other type. This model is built on the basis of multi-way principal component analysis an later used to project the available registers in a new space with lower dimension. Thus, a case base of diagnosed sags is built in the projection space. Finally classification is done by comparing new sags against the existing in the case base. Similarity is defined in the projection space using a combination of distances to recover the nearest neighbours to the new sag. Finally the method assigns the origin of the new sag according to the origin of their neighbours

Laser classification (NPL)

Short video on laser classification produced by the National Physical Laboratory

Eficacia del plasma rico en plaquetas en procedimientos médicos estéticos faciales . Evaluación en contorno de ojos.

Introducción: En la actualidad se están implementando nuevas técnicas, para el tratamiento de líneas de expresión facial. El Plasma Rico en Plaquetas (PRP) utiliza factores de crecimiento humano autólogos con fines médicos estéticos. El objetivo de este trabajo fue evaluar el tratamiento con plasma rico en plaquetas en el manejo del rejuvenecimiento periocular. Materiales y métodos: Estudio descriptivo retrospectivo en una cohorte de 27 pacientes entre 30 a 70 años de ambos sexos,tratados con PRP sin tratamientos médicos estéticos previos . Se compararon fotografías del sistema VISIA®, previo y posterior el PRP, para determinar los cambios del área periocular. Con análisis comparativo de medias utilizando pruebas t de student. Resultados: De 27 historias clínicas revisadas 96,3% eran mujeres, la edad promedio fue de 52.67 años. Se observaron cambios clínicos satisfactorios en el manejo del foto envejecimiento periocular con mejoría estadísticamente significativa entre el promedio inicial y el post tratamiento en arrugas, textura y porfirinas (p: 0.000). No se observaron diferencias estadísticamente significativas entre los grupos de edad (p = 0,62). Los pacientes analizados posterior al tratamiento se encuentran en mejor estado que el 63,78% de la población de su mismo sexo, edad y fototipo de piel. Los eventos adversos fueron disminuyendo en su frecuencia en cada una de las sesiones siguientes. Discusión: El PRP proporciona una mejoría global en los parámetros de envejecimiento periocular lo cual se correlaciono con los estudios previos in vitro. Conclusiones: El PRP es seguro y eficaz en contorno de ojos.

Regarding the classification of a partner or shareholder as a dependant employee

This article analyzes the juridical controversy related to whether a person that providesservices to a company in which is partner, can be qualified or considered as adependent employee of it. In order to accomplish that purpose, the article providesa critical study of the doctrine of the Chilean Department of Labor (Dirección deTrabajo) in contrast to the jurisprudence of the Chilean courts of justice. From there,the author develops criteria that can serve as guidance towards the resolution of disputesof this nature. To this end, an interdisciplinary study is done, which combinesboth the essential elements of the contract of employment, mainly the element ofalienation, with the characteristics of each type of company.

Image classification for a large number of object categories

L'increment de bases de dades que cada vegada contenen imatges més difícils i amb un nombre més elevat de categories, està forçant el desenvolupament de tècniques de representació d'imatges que siguin discriminatives quan es vol treballar amb múltiples classes i d'algorismes que siguin eficients en l'aprenentatge i classificació. Aquesta tesi explora el problema de classificar les imatges segons l'objecte que contenen quan es disposa d'un gran nombre de categories. Primerament s'investiga com un sistema híbrid format per un model generatiu i un model discriminatiu pot beneficiar la tasca de classificació d'imatges on el nivell d'anotació humà sigui mínim. Per aquesta tasca introduïm un nou vocabulari utilitzant una representació densa de descriptors color-SIFT, i desprès s'investiga com els diferents paràmetres afecten la classificació final. Tot seguit es proposa un mètode par tal d'incorporar informació espacial amb el sistema híbrid, mostrant que la informació de context es de gran ajuda per la classificació d'imatges. Desprès introduïm un nou descriptor de forma que representa la imatge segons la seva forma local i la seva forma espacial, tot junt amb un kernel que incorpora aquesta informació espacial en forma piramidal. La forma es representada per un vector compacte obtenint un descriptor molt adequat per ésser utilitzat amb algorismes d'aprenentatge amb kernels. Els experiments realitzats postren que aquesta informació de forma te uns resultats semblants (i a vegades millors) als descriptors basats en aparença. També s'investiga com diferents característiques es poden combinar per ésser utilitzades en la classificació d'imatges i es mostra com el descriptor de forma proposat juntament amb un descriptor d'aparença millora substancialment la classificació. Finalment es descriu un algoritme que detecta les regions d'interès automàticament durant l'entrenament i la classificació. Això proporciona un mètode per inhibir el fons de la imatge i afegeix invariança a la posició dels objectes dins les imatges. S'ensenya que la forma i l'aparença sobre aquesta regió d'interès i utilitzant els classificadors random forests millora la classificació i el temps computacional. Es comparen els postres resultats amb resultats de la literatura utilitzant les mateixes bases de dades que els autors Aixa com els mateixos protocols d'aprenentatge i classificació. Es veu com totes les innovacions introduïdes incrementen la classificació final de les imatges.