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

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.

Model-based vehicle detection and classification using orthographic approximations

This paper reports the current state of work to simplify our previous model-based methods for visual tracking of vehicles for use in a real-time system intended to provide continuous monitoring and classification of traffic from a fixed camera on a busy multi-lane motorway. The main constraints of the system design were: (i) all low level processing to be carried out by low-cost auxiliary hardware, (ii) all 3-D reasoning to be carried out automatically off-line, at set-up time. The system developed uses three main stages: (i) pose and model hypothesis using 1-D templates, (ii) hypothesis tracking, and (iii) hypothesis verification, using 2-D templates. Stages (i) & (iii) have radically different computing performance and computational costs, and need to be carefully balanced for efficiency. Together, they provide an effective way to locate, track and classify vehicles.

Identifying management zones in agricultural fields using spatially constrained classification of soil and ancillary data

Site-specific management requires accurate knowledge of the spatial variation in a range of soil properties within fields. This involves considerable sampling effort, which is costly. Ancillary data, such as crop yield, elevation and apparent electrical conductivity (ECa) of the soil, can provide insight into the spatial variation of some soil properties. A multivariate classification with spatial constraint imposed by the variogram was used to classify data from two arable crop fields. The yield data comprised 5 years of crop yield, and the ancillary data 3 years of yield data, elevation and ECa. Information on soil chemical and physical properties was provided by intensive surveys of the soil. Multivariate variograms computed from these data were used to constrain sites spatially within classes to increase their contiguity. The constrained classifications resulted in coherent classes, and those based on the ancillary data were similar to those from the soil properties. The ancillary data seemed to identify areas in the field where the soil is reasonably homogeneous. The results of targeted sampling showed that these classes could be used as a basis for management and to guide future sampling of the soil.