New definitions of margin for multi-class Boosting algorithms

La familia de algoritmos de Boosting son un tipo de técnicas de clasificación y regresión que han demostrado ser muy eficaces en problemas de Visión Computacional. Tal es el caso de los problemas de detección, de seguimiento o bien de reconocimiento de caras, personas, objetos deformables y acciones. El primer y más popular algoritmo de Boosting, AdaBoost, fue concebido para problemas binarios. Desde entonces, muchas han sido las propuestas que han aparecido con objeto de trasladarlo a otros dominios más generales: multiclase, multilabel, con costes, etc. Nuestro interés se centra en extender AdaBoost al terreno de la clasificación multiclase, considerándolo como un primer paso para posteriores ampliaciones. En la presente tesis proponemos dos algoritmos de Boosting para problemas multiclase basados en nuevas derivaciones del concepto margen. El primero de ellos, PIBoost, está concebido para abordar el problema descomponiéndolo en subproblemas binarios. Por un lado, usamos una codificación vectorial para representar etiquetas y, por otro, utilizamos la función de pérdida exponencial multiclase para evaluar las respuestas. Esta codificación produce un conjunto de valores margen que conllevan un rango de penalizaciones en caso de fallo y recompensas en caso de acierto. La optimización iterativa del modelo genera un proceso de Boosting asimétrico cuyos costes dependen del número de etiquetas separadas por cada clasificador débil. De este modo nuestro algoritmo de Boosting tiene en cuenta el desbalanceo debido a las clases a la hora de construir el clasificador. El resultado es un método bien fundamentado que extiende de manera canónica al AdaBoost original. El segundo algoritmo propuesto, BAdaCost, está concebido para problemas multiclase dotados de una matriz de costes. Motivados por los escasos trabajos dedicados a generalizar AdaBoost al terreno multiclase con costes, hemos propuesto un nuevo concepto de margen que, a su vez, permite derivar una función de pérdida adecuada para evaluar costes. Consideramos nuestro algoritmo como la extensión más canónica de AdaBoost para este tipo de problemas, ya que generaliza a los algoritmos SAMME, Cost-Sensitive AdaBoost y PIBoost. Por otro lado, sugerimos un simple procedimiento para calcular matrices de coste adecuadas para mejorar el rendimiento de Boosting a la hora de abordar problemas estándar y problemas con datos desbalanceados. Una serie de experimentos nos sirven para demostrar la efectividad de ambos métodos frente a otros conocidos algoritmos de Boosting multiclase en sus respectivas áreas. En dichos experimentos se usan bases de datos de referencia en el área de Machine Learning, en primer lugar para minimizar errores y en segundo lugar para minimizar costes. Además, hemos podido aplicar BAdaCost con éxito a un proceso de segmentación, un caso particular de problema con datos desbalanceados. Concluimos justificando el horizonte de futuro que encierra el marco de trabajo que presentamos, tanto por su aplicabilidad como por su flexibilidad teórica. Abstract The family of Boosting algorithms represents a type of classification and regression approach that has shown to be very effective in Computer Vision problems. Such is the case of detection, tracking and recognition of faces, people, deformable objects and actions. The first and most popular algorithm, AdaBoost, was introduced in the context of binary classification. Since then, many works have been proposed to extend it to the more general multi-class, multi-label, costsensitive, etc... domains. Our interest is centered in extending AdaBoost to two problems in the multi-class field, considering it a first step for upcoming generalizations. In this dissertation we propose two Boosting algorithms for multi-class classification based on new generalizations of the concept of margin. The first of them, PIBoost, is conceived to tackle the multi-class problem by solving many binary sub-problems. We use a vectorial codification to represent class labels and a multi-class exponential loss function to evaluate classifier responses. This representation produces a set of margin values that provide a range of penalties for failures and rewards for successes. The stagewise optimization of this model introduces an asymmetric Boosting procedure whose costs depend on the number of classes separated by each weak-learner. In this way the Boosting procedure takes into account class imbalances when building the ensemble. The resulting algorithm is a well grounded method that canonically extends the original AdaBoost. The second algorithm proposed, BAdaCost, is conceived for multi-class problems endowed with a cost matrix. Motivated by the few cost-sensitive extensions of AdaBoost to the multi-class field, we propose a new margin that, in turn, yields a new loss function appropriate for evaluating costs. Since BAdaCost generalizes SAMME, Cost-Sensitive AdaBoost and PIBoost algorithms, we consider our algorithm as a canonical extension of AdaBoost to this kind of problems. We additionally suggest a simple procedure to compute cost matrices that improve the performance of Boosting in standard and unbalanced problems. A set of experiments is carried out to demonstrate the effectiveness of both methods against other relevant Boosting algorithms in their respective areas. In the experiments we resort to benchmark data sets used in the Machine Learning community, firstly for minimizing classification errors and secondly for minimizing costs. In addition, we successfully applied BAdaCost to a segmentation task, a particular problem in presence of imbalanced data. We conclude the thesis justifying the horizon of future improvements encompassed in our framework, due to its applicability and theoretical flexibility.

Development and improvement of protection-system algorithms for ground-fault detection and location in synchronous machines

Uno de los defectos más frecuentes en los generadores síncronos son los defectos a tierra tanto en el devanado estatórico, como de excitación. Se produce un defecto cuando el aislamiento eléctrico entre las partes activas de cualquiera de estos devanados y tierra se reduce considerablemente o desaparece. La detección de los defectos a tierra en ambos devanados es un tema ampliamente estudiado a nivel industrial. Tras la detección y confirmación de la existencia del defecto, dicha falta debe ser localizada a lo largo del devanado para su reparación, para lo que habitualmente el rotor debe ser extraído del estator. Esta operación resulta especialmente compleja y cara. Además, el hecho de limitar la corriente de defecto en ambos devanados provoca que el defecto no sea localizable visualmente, pues apenas existe daño en el generador. Por ello, se deben aplicar técnicas muy laboriosas para localizar exactamente el defecto y poder así reparar el devanado. De cara a reducir el tiempo de reparación, y con ello el tiempo en que el generador esta fuera de servicio, cualquier información por parte del relé de protección acerca de la localización del defecto resultaría de gran utilidad. El principal objetivo de esta tesis doctoral ha sido el desarrollo de nuevos algoritmos que permitan la estimación de la localización de los defectos a tierra tanto en el devanado rotórico como estatórico de máquinas síncronas. Respecto al devanado de excitación, se ha presentado un nuevo método de localización de defectos a tierra para generadores con excitación estática. Este método permite incluso distinguir si el defecto se ha producido en el devanado de excitación, o en cualquiera de los componentes del sistema de excitación, esto es, transformador de excitación, conductores de alimentación del rectificador controlado, etc. En caso de defecto a tierra en del devanado rotórico, este método proporciona una estimación de su localización. Sin embargo, para poder obtener la localización del defecto, se precisa conocer el valor de resistencia de defecto. Por ello, en este trabajo se presenta además un nuevo método para la estimación de este parámetro de forma precisa. Finalmente, se presenta un nuevo método de detección de defectos a tierra, basado en el criterio direccional, que complementa el método de localización, permitiendo tener en cuenta la influencia de las capacidades a tierra del sistema. Estas capacidades resultan determinantes a la hora de localizar el defecto de forma adecuada. En relación con el devanado estatórico, en esta tesis doctoral se presenta un nuevo algoritmo de localización de defectos a tierra para generadores que dispongan de la protección de faltas a tierra basada en la inyección de baja frecuencia. Se ha propuesto un método general, que tiene en cuenta todos los parámetros del sistema, así como una versión simplificada del método para generadores con capacidades a tierra muy reducida, que podría resultar de fácil implementación en relés de protección comercial. Los algoritmos y métodos presentados se han validado mediante ensayos experimentales en un generador de laboratorio de 5 kVA, así como en un generador comercial de 106 MVA con resultados satisfactorios y prometedores. ABSTRACT One of the most common faults in synchronous generators is the ground fault in both the stator winding and the excitation winding. In case of fault, the insulation level between the active part of any of these windings and ground lowers considerably, or even disappears. The detection of ground faults in both windings is a very researched topic. The fault current is typically limited intentionally to a reduced level. This allows to detect easily the ground faults, and therefore to avoid damage in the generator. After the detection and confirmation of the existence of a ground fault, it should be located along the winding in order to repair of the machine. Then, the rotor has to be extracted, which is a very complex and expensive operation. Moreover, the fact of limiting the fault current makes that the insulation failure is not visually detectable, because there is no visible damage in the generator. Therefore, some laborious techniques have to apply to locate accurately the fault. In order to reduce the repair time, and therefore the time that the generator is out of service, any information about the approximate location of the fault would be very useful. The main objective of this doctoral thesis has been the development of new algorithms and methods to estimate the location of ground faults in the stator and in the rotor winding of synchronous generators. Regarding the excitation winding, a new location method of ground faults in excitation winding of synchronous machines with static excitation has been presented. This method allows even to detect if the fault is at the excitation winding, or in any other component of the excitation system: controlled rectifier, excitation transformer, etc. In case of ground fault in the rotor winding, this method provides an estimation of the fault location. However, in order to calculate the location, the value of fault resistance is necessary. Therefore, a new fault-resistance estimation algorithm is presented in this text. Finally, a new fault detection algorithm based on directional criterion is described to complement the fault location method. This algorithm takes into account the influence of the capacitance-to-ground of the system, which has a remarkable impact in the accuracy of the fault location. Regarding the stator winding, a new fault-location algorithm has been presented for stator winding of synchronous generators. This algorithm is applicable to generators with ground-fault protection based in low-frequency injection. A general algorithm, which takes every parameter of the system into account, has been presented. Moreover, a simplified version of the algorithm has been proposed for generators with especially low value of capacitance to ground. This simplified algorithm might be easily implementable in protective relays. The proposed methods and algorithms have been tested in a 5 kVA laboratory generator, as well as in a 106 MVA synchronous generator with satisfactory and promising results.

Análisis de ataques avanzados y sus técnicas de detección

Los ataques a redes de información son cada vez más sofisticados y exigen una constante evolución y mejora de las técnicas de detección. Para ello, en este proyecto se ha diseñado e implementado una plataforma cooperativa para la detección de intrusiones basada en red. En primer lugar, se ha realizado un estudio teórico previo del marco tecnológico relacionado con este ámbito, en el que se describe y caracteriza el software que se utiliza para realizar ataques a sistemas (malware) así como los métodos que se utilizan para llegar a transmitir ese software (vectores de ataque). En el documento también se describen los llamados APT, que son ataques dirigidos con una gran inversión económica y temporal. Estos pueden englobar todos los malware y vectores de ataque existentes. Para poder evitar estos ataques, se estudiarán los sistemas de detección y prevención de intrusiones, describiendo brevemente los algoritmos que se tienden a utilizar en la actualidad. En segundo lugar, se ha planteado y desarrollado una plataforma en red dedicada al análisis de paquetes y conexiones para detectar posibles intrusiones. Este sistema está orientado a sistemas SCADA (Supervisory Control And Data Adquisition) aunque funciona sobre cualquier red IPv4/IPv6, para ello se definirá previamente lo que es un sistema SCADA, así como sus partes principales. Para implementar el sistema se han utilizado dispositivos de bajo consumo llamados Raspberry PI, estos se ubican entre la red y el equipo final que se quiera analizar. En ellos se ejecutan 2 aplicaciones desarrolladas de tipo cliente-servidor (la Raspberry central ejecutará la aplicación servidora y las esclavas la aplicación cliente) que funcionan de forma cooperativa utilizando la tecnología distribuida de Hadoop, la cual se explica previamente. Mediante esta tecnología se consigue desarrollar un sistema completamente escalable. La aplicación servidora muestra una interfaz gráfica que permite administrar la plataforma de análisis de forma centralizada, pudiendo ver así las alarmas de cada dispositivo y calificando cada paquete según su peligrosidad. El algoritmo desarrollado en la aplicación calcula el ratio de paquetes/tiempo que entran/salen del equipo final, procesando los paquetes y analizándolos teniendo en cuenta la información de señalización, creando diferentes bases de datos que irán mejorando la robustez del sistema, reduciendo así la posibilidad de ataques externos. Para concluir, el proyecto inicial incluía el procesamiento en la nube de la aplicación principal, pudiendo administrar así varias infraestructuras concurrentemente, aunque debido al trabajo extra necesario se ha dejado preparado el sistema para poder implementar esta funcionalidad. En el caso experimental actual el procesamiento de la aplicación servidora se realiza en la Raspberry principal, creando un sistema escalable, rápido y tolerante a fallos. ABSTRACT. The attacks to networks of information are increasingly sophisticated and demand a constant evolution and improvement of the technologies of detection. For this project it is developed and implemented a cooperative platform for detect intrusions based on networking. First, there has been a previous theoretical study of technological framework related to this area, which describes the software used for attacks on systems (malware) as well as the methods used in order to transmit this software (attack vectors). In this document it is described the APT, which are attacks directed with a big economic and time inversion. These can contain all existing malware and attack vectors. To prevent these attacks, intrusion detection systems and prevention intrusion systems will be discussed, describing previously the algorithms tend to use today. Secondly, a platform for analyzing network packets has been proposed and developed to detect possible intrusions in SCADA (Supervisory Control And Data Adquisition) systems. This platform is designed for SCADA systems (Supervisory Control And Data Acquisition) but works on any IPv4 / IPv6 network. Previously, it is defined what a SCADA system is and the main parts of it. To implement it, we used low-power devices called Raspberry PI, these are located between the network and the final device to analyze it. In these Raspberry run two applications client-server developed (the central Raspberry runs the server application and the slaves the client application) that work cooperatively using Hadoop distributed technology, which is previously explained. Using this technology is achieved develop a fully scalable system. The server application displays a graphical interface to manage analytics platform centrally, thereby we can see each device alarms and qualifying each packet by dangerousness. The algorithm developed in the application calculates the ratio of packets/time entering/leaving the terminal device, processing the packets and analyzing the signaling information of each packet, reating different databases that will improve the system, thereby reducing the possibility of external attacks. In conclusion, the initial project included cloud computing of the main application, being able to manage multiple concurrent infrastructure, but due to the extra work required has been made ready the system to implement this funcionality. In the current test case the server application processing is made on the main Raspberry, creating a scalable, fast and fault-tolerant system.

Vector Boolean Functions: Applications in Symmetric Cryptography

Esta tesis establece los fundamentos teóricos y diseña una colección abierta de clases C++ denominada VBF (Vector Boolean Functions) para analizar funciones booleanas vectoriales (funciones que asocian un vector booleano a otro vector booleano) desde una perspectiva criptográfica. Esta nueva implementación emplea la librería NTL de Victor Shoup, incorporando nuevos módulos que complementan a las funciones de NTL, adecuándolas para el análisis criptográfico. La clase fundamental que representa una función booleana vectorial se puede inicializar de manera muy flexible mediante diferentes estructuras de datas tales como la Tabla de verdad, la Representación de traza y la Forma algebraica normal entre otras. De esta manera VBF permite evaluar los criterios criptográficos más relevantes de los algoritmos de cifra en bloque y de stream, así como funciones hash: por ejemplo, proporciona la no-linealidad, la distancia lineal, el grado algebraico, las estructuras lineales, la distribución de frecuencias de los valores absolutos del espectro Walsh o del espectro de autocorrelación, entre otros criterios. Adicionalmente, VBF puede llevar a cabo operaciones entre funciones booleanas vectoriales tales como la comprobación de igualdad, la composición, la inversión, la suma, la suma directa, el bricklayering (aplicación paralela de funciones booleanas vectoriales como la empleada en el algoritmo de cifra Rijndael), y la adición de funciones coordenada. La tesis también muestra el empleo de la librería VBF en dos aplicaciones prácticas. Por un lado, se han analizado las características más relevantes de los sistemas de cifra en bloque. Por otro lado, combinando VBF con algoritmos de optimización, se han diseñado funciones booleanas cuyas propiedades criptográficas son las mejores conocidas hasta la fecha. ABSTRACT This thesis develops the theoretical foundations and designs an open collection of C++ classes, called VBF, designed for analyzing vector Boolean functions (functions that map a Boolean vector to another Boolean vector) from a cryptographic perspective. This new implementation uses the NTL library from Victor Shoup, adding new modules which complement the existing ones making VBF better suited for cryptography. The fundamental class representing a vector Boolean function can be initialized in a flexible way via several alternative types of data structures such as Truth Table, Trace Representation, Algebraic Normal Form (ANF) among others. This way, VBF allows the evaluation of the most relevant cryptographic criteria for block and stream ciphers as well as for hash functions: for instance, it provides the nonlinearity, the linearity distance, the algebraic degree, the linear structures, the frequency distribution of the absolute values of the Walsh Spectrum or the Autocorrelation Spectrum, among others. In addition, VBF can perform operations such as equality testing, composition, inversion, sum, direct sum, bricklayering (parallel application of vector Boolean functions as employed in Rijndael cipher), and adding coordinate functions of two vector Boolean functions. This thesis also illustrates the use of VBF in two practical applications. On the one hand, the most relevant properties of the existing block ciphers have been analysed. On the other hand, by combining VBF with optimization algorithms, new Boolean functions have been designed which have the best known cryptographic properties up-to-date.

Image enhancement with MatLab algorithms

Nowadays, a lot of applications use digital images. For example in face recognition to detect and tag persons in photograph, for security control, and a lot of applications that can be found in smart cities, as speed control in roads or highways and cameras in traffic lights to detect drivers ignoring red light. Also in medicine digital images are used, such as x-ray, scanners, etc. These applications depend on the quality of the image obtained. A good camera is expensive, and the image obtained depends also on external factor as light. To make these applications work properly, image enhancement is as important as, for example, a good face detection algorithm. Image enhancement also can be used in normal photograph, for pictures done in bad light conditions, or just to improve the contrast of an image. There are some applications for smartphones that allow users apply filters or change the bright, colour or contrast on the pictures. This project compares four different techniques to use in image enhancement. After applying one of these techniques to an image, it will use better the whole available dynamic range. Some of the algorithms are designed for grey scale images and others for colour images. It is used Matlab software to develop and present the final results. These algorithms are Successive Means Quantization Transform (SMQT), Histogram Equalization, using Matlab function and own implemented function, and V transform. Finally, as conclusions, we can prove that Histogram equalization algorithm is the simplest of all, it has a wide variability of grey levels and it is not suitable for colour images. V transform algorithm is a good option for colour images. The algorithm is linear and requires low computational power. SMQT algorithm is non-linear, insensitive to gain and bias and it can extract structure of the data. RESUMEN. Hoy en día incontable número de aplicaciones usan imágenes digitales. Por ejemplo, para el control de la seguridad se usa el reconocimiento de rostros para detectar y etiquetar personas en fotografías o vídeos, para distintos usos de las ciudades inteligentes, como control de velocidad en carreteras o autopistas, cámaras en los semáforos para detectar a conductores haciendo caso omiso de un semáforo en rojo, etc. También en la medicina se utilizan imágenes digitales, como por ejemplo, rayos X, escáneres, etc. Todas estas aplicaciones dependen de la calidad de la imagen obtenida. Una buena cámara es cara, y la imagen obtenida depende también de factores externos como la luz. Para hacer que estas aplicaciones funciones correctamente, el tratamiento de imagen es tan importante como, por ejemplo, un buen algoritmo de detección de rostros. La mejora de la imagen también se puede utilizar en la fotografía no profesional o de consumo, para las fotos realizadas en malas condiciones de luz, o simplemente para mejorar el contraste de una imagen. Existen aplicaciones para teléfonos móviles que permiten a los usuarios aplicar filtros y cambiar el brillo, el color o el contraste en las imágenes. Este proyecto compara cuatro técnicas diferentes para utilizar el tratamiento de imagen. Se utiliza la herramienta de software matemático Matlab para desarrollar y presentar los resultados finales. Estos algoritmos son Successive Means Quantization Transform (SMQT), Ecualización del histograma, usando la propia función de Matlab y una nueva función que se desarrolla en este proyecto y, por último, una función de transformada V. Finalmente, como conclusión, podemos comprobar que el algoritmo de Ecualización del histograma es el más simple de todos, tiene una amplia variabilidad de niveles de gris y no es adecuado para imágenes en color. El algoritmo de transformada V es una buena opción para imágenes en color, es lineal y requiere baja potencia de cálculo. El algoritmo SMQT no es lineal, insensible a la ganancia y polarización y, gracias a él, se puede extraer la estructura de los datos.

Parallel Computer Vision Algorithms for Graphics Processing Units

La evolución de los teléfonos móviles inteligentes, dotados de cámaras digitales, está provocando una creciente demanda de aplicaciones cada vez más complejas que necesitan algoritmos de visión artificial en tiempo real; puesto que el tamaño de las señales de vídeo no hace sino aumentar y en cambio el rendimiento de los procesadores de un solo núcleo se ha estancado, los nuevos algoritmos que se diseñen para visión artificial han de ser paralelos para poder ejecutarse en múltiples procesadores y ser computacionalmente escalables. Una de las clases de procesadores más interesantes en la actualidad se encuentra en las tarjetas gráficas (GPU), que son dispositivos que ofrecen un alto grado de paralelismo, un excelente rendimiento numérico y una creciente versatilidad, lo que los hace interesantes para llevar a cabo computación científica. En esta tesis se exploran dos aplicaciones de visión artificial que revisten una gran complejidad computacional y no pueden ser ejecutadas en tiempo real empleando procesadores tradicionales. En cambio, como se demuestra en esta tesis, la paralelización de las distintas subtareas y su implementación sobre una GPU arrojan los resultados deseados de ejecución con tasas de refresco interactivas. Asimismo, se propone una técnica para la evaluación rápida de funciones de complejidad arbitraria especialmente indicada para su uso en una GPU. En primer lugar se estudia la aplicación de técnicas de síntesis de imágenes virtuales a partir de únicamente dos cámaras lejanas y no paralelas—en contraste con la configuración habitual en TV 3D de cámaras cercanas y paralelas—con información de color y profundidad. Empleando filtros de mediana modificados para la elaboración de un mapa de profundidad virtual y proyecciones inversas, se comprueba que estas técnicas son adecuadas para una libre elección del punto de vista. Además, se demuestra que la codificación de la información de profundidad con respecto a un sistema de referencia global es sumamente perjudicial y debería ser evitada. Por otro lado se propone un sistema de detección de objetos móviles basado en técnicas de estimación de densidad con funciones locales. Este tipo de técnicas es muy adecuada para el modelado de escenas complejas con fondos multimodales, pero ha recibido poco uso debido a su gran complejidad computacional. El sistema propuesto, implementado en tiempo real sobre una GPU, incluye propuestas para la estimación dinámica de los anchos de banda de las funciones locales, actualización selectiva del modelo de fondo, actualización de la posición de las muestras de referencia del modelo de primer plano empleando un filtro de partículas multirregión y selección automática de regiones de interés para reducir el coste computacional. Los resultados, evaluados sobre diversas bases de datos y comparados con otros algoritmos del estado del arte, demuestran la gran versatilidad y calidad de la propuesta. Finalmente se propone un método para la aproximación de funciones arbitrarias empleando funciones continuas lineales a tramos, especialmente indicada para su implementación en una GPU mediante el uso de las unidades de filtraje de texturas, normalmente no utilizadas para cómputo numérico. La propuesta incluye un riguroso análisis matemático del error cometido en la aproximación en función del número de muestras empleadas, así como un método para la obtención de una partición cuasióptima del dominio de la función para minimizar el error. ABSTRACT The evolution of smartphones, all equipped with digital cameras, is driving a growing demand for ever more complex applications that need to rely on real-time computer vision algorithms. However, video signals are only increasing in size, whereas the performance of single-core processors has somewhat stagnated in the past few years. Consequently, new computer vision algorithms will need to be parallel to run on multiple processors and be computationally scalable. One of the most promising classes of processors nowadays can be found in graphics processing units (GPU). These are devices offering a high parallelism degree, excellent numerical performance and increasing versatility, which makes them interesting to run scientific computations. In this thesis, we explore two computer vision applications with a high computational complexity that precludes them from running in real time on traditional uniprocessors. However, we show that by parallelizing subtasks and implementing them on a GPU, both applications attain their goals of running at interactive frame rates. In addition, we propose a technique for fast evaluation of arbitrarily complex functions, specially designed for GPU implementation. First, we explore the application of depth-image–based rendering techniques to the unusual configuration of two convergent, wide baseline cameras, in contrast to the usual configuration used in 3D TV, which are narrow baseline, parallel cameras. By using a backward mapping approach with a depth inpainting scheme based on median filters, we show that these techniques are adequate for free viewpoint video applications. In addition, we show that referring depth information to a global reference system is ill-advised and should be avoided. Then, we propose a background subtraction system based on kernel density estimation techniques. These techniques are very adequate for modelling complex scenes featuring multimodal backgrounds, but have not been so popular due to their huge computational and memory complexity. The proposed system, implemented in real time on a GPU, features novel proposals for dynamic kernel bandwidth estimation for the background model, selective update of the background model, update of the position of reference samples of the foreground model using a multi-region particle filter, and automatic selection of regions of interest to reduce computational cost. The results, evaluated on several databases and compared to other state-of-the-art algorithms, demonstrate the high quality and versatility of our proposal. Finally, we propose a general method for the approximation of arbitrarily complex functions using continuous piecewise linear functions, specially formulated for GPU implementation by leveraging their texture filtering units, normally unused for numerical computation. Our proposal features a rigorous mathematical analysis of the approximation error in function of the number of samples, as well as a method to obtain a suboptimal partition of the domain of the function to minimize approximation error.

Estimation of Symmetric Channels for Discrete Cosine Transform Type-I Multicarrier Systems: A Compressed Sensing Approach

The problem of channel estimation for multicarrier communications is addressed. We focus on systems employing the Discrete Cosine Transform Type-I (DCT1) even at both the transmitter and the receiver, presenting an algorithm which achieves an accurate estimation of symmetric channel filters using only a small number of training symbols. The solution is obtained by using either matrix inversion or compressed sensing algorithms. We provide the theoretical results which guarantee the validity of the proposed technique for the DCT1. Numerical simulations illustrate the good behaviour of the proposed algorithm.

Bivariate Krawtchouk polynomials: Inversion and connection problems with the NAVIMA algorithm

In this paper we present a recurrent procedure to solve an inversion problem for monic bivariate Krawtchouk polynomials written in vector column form, giving its solution explicitly. As a by-product, a general connection problem between two vector column of monic bivariate Krawtchouk families is also explicitly solved. Moreover, in the non monic case and also for Krawtchouk families, several expansion formulas are given, but for polynomials written in scalar form.

Cloning of inversion breakpoints in the Anopheles gambiae complex traces a transposable element at the inversion junction

Anopheles arabiensis, one of the two most potent malaria vectors of the gambiae complex, is characterized by the presence of chromosomal paracentric inversions. Elucidation of the nature and the dynamics of these inversions is of paramount importance for the understanding of the population genetics and evolutionary biology of this mosquito and of the impact on malaria epidemiology. We report here the cloning of the breakpoints of the naturally occurring polymorphic inversion 2Rd′ of A. arabiensis. A cDNA clone that cytologically mapped on the proximal breakpoint was the starting material for the isolation of a cosmid clone that spanned the breakpoint. Analysis of the surrounding sequences demonstrated that adjacent to the distal breakpoint lies a repetitive element that exhibits distinct distribution in different A. arabiensis strains. Sequencing analysis of that area revealed elements characteristic of transposable element terminal repeats. We called this presumed transposable element Odysseus. The presence of Odysseus at the junction of the naturally occuring inversion 2Rd′ suggests that the inversion may be the result of the transposable element’s activity. Characteristics of Odysseus’ terminal region as well as its cytological distribution in different strains may indicate a relatively recent activity of Odysseus.

Odor space and olfactory processing: Collective algorithms and neural implementation

Several basic olfactory tasks must be solved by highly olfactory animals, including background suppression, multiple object separation, mixture separation, and source identification. The large number N of classes of olfactory receptor cells—hundreds or thousands—permits the use of computational strategies and algorithms that would not be effective in a stimulus space of low dimension. A model of the patterns of olfactory receptor responses, based on the broad distribution of olfactory thresholds, is constructed. Representing one odor from the viewpoint of another then allows a common description of the most important basic problems and shows how to solve them when N is large. One possible biological implementation of these algorithms uses action potential timing and adaptation as the “hardware” features that are responsible for effective neural computation.

Dimensionality Reduction Through Sub-Space Mapping for Nearest Neighbour Algorithms

Postprint

Rump white inversion in the mouse disrupts dipeptidyl aminopeptidase-like protein 6 and causes dysregulation of Kit expression

The mouse rump white (Rw) mutation causes a pigmentation defect in heterozygotes and embryonic lethality in homozygotes. At embryonic day (E) 7.5, Rw/Rw embryos are retarded in growth, fail to complete neurulation and die around E 9.5. The Rw mutation is associated with a chromosomal inversion spanning 30 cM of the proximal portion of mouse chromosome 5. The Rw embryonic lethality is complemented by the W19H deletion, which spans the distal boundary of the Rw inversion, suggesting that the Rw lethality is not caused by the disruption of a gene at the distal end of the inversion. Here, we report the molecular characterization of sequences disrupted by both inversion breakpoints. These studies indicate that the distal breakpoint of the inversion is associated with ectopic Kit expression and therefore may be responsible for the dominant pigmentation defect in Rw/+ mice; whereas the recessive lethality of Rw is probably due to the disruption of the gene encoding dipeptidyl aminopeptidase-like protein 6, Dpp6 [Wada, K., Yokotani, N., Hunter, C., Doi, K., Wenthold, R. J. & Shimasaki, S. (1992) Proc. Natl. Acad. Sci. USA 89, 197–201] located at the proximal inversion breakpoint.

Approximation algorithms

Increasing global competition, rapidly changing markets, and greater consumer awareness have altered the way in which corporations do business. To become more efficient, many industries have sought to model some operational aspects by gigantic optimization problems. It is not atypical to encounter models that capture 106 separate “yes” or “no” decisions to be made. Although one could, in principle, try all 2106 possible solutions to find the optimal one, such a method would be impractically slow. Unfortunately, for most of these models, no algorithms are known that find optimal solutions with reasonable computation times. Typically, industry must rely on solutions of unguaranteed quality that are constructed in an ad hoc manner. Fortunately, for some of these models there are good approximation algorithms: algorithms that produce solutions quickly that are provably close to optimal. Over the past 6 years, there has been a sequence of major breakthroughs in our understanding of the design of approximation algorithms and of limits to obtaining such performance guarantees; this area has been one of the most flourishing areas of discrete mathematics and theoretical computer science.

Inversion of the chordate body axis: Are there alternatives?

One major morphological difference between chordates and annelids or arthropods is the opposite orientation of the nerve cord and heart. A long-standing proposal is that the chordate axis evolved by inverting the body of an ancestor with the annelid/arthropod orientation. However, the data can also be explained by a common ancestor with diffuse dorsoventral organization, followed by oppositely directed condensation of the nerve cord and relocation of the heart in the two lines.

High speed imaging and algorithms for non invasive vibrations measurement

Comunicación presentada en EVACES 2011, 4th International Conference on Experimental Vibration Analysis for Civil Engineering Structures, Varenna (Lecco), Italy, October 3-5, 2011.