Convective transport and stability in films of binary mixtures

Thin polymer films are increasingly used in advanced technological applications. The use of these films as coatings is often limited by their lack of stability due to their wettability properties on the substrates

Applications for wireless sensor networks : tracking with binary proximity sensors

El interés cada vez mayor por las redes de sensores inalámbricos pueden ser entendido simplemente pensando en lo que esencialmente son: un gran número de pequeños nodos sensores autoalimentados que recogen información o detectan eventos especiales y se comunican de manera inalámbrica, con el objetivo final de entregar sus datos procesados a una estación base. Los nodos sensores están densamente desplegados dentro del área de interés, se pueden desplegar al azar y tienen capacidad de cooperación. Por lo general, estos dispositivos son pequeños y de bajo costo, de modo que pueden ser producidos y desplegados en gran numero aunque sus recursos en términos de energía, memoria, velocidad de cálculo y ancho de banda están enormemente limitados. Detección, tratamiento y comunicación son tres elementos clave cuya combinación en un pequeño dispositivo permite lograr un gran número de aplicaciones. Las redes de sensores proporcionan oportunidades sin fin, pero al mismo tiempo plantean retos formidables, tales como lograr el máximo rendimiento de una energía que es escasa y por lo general un recurso no renovable. Sin embargo, los recientes avances en la integración a gran escala, integrado de hardware de computación, comunicaciones, y en general, la convergencia de la informática y las comunicaciones, están haciendo de esta tecnología emergente una realidad. Del mismo modo, los avances en la nanotecnología están empezando a hacer que todo gire entorno a las redes de pequeños sensores y actuadores distribuidos. Hay diferentes tipos de sensores tales como sensores de presión, acelerómetros, cámaras, sensores térmicos o un simple micrófono. Supervisan las condiciones presentes en diferentes lugares tales como la temperatura, humedad, el movimiento, la luminosidad, presión, composición del suelo, los niveles de ruido, la presencia o ausencia de ciertos tipos de objetos, los niveles de tensión mecánica sobre objetos adheridos y las características momentáneas tales como la velocidad , la dirección y el tamaño de un objeto, etc. Se comprobara el estado de las Redes Inalámbricas de Sensores y se revisaran los protocolos más famosos. Así mismo, se examinara la identificación por radiofrecuencia (RFID) ya que se está convirtiendo en algo actual y su presencia importante. La RFID tiene un papel crucial que desempeñar en el futuro en el mundo de los negocios y los individuos por igual. El impacto mundial que ha tenido la identificación sin cables está ejerciendo fuertes presiones en la tecnología RFID, los servicios de investigación y desarrollo, desarrollo de normas, el cumplimiento de la seguridad y la privacidad y muchos más. Su potencial económico se ha demostrado en algunos países mientras que otros están simplemente en etapas de planificación o en etapas piloto, pero aun tiene que afianzarse o desarrollarse a través de la modernización de los modelos de negocio y aplicaciones para poder tener un mayor impacto en la sociedad. Las posibles aplicaciones de redes de sensores son de interés para la mayoría de campos. La monitorización ambiental, la guerra, la educación infantil, la vigilancia, la micro-cirugía y la agricultura son solo unos pocos ejemplos de los muchísimos campos en los que tienen cabida las redes mencionadas anteriormente. Estados Unidos de América es probablemente el país que más ha investigado en esta área por lo que veremos muchas soluciones propuestas provenientes de ese país. Universidades como Berkeley, UCLA (Universidad de California, Los Ángeles) Harvard y empresas como Intel lideran dichas investigaciones. Pero no solo EE.UU. usa e investiga las redes de sensores inalámbricos. La Universidad de Southampton, por ejemplo, está desarrollando una tecnología para monitorear el comportamiento de los glaciares mediante redes de sensores que contribuyen a la investigación fundamental en glaciología y de las redes de sensores inalámbricos. Así mismo, Coalesenses GmbH (Alemania) y Zurich ETH están trabajando en diversas aplicaciones para redes de sensores inalámbricos en numerosas áreas. Una solución española será la elegida para ser examinada más a fondo por ser innovadora, adaptable y polivalente. Este estudio del sensor se ha centrado principalmente en aplicaciones de tráfico, pero no se puede olvidar la lista de más de 50 aplicaciones diferentes que ha sido publicada por la firma creadora de este sensor específico. En la actualidad hay muchas tecnologías de vigilancia de vehículos, incluidos los sensores de bucle, cámaras de video, sensores de imagen, sensores infrarrojos, radares de microondas, GPS, etc. El rendimiento es aceptable, pero no suficiente, debido a su limitada cobertura y caros costos de implementación y mantenimiento, especialmente este ultimo. Tienen defectos tales como: línea de visión, baja exactitud, dependen mucho del ambiente y del clima, no se puede realizar trabajos de mantenimiento sin interrumpir las mediciones, la noche puede condicionar muchos de ellos, tienen altos costos de instalación y mantenimiento, etc. Por consiguiente, en las aplicaciones reales de circulación, los datos recibidos son insuficientes o malos en términos de tiempo real debido al escaso número de detectores y su costo. Con el aumento de vehículos en las redes viales urbanas las tecnologías de detección de vehículos se enfrentan a nuevas exigencias. Las redes de sensores inalámbricos son actualmente una de las tecnologías más avanzadas y una revolución en la detección de información remota y en las aplicaciones de recogida. Las perspectivas de aplicación en el sistema inteligente de transporte son muy amplias. Con este fin se ha desarrollado un programa de localización de objetivos y recuento utilizando una red de sensores binarios. Esto permite que el sensor necesite mucha menos energía durante la transmisión de información y que los dispositivos sean más independientes con el fin de tener un mejor control de tráfico. La aplicación se centra en la eficacia de la colaboración de los sensores en el seguimiento más que en los protocolos de comunicación utilizados por los nodos sensores. Las operaciones de salida y retorno en las vacaciones son un buen ejemplo de por qué es necesario llevar la cuenta de los coches en las carreteras. Para ello se ha desarrollado una simulación en Matlab con el objetivo localizar objetivos y contarlos con una red de sensores binarios. Dicho programa se podría implementar en el sensor que Libelium, la empresa creadora del sensor que se examinara concienzudamente, ha desarrollado. Esto permitiría que el aparato necesitase mucha menos energía durante la transmisión de información y los dispositivos sean más independientes. Los prometedores resultados obtenidos indican que los sensores de proximidad binarios pueden formar la base de una arquitectura robusta para la vigilancia de áreas amplias y para el seguimiento de objetivos. Cuando el movimiento de dichos objetivos es suficientemente suave, no tiene cambios bruscos de trayectoria, el algoritmo ClusterTrack proporciona un rendimiento excelente en términos de identificación y seguimiento de trayectorias los objetos designados como blancos. Este algoritmo podría, por supuesto, ser utilizado para numerosas aplicaciones y se podría seguir esta línea de trabajo para futuras investigaciones. No es sorprendente que las redes de sensores de binarios de proximidad hayan atraído mucha atención últimamente ya que, a pesar de la información mínima de un sensor de proximidad binario proporciona, las redes de este tipo pueden realizar un seguimiento de todo tipo de objetivos con la precisión suficiente. Abstract The increasing interest in wireless sensor networks can be promptly understood simply by thinking about what they essentially are: a large number of small sensing self-powered nodes which gather information or detect special events and communicate in a wireless fashion, with the end goal of handing their processed data to a base station. The sensor nodes are densely deployed inside the phenomenon, they deploy random and have cooperative capabilities. Usually these devices are small and inexpensive, so that they can be produced and deployed in large numbers, and so their resources in terms of energy, memory, computational speed and bandwidth are severely constrained. Sensing, processing and communication are three key elements whose combination in one tiny device gives rise to a vast number of applications. Sensor networks provide endless opportunities, but at the same time pose formidable challenges, such as the fact that energy is a scarce and usually non-renewable resource. However, recent advances in low power Very Large Scale Integration, embedded computing, communication hardware, and in general, the convergence of computing and communications, are making this emerging technology a reality. Likewise, advances in nanotechnology and Micro Electro-Mechanical Systems are pushing toward networks of tiny distributed sensors and actuators. There are different sensors such as pressure, accelerometer, camera, thermal, and microphone. They monitor conditions at different locations, such as temperature, humidity, vehicular movement, lightning condition, pressure, soil makeup, noise levels, the presence or absence of certain kinds of objects, mechanical stress levels on attached objects, the current characteristics such as speed, direction and size of an object, etc. The state of Wireless Sensor Networks will be checked and the most famous protocols reviewed. As Radio Frequency Identification (RFID) is becoming extremely present and important nowadays, it will be examined as well. RFID has a crucial role to play in business and for individuals alike going forward. The impact of ‘wireless’ identification is exerting strong pressures in RFID technology and services research and development, standards development, security compliance and privacy, and many more. The economic value is proven in some countries while others are just on the verge of planning or in pilot stages, but the wider spread of usage has yet to take hold or unfold through the modernisation of business models and applications. Possible applications of sensor networks are of interest to the most diverse fields. Environmental monitoring, warfare, child education, surveillance, micro-surgery, and agriculture are only a few examples. Some real hardware applications in the United States of America will be checked as it is probably the country that has investigated most in this area. Universities like Berkeley, UCLA (University of California, Los Angeles) Harvard and enterprises such as Intel are leading those investigations. But not just USA has been using and investigating wireless sensor networks. University of Southampton e.g. is to develop technology to monitor glacier behaviour using sensor networks contributing to fundamental research in glaciology and wireless sensor networks. Coalesenses GmbH (Germany) and ETH Zurich are working in applying wireless sensor networks in many different areas too. A Spanish solution will be the one examined more thoroughly for being innovative, adaptable and multipurpose. This study of the sensor has been focused mainly to traffic applications but it cannot be forgotten the more than 50 different application compilation that has been published by this specific sensor’s firm. Currently there are many vehicle surveillance technologies including loop sensors, video cameras, image sensors, infrared sensors, microwave radar, GPS, etc. The performance is acceptable but not sufficient because of their limited coverage and expensive costs of implementation and maintenance, specially the last one. They have defects such as: line-ofsight, low exactness, depending on environment and weather, cannot perform no-stop work whether daytime or night, high costs for installation and maintenance, etc. Consequently, in actual traffic applications the received data is insufficient or bad in terms of real-time owed to detector quantity and cost. With the increase of vehicle in urban road networks, the vehicle detection technologies are confronted with new requirements. Wireless sensor network is the state of the art technology and a revolution in remote information sensing and collection applications. It has broad prospect of application in intelligent transportation system. An application for target tracking and counting using a network of binary sensors has been developed. This would allow the appliance to spend much less energy when transmitting information and to make more independent devices in order to have a better traffic control. The application is focused on the efficacy of collaborative tracking rather than on the communication protocols used by the sensor nodes. Holiday crowds are a good case in which it is necessary to keep count of the cars on the roads. To this end a Matlab simulation has been produced for target tracking and counting using a network of binary sensors that e.g. could be implemented in Libelium’s solution. Libelium is the enterprise that has developed the sensor that will be deeply examined. This would allow the appliance to spend much less energy when transmitting information and to make more independent devices. The promising results obtained indicate that binary proximity sensors can form the basis for a robust architecture for wide area surveillance and tracking. When the target paths are smooth enough ClusterTrack particle filter algorithm gives excellent performance in terms of identifying and tracking different target trajectories. This algorithm could, of course, be used for different applications and that could be done in future researches. It is not surprising that binary proximity sensor networks have attracted a lot of attention lately. Despite the minimal information a binary proximity sensor provides, networks of these sensing modalities can track all kinds of different targets classes accurate enough.

Medidas autosemejantes en el plano, momentos y matrices de Hessenberg

La tesis MEDIDAS AUTOSEMEJANTES EN EL PLANO, MOMENTOS Y MATRICES DE HESSENBERG se enmarca entre las áreas de la teoría geométrica de la medida, la teoría de polinomios ortogonales y la teoría de operadores. La memoria aborda el estudio de medidas con soporte acotado en el plano complejo vistas con la óptica de las matrices infinitas de momentos y de Hessenberg asociadas a estas medidas que en la teoría de los polinomios ortogonales las representan. En particular se centra en el estudio de las medidas autosemejantes que son las medidas de equilibrio definidas por un sistema de funciones iteradas (SFI). Los conjuntos autosemejantes son conjuntos que tienen la propiedad geométrica de descomponerse en unión de piezas semejantes al conjunto total. Estas piezas pueden solaparse o no, cuando el solapamiento es pequeño la teoría de Hutchinson [Hut81] funciona bien, pero cuando no existen restricciones falla. El problema del solapamiento consiste en controlar la medida de este solapamiento. Un ejemplo de la complejidad de este problema se plantea con las convoluciones infinitas de distribuciones de Bernoulli, que han resultado ser un ejemplo de medidas autosemejantes en el caso real. En 1935 Jessen y A. Wintner [JW35] ya se planteaba este problema, lejos de ser sencillo ha sido estudiado durante más de setenta y cinco años y siguen sin resolverse las principales cuestiones planteadas ya por A. Garsia [Gar62] en 1962. El interés que ha despertado este problema así como la complejidad del mismo está demostrado por las numerosas publicaciones que abordan cuestiones relacionadas con este problema ver por ejemplo [JW35], [Erd39], [PS96], [Ma00], [Ma96], [Sol98], [Mat95], [PS96], [Sim05],[JKS07] [JKS11]. En el primer capítulo comenzamos introduciendo con detalle las medidas autosemejante en el plano complejo y los sistemas de funciones iteradas, así como los conceptos de la teoría de la medida necesarios para describirlos. A continuación se introducen las herramientas necesarias de teoría de polinomios ortogonales, matrices infinitas y operadores que se van a usar. En el segundo y tercer capítulo trasladamos las propiedades geométricas de las medidas autosemejantes a las matrices de momentos y de Hessenberg, respectivamente. A partir de estos resultados se describen algoritmos para calcular estas matrices a partir del SFI correspondiente. Concretamente, se obtienen fórmulas explícitas y algoritmos de aproximación para los momentos y matrices de momentos de medidas fractales, a partir de un teorema del punto fijo para las matrices. Además utilizando técnicas de la teoría de operadores, se han extendido al plano complejo los resultados que G. Mantica [Ma00, Ma96] obtenía en el caso real. Este resultado es la base para definir un algoritmo estable de aproximación de la matriz de Hessenberg asociada a una medida fractal u obtener secciones finitas exactas de matrices Hessenberg asociadas a una suma de medidas. En el último capítulo, se consideran medidas, μ, más generales y se estudia el comportamiento asintótico de los autovalores de una matriz hermitiana de momentos y su impacto en las propiedades de la medida asociada. En el resultado central se demuestra que si los polinomios asociados son densos en L2(μ) entonces necesariamente el autovalor mínimo de las secciones finitas de la matriz de momentos de la medida tiende a cero. ABSTRACT The Thesis work “Self-similar Measures on the Plane, Moments and Hessenberg Matrices” is framed among the geometric measure theory, orthogonal polynomials and operator theory. The work studies measures with compact support on the complex plane from the point of view of the associated infinite moments and Hessenberg matrices representing them in the theory of orthogonal polynomials. More precisely, it concentrates on the study of the self-similar measures that are equilibrium measures in a iterated functions system. Self-similar sets have the geometric property of being decomposable in a union of similar pieces to the complete set. These pieces can overlap. If the overlapping is small, Hutchinson’s theory [Hut81] works well, however, when it has no restrictions, the theory does not hold. The overlapping problem consists in controlling the measure of the overlap. The complexity of this problem is exemplified in the infinite convolutions of Bernoulli’s distributions, that are an example of self-similar measures in the real case. As early as 1935 [JW35], Jessen and Wintner posed this problem, that far from being simple, has been studied during more than 75 years. The main cuestiones posed by Garsia in 1962 [Gar62] remain unsolved. The interest in this problem, together with its complexity, is demonstrated by the number of publications that over the years have dealt with it. See, for example, [JW35], [Erd39], [PS96], [Ma00], [Ma96], [Sol98], [Mat95], [PS96], [Sim05], [JKS07] [JKS11]. In the first chapter, we will start with a detailed introduction to the self-similar measurements in the complex plane and to the iterated functions systems, also including the concepts of measure theory needed to describe them. Next, we introduce the necessary tools from orthogonal polynomials, infinite matrices and operators. In the second and third chapter we will translate the geometric properties of selfsimilar measures to the moments and Hessenberg matrices. From these results, we will describe algorithms to calculate these matrices from the corresponding iterated functions systems. To be precise, we obtain explicit formulas and approximation algorithms for the moments and moment matrices of fractal measures from a new fixed point theorem for matrices. Moreover, using techniques from operator theory, we extend to the complex plane the real case results obtained by Mantica [Ma00, Ma96]. This result is the base to define a stable algorithm that approximates the Hessenberg matrix associated to a fractal measure and obtains exact finite sections of Hessenberg matrices associated to a sum of measurements. In the last chapter, we consider more general measures, μ, and study the asymptotic behaviour of the eigenvalues of a hermitian matrix of moments, together with its impact on the properties of the associated measure. In the main result we demonstrate that, if the associated polynomials are dense in L2(μ), then necessarily follows that the minimum eigenvalue of the finite sections of the moments matrix goes to zero.

Modelado de Cadenas Cinemáticas mediante Matrices de Desplazamiento. Una alternativa al método de Denavit-Hartenberg

En este trabajo se presenta un método para el modelado de cadenas cinemáticas de robots que salva las dificultades asociadas a la elección de los sistemas de coordenadas y obtención de los parámetros de Denavit-Hartenberg. El método propuesto parte del conocimiento de la posición y orientación del extremo del robot en su configuración de reposo, para ir obteniendo en qué se transforman éstas tras los sucesivos movimientos de sus grados de libertad en secuencia descendente, desde el más alejado al más cercano a su base. Los movimientos son calculados en base a las Matrices de Desplazamiento, que permiten conocer en que se transforma un punto cuando éste es desplazado (trasladado o rotado) con respecto a un eje que no pasa por el origen. A diferencia del método de Denavit-Hartenberg, que precisa ubicar para cada eslabón el origen y las direcciones de los vectores directores de los sistemas de referencia asociados, el método basado en las Matrices de Desplazamiento precisa solo identificar el eje de cada articulación, lo que le hace más simple e intuitivo que aquel. La obtención de las Matrices de Desplazamiento y con ellas del Modelo Cinemático Directo a partir de los ejes de la articulación, puede hacerse mediante algunas simples operaciones, fácilmente programables.

Multifractal analysis of the pore- and solid-phases in binary two-dimensional images of natural porous structures

We use multifractal analysis (MFA) to investigate how the Rényi dimensions of the solid mass and the pore space in porous structures are related to each other. To our knowledge, there is no investigation about the relationship of Rényi or generalized dimensions of two phases of the same structure.

A Program for Fractal and Multifractal Analysis of Two-Dimensional Binary Images. Computer Algorithms versus Mathematical Theory.

In this paper we present a tool to carry out the multifractal analysis of binary, two-dimensional images through the calculation of the Rényi D(q) dimensions and associated statistical regressions. The estimation of a (mono)fractal dimension corresponds to the special case where the moment order is q = 0.

Evaluation of a Change Detection Methodology by Means of Binary Thresholding Algorithms and Informational Fusion Processes

Landcover is subject to continuous changes on a wide variety of temporal and spatial scales. Those changes produce significant effects in human and natural activities. Maintaining an updated spatial database with the occurred changes allows a better monitoring of the Earth?s resources and management of the environment. Change detection (CD) techniques using images from different sensors, such as satellite imagery, aerial photographs, etc., have proven to be suitable and secure data sources from which updated information can be extracted efficiently, so that changes can also be inventoried and monitored. In this paper, a multisource CD methodology for multiresolution datasets is applied. First, different change indices are processed, then different thresholding algorithms for change/no_change are applied to these indices in order to better estimate the statistical parameters of these categories, finally the indices are integrated into a change detection multisource fusion process, which allows generating a single CD result from several combination of indices. This methodology has been applied to datasets with different spectral and spatial resolution properties. Then, the obtained results are evaluated by means of a quality control analysis, as well as with complementary graphical representations. The suggested methodology has also been proved efficiently for identifying the change detection index with the higher contribution.

Decomposition driven interface evolution for layers of binary mixtures: I. Model dirivation and base states

A dynamical model is proposed to describe the coupled decomposition and profile evolution of a free surfacefilm of a binary mixture. An example is a thin film of a polymer blend on a solid substrate undergoing simultaneous phase separation and dewetting. The model is based on model-H describing the coupled transport of the mass of one component (convective Cahn-Hilliard equation) and momentum (Navier-Stokes-Korteweg equations) supplemented by appropriate boundary conditions at the solid substrate and the free surface. General transport equations are derived using phenomenological nonequilibrium thermodynamics for a general nonisothermal setting taking into account Soret and Dufour effects and interfacial viscosity for the internal diffuse interface between the two components. Focusing on an isothermal setting the resulting model is compared to literature results and its base states corresponding to homogeneous or vertically stratified flat layers are analyzed.

Decomposition driven interface evolution for layers of binary mixtures: I. Model dirivation and base states

Algebraic topology (homology) is used to analyze the state of spiral defect chaos in both laboratory experiments and numerical simulations of Rayleigh-Bénard convection. The analysis reveals topological asymmetries that arise when non-Boussinesq effects are present. The asymmetries are found in different flow fields in the simulations and are robust to substantial alterations to flow visualization conditions in the experiment. However, the asymmetries are not observable using conventional statistical measures. These results suggest homology may provide a new and general approach for connecting spatiotemporal observations of chaotic or turbulent patterns to theoretical models.

Metodología del análisis de imágenes digitales para el estudio del contenido de humedad en vertisoles

Desde finales del siglo pasado, el procesamiento y análisis de imágenes digitales, se ha convertido en una poderosa herramienta para la investigación de las propiedades del suelo a múltiples resoluciones, sin embargo todavía no existen los mejores resultados en cuanto a estos trabajos. El principal problema para investigar el drenaje vertical a partir de la distribución de humedad en un perfil de vertisol es la búsqueda de métodos factibles que usen este procedimiento. El objetivo general es implementar una metodología para el procesamiento y análisis de imágenes digitales, que permita caracterizar la distribución del contenido de humedad de un perfil de vertisol. Para el estudio, doce calicatas fueron excavadas en un Mazic Pellic Vertisol, seis de ellas en mayo 13/2011 y el resto en mayo 19/2011 después de moderados eventos de lluvia. Las imágenes RGB de los perfiles fueron tomadas con una cámara Kodak™; con tamaños seleccionados de 1600 x 945 píxeles cada una fue procesada para homogeneizar el brillo y se aplicaron filtros suavizadores de diferentes tamaños de ventana, hasta obtener el óptimo. Cada imagen se dividió en sus matrices componentes, seleccionando los umbrales de cada una para ser aplicado y obtener el patrón digital binario. Este último fue analizado a través de la estimación de dos exponentes fractales: dimensión de conteo de cajas (DBC) y dimensión fractal de interfase húmedo seco (Di). Además, fueron determinados tres coeficientes prefractales a la máxima resolución: número total de cajas interceptados en el plano del patrón (A), la lagunaridad fractal (λ1) y la entropía de Shannon (S1). Para todas las imágenes obtenidas, basado en la entropía, los análisis de clúster y de histogramas, el filtro espacial de 9x9 resultó ser el de tamaño de ventana óptimo. Los umbrales fueron seleccionados a partir del carácter bimodal de los histogramas. Los patrones binarios obtenidos mostraron áreas húmedas (blancas) y secas (negras) que permitieron su análisis. Todos los parámetros obtenidos mostraron diferencias significativas entre ambos conjuntos de patrones espaciales. Mientras los exponentes fractales aportan información sobre las características de llenado del patrón de humedad, los coeficientes prefractales representan propiedades del suelo investigado. La lagunaridad fractal fue el mejor discriminador entre los patrones de humedad aparente del suelo. ABSTRACT From last century, digital image processing and analysis was converted in a powerful tool to investigate soil properties at multiple resolutions, however, the best final procedure in these works not yet exist. The main problem to study vertical drainage from the moisture distribution, on a vertisol profile, is searching for suitable methods using these procedures. Our aim was to design a digital image processing methodology and its analysis to characterize the moisture content distribution of a vertisol profile. In this research, twelve soil pits were excavated on a bare Mazic Pellic Vertisol, six of them in May 13/2011 and the rest in May 19/2011 after a moderate rainfall event. Digital RGB images were taken from each vertisol pit using a Kodak™ camera selecting a size of 1600x945 pixels. Each soil image was processed to homogenized brightness and then a spatial filter with several window sizes was applied to select the optimum one. The RGB image obtained were divided in each matrix color selecting the best thresholds for each one, maximum and minimum, to be applied and get a digital binary pattern. This one was analyzed by estimating two fractal scaling exponents: box counting dimension (DBC

Evaluating the reinforcement of inorganic fullerene-like nanoparticles in thermoplastic matrices by depth-sensing indentation

The reinforcing effect of inorganic fullerene-like tungsten disulfide (IF-WS2) nanoparticles in two different polymer matrices, isotactic polypropylene (iPP) and polyphenylene sulfide (PPS), has been investigated by means of dynamic depth-sensing indentation. The hardness and elastic modulus enhancement upon filler addition is analyzed in terms of two main contributions: changes in the polymer matrix nanostructure and intrinsic properties of the filler including matrix-particle load transfer. It is found that the latter mainly determines the overall mechanical improvement, whereas the nanostructural changes induced in the polymer matrix only contribute to a minor extent. Important differences are suggested between the mechanisms of deformation in the two nanocomposites, resulting in a moderate mechanical enhancement in case of iPP (20% for a filler loading of 1%), and a remarkable hardness increase in case of PPS (60% for the same filler content). The nature of the polymer amorphous phase, whether in the glassy or rubbery state, seems to play here an important role. Finally, nanoindentation and dynamic mechanical analysis measurements are compared and discussed in terms of the different directionality of the stresses applied.

Expressive power of binary relevance and chain classifiers based on Bayesian Networks for multi-label classification

Bayesian network classifiers are widely used in machine learning because they intuitively represent causal relations. Multi-label classification problems require each instance to be assigned a subset of a defined set of h labels. This problem is equivalent to finding a multi-valued decision function that predicts a vector of h binary classes. In this paper we obtain the decision boundaries of two widely used Bayesian network approaches for building multi-label classifiers: Multi-label Bayesian network classifiers built using the binary relevance method and Bayesian network chain classifiers. We extend our previous single-label results to multi-label chain classifiers, and we prove that, as expected, chain classifiers provide a more expressive model than the binary relevance method.

Estudio e implementación de estrategias de detección de objetos móviles mediante métodos basados en el uso de Local Binary Patterns

El objetivo de este Trabajo de Fin de Grado es el estudio e implementación de estrategias de detección de objetos móviles basadas en el uso de Local Binary Patterns. Para ello, en primer lugar se han analizado los métodos de substracción de fondos basados en información de textura propuestos durante los últimos años. Como resultado de este análisis, se ha implementado una estrategia basada en Local Binary Patterns a la que posteriormente se le han añadido las mejoras que se han considerado más apropiadas, las cuales están destinadas tanto a reducir el coste computacional de la estrategia como a mejorar la calidad de los resultados obtenidos. Por último se ha realizado un estudio comparativo entre las estrategias implementadas y otros métodos populares empleados para la substracción de fondos, como los basados en el uso de mezclas de gaussianas.

Efficient information reconciliation for Continuous-Variable QKD using Non-Binary Low-Density Parity-Check Codes

We present here an information reconciliation method and demonstrate for the first time that it can achieve efficiencies close to 0.98. This method is based on the belief propagation decoding of non-binary LDPC codes over finite (Galois) fields. In particular, for convenience and faster decoding we only consider power-of-two Galois fields.

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.