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.

The discrimination of auditory and visual number

This study compares the discrimination of successive visual number and successive auditory number using the same stimulus durations and presentation rates for both stimuli. The accuracy of the discrimination of successive number decreased as the presentation rate increased and the number in a series increased.

Estimated Number of Birds Killed by House Cats (Felis catus) in Canada

Predation by house cats (Felis catus) is one of the largest human-related sources of mortality for wild birds in the United States and elsewhere, and has been implicated in extinctions and population declines of several species. However, relatively little is known about this topic in Canada. The objectives of this study were to provide plausible estimates for the number of birds killed by house cats in Canada, identify information that would help improve those estimates, and identify species potentially vulnerable to population impacts. In total, cats are estimated to kill between 100 and 350 million birds per year in Canada (> 95% of estimates were in this range), with the majority likely to be killed by feral cats. This range of estimates is based on surveys indicating that Canadians own about 8.5 million pet cats, a rough approximation of 1.4 to 4.2 million feral cats, and literature values of predation rates from studies conducted elsewhere. Reliability of the total kill estimate would be improved most by better knowledge of feral cat numbers and diet in Canada, though any data on birds killed by cats in Canada would be helpful. These estimates suggest that 2-7% of birds in southern Canada are killed by cats per year. Even at the low end, predation by house cats is probably the largest human-related source of bird mortality in Canada. Many species of birds are potentially vulnerable to at least local population impacts in southern Canada, by virtue of nesting or feeding on or near ground level, and habitat choices that bring them into contact with human-dominated landscapes where cats are abundant. Because cat predation is likely to remain a primary source of bird mortality in Canada for some time, this issue needs more scientific attention in Canada.

Equatorial Kelvin waves as revealed by EOS Microwave Limb Sounder observations and European Centre for Medium-Range Weather Forecasts analyses: Evidence for slow Kelvin waves of zonal wave number 3

[1] Temperature and ozone observations from the Microwave Limb Sounder (MLS) on the EOS Aura satellite are used to study equatorial wave activity in the autumn of 2005. In contrast to previous observations for the same season in other years, the temperature anomalies in the middle and lower tropical stratosphere are found to be characterized by a strong wave-like eastward progression with zonal wave number equal to 3. Extended empirical orthogonal function (EOF) analysis reveals that the wave 3 components detected in the temperature anomalies correspond to a slow Kelvin wave with a period of 8 days and a phase speed of 19 m/s. Fluctuations associated with this Kelvin wave mode are also apparent in ozone profiles. Moreover, as expected by linear theory, the ozone fluctuations observed in the lower stratosphere are in phase with the temperature perturbations, and peak around 20–30 hPa where the mean ozone mixing ratios have the steepest vertical gradient. A search for other Kelvin wave modes has also been made using both the MLS observations and the analyses from one experiment where MLS ozone profiles are assimilated into the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) data assimilation system via a 6-hourly 3D var scheme. Our results show that the characteristics of the wave activity detected in the ECMWF temperature and ozone analyses are in good agreement with MLS data.