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Multisensor knowledge systems: interpreting 3-D structure
Journal ArticleWe describe an approach which facilitates and makes explicit the organization of the knowledge necessary to map multisensor system requirements onto an appropriate assembly of algorithms, processors, sensors, and actuators. We have previously introduced the Multisensor Kernel System and Logical Sensor Specifications as a means for high-level specification of multisensor systems. The main goals of such a characterization are: to develop a coherent treatment of multisensor information, to allow system reconfiguration for both fault tolerance and dynamic response to environmental conditions, and to permit the explicit description of control. In this paper we show how Logical Sensors can be incorporated into an object-based approach for the interpretation of 3-D structure. Considering the inherent difficulties in interpreting general configurations of lines in space, and considering the ubiquitousness of special line configurations in man-made environments and objects, we advocate the use of computational units tuned to the occurrence of special configurations. The organized use of these units circumvents the inherent difficulties in interpreting general configurations of lines. After a brief examination of the problem of interpreting general configurations of lines in space, a number of computational units are proposed which are naturally derived from angular relations. The process of propagation (which allows interpretation to spread over the image) is also advocated. Such computational units and processes, which are simple and efficient, can be conveniently organized in a rule-based framework where the occurrence of the various special configurations can be tested. The Multisensor Knowledge System provides such a framework
Word-Based computer recognition of Printed text
Computer recognition of printed text luis been traditionally based on
characters : each character is first extracted and then recognized by one of
varions methods. Word recognition follows where contextual information
is brought in (reference dictionary, confusion matrices, syntactic and
semantic context, etc.) . Our approach is based directly on the recognition
of the word ; no emphasis is put on the character or on context, although
these can be used. A word is represented by simple and stable features
computed directly from the word (length, position of ascenders, descenders,
holes, etc .) . A word is recognized by matching its characteristics against those of a reference set, a hierarchically organized dictionary . A
simple preferential process may be instantiated in the case of multiple
matches. Experimental results have demonstrated not only the feasibility of
the approach but also its advantages, simplicity, robusteness, and efficiency
in an omnifont context .La reconnaissance de texte par ordinateur s'est traditionnellement faite Ă
partir des caractères : on isole chacun des caractères d'un mot et, par une
méthode de reconnaissance quelconque, on établit l'identité de chaque
caractère . Une fois la reconnaissance de toutes les lettres d'un mot
achevée, une analyse contextuelle est faite (dictionnaire, matrice de
confusion, etc .) . Des approches « top-down » suggèrent que la reconnaissance
d'un mot peut s'Ă©tablir Ă partir du contexte de ce mot dans la
phrase. Ce contexte peut ĂŞtre de nature diverse : statistique, syntaxique
ou sémantique.
Notre approche s'insère entre les deux approches mentionnées : on ne
s'attardera ni aux caractères individuels constituant un mot, ni aux
relations qui existent entre les mots d'une phrase . On s'intéressera au
mot lui-même, à sa forme générale, à sa « signature graphique » . Cette
signature graphique est établie à partir de caractéristiques très simples
prélevées directement sur le mot (position dans le mot des ascendantes,
descendantes, boucles, etc .) . Chaque mot d'un dictionnaire donné est classifié selon sa signature graphique : une classe sera donc constituée de
mots dont la signature graphique est identique . Pour reconnaître un mot,
il s'agit donc d'extraire les caractéristiques sur le mot, de trouver dans le
dictionnaire la classe Ă laquelle il appartient, en extraire le (ou les) mots
et d'y appliquer un traitement simple pour finaliser la reconnaissance du
mot.
Les résultats expérimentaux nous ont permis de démontrer que la
reconnaissance de texte à partir des mots est non seulement réalisable
mais qu'elle comporte des avantages : entre autres, sa grande simplicité
et son efficacité dans les environnements omnifontes ainsi que son
habilité à fonctionner dans les environnements bruités
Physical Activity Recognition Based on a Parallel Approach for an Ensemble of Machine Learning and Deep Learning Classifiers
Human activity recognition (HAR) by wearable sensor devices embedded in the
Internet of things (IOT) can play a significant role in remote health
monitoring and emergency notification, to provide healthcare of higher
standards. The purpose of this study is to investigate a human activity
recognition method of accrued decision accuracy and speed of execution to be
applicable in healthcare. This method classifies wearable sensor acceleration
time series data of human movement using efficient classifier combination of
feature engineering-based and feature learning-based data representation.
Leave-one-subject-out cross-validation of the method with data acquired from 44
subjects wearing a single waist-worn accelerometer on a smart textile, and
engaged in a variety of 10 activities, yields an average recognition rate of
90%, performing significantly better than individual classifiers. The method
easily accommodates functional and computational parallelization to bring
execution time significantly down
Real Time Turbulent Video Perfecting by Image Stabilization and Super-Resolution
Image and video quality in Long Range Observation Systems (LOROS) suffer from
atmospheric turbulence that causes small neighbourhoods in image frames to
chaotically move in different directions and substantially hampers visual
analysis of such image and video sequences. The paper presents a real-time
algorithm for perfecting turbulence degraded videos by means of stabilization
and resolution enhancement. The latter is achieved by exploiting the turbulent
motion. The algorithm involves generation of a reference frame and estimation,
for each incoming video frame, of a local image displacement map with respect
to the reference frame; segmentation of the displacement map into two classes:
stationary and moving objects and resolution enhancement of stationary objects,
while preserving real motion. Experiments with synthetic and real-life
sequences have shown that the enhanced videos, generated in real time, exhibit
substantially better resolution and complete stabilization for stationary
objects while retaining real motion.Comment: Submitted to The Seventh IASTED International Conference on
Visualization, Imaging, and Image Processing (VIIP 2007) August, 2007 Palma
de Mallorca, Spai
Détermination d’un patron représentatif de la cinématique 3D du genou à l’aide d’une analyse fonctionnelle des données
Le but de cette étude est de déterminer un patron représentatif des signaux cinématiques tridimensionnels (3D) du genou. Ces signaux correspondent à des courbes continues décrivant la variation en fonction du temps des angles de rotation du genou dans les plans sagittal, frontal et
transverse durant un cycle de marche. La détermination d’un patron représentatif à partir de ces courbes
est confrontée à une grande complexité qui est due principalement à la présence des courbes aberrantes
et à la variabilité en phase entre les différentes courbes. Nous proposons une approche basée sur
l’analyse fonctionnelle des donnĂ©es cinĂ©matiques qui consiste Ă (1) Ă©liminer les courbes aberrantes Ă
l’aide de l’indice MBD (Modified Band Depth Index) et (2) à minimiser la variabilité à l’aide de la technique
curve registration. Finalement le patron retenu est défini par une moyenne des courbes traitées
Analyse de complexité des données cinématiques tridimensionnelles du genou
L'analyse de la marche à partir des données cinématiques du genou offre des informations importantes
sur la fonction de la locomotion humaine. Ces données ont été récemment promues pour le diagnostic
des pathologies de genou à travers leur classification. Le but de cette étude est d'analyser la complexité
intrinsèque des données cinématiques en vue de leur classification. Nous proposons d'évaluer deux
mesures : le chevauchement entre les attributs et la séparabilité des classes. Les résultats obtenues
prouvent que l'ordre de complexité des données cinématiques est assez élevé comparé à celui d'autres
ensembles de données utilisées dans la littérature comme données de référence
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