Automated Derivation of Random Generators for Algebraic Data Types

Many testing techniques such as generational fuzzing or random property-based testing require the existence of some sort of random generation process for the values used as test inputs. Implementing such generators is usually a task left to end-users, who do their best to come up with somewhat sensible implementations after several iterations of trial and error. This necessary effort is of no surprise, implementing good random data generators is a hard task. It requires deep knowledge about both the domain of the data being generated, as well as the behavior of the stochastic process generating such data. In addition, when the data we want to generate has a large number of possible variations, this process is not only intricate, but also very cumbersome. To mitigate this issues, this thesis explores different ideas for automatically deriving random generators based on existing static information. In this light, we design and implement different derivation algorithms in Haskell for obtaining random generators of values encoded using Algebraic Data Types (ADTs). Although there exists other tools designed directly or indirectly for this very purpose, they are not without disadvantages. In particular, we aim to tackle the lack of flexibility and static guarantees in the distribution induced by derived generators. We show how automatically derived generators for ADTs can be framed using a simple yet powerful stochastic model. This models can be used to obtain analytical guarantees about the distribution of values produced by the derived generators. This, in consequence, can be used to optimize the stochastic generation parameters of the derived generators towards target distributions set by the user, providing more flexible derivation mechanisms

Stream Fusion, to Completeness

Stream processing is mainstream (again): Widely-used stream libraries are now available for virtually all modern OO and functional languages, from Java to C# to Scala to OCaml to Haskell. Yet expressivity and performance are still lacking. For instance, the popular, well-optimized Java 8 streams do not support the zip operator and are still an order of magnitude slower than hand-written loops. We present the first approach that represents the full generality of stream processing and eliminates overheads, via the use of staging. It is based on an unusually rich semantic model of stream interaction. We support any combination of zipping, nesting (or flat-mapping), sub-ranging, filtering, mapping-of finite or infinite streams. Our model captures idiosyncrasies that a programmer uses in optimizing stream pipelines, such as rate differences and the choice of a "for" vs. "while" loops. Our approach delivers hand-written-like code, but automatically. It explicitly avoids the reliance on black-box optimizers and sufficiently-smart compilers, offering highest, guaranteed and portable performance. Our approach relies on high-level concepts that are then readily mapped into an implementation. Accordingly, we have two distinct implementations: an OCaml stream library, staged via MetaOCaml, and a Scala library for the JVM, staged via LMS. In both cases, we derive libraries richer and simultaneously many tens of times faster than past work. We greatly exceed in performance the standard stream libraries available in Java, Scala and OCaml, including the well-optimized Java 8 streams

How functional programming mattered

In 1989 when functional programming was still considered a niche topic, Hughes wrote a visionary paper arguing convincingly ‘why functional programming matters’. More than two decades have passed. Has functional programming really mattered? Our answer is a resounding ‘Yes!’. Functional programming is now at the forefront of a new generation of programming technologies, and enjoying increasing popularity and influence. In this paper, we review the impact of functional programming, focusing on how it has changed the way we may construct programs, the way we may verify programs, and fundamentally the way we may think about programs

Free Monads, Intrinsic Scoping, and Higher-Order Preunification

Type checking algorithms and theorem provers rely on unification algorithms. In presence of type families or higher-order logic, higher-order (pre)unification (HOU) is required. Many HOU algorithms are expressed in terms of $\lambda$-calculus and require encodings, such as higher-order abstract syntax, which are sometimes not comfortable to work with for language implementors. To facilitate implementations of languages, proof assistants, and theorem provers, we propose a novel approach based on the second-order abstract syntax of Fiore, data types \`a la carte of Swierstra, and intrinsic scoping of Bird and Patterson. With our approach, an object language is generated freely from a given bifunctor. Then, given an evaluation function and making a few reasonable assumptions on it, we derive a higher-order preunification procedure on terms in the object language. More precisely, we apply a variant of $E$-unification for second-order syntax. Finally, we briefly demonstrate an application of this technique to implement type checking (with type inference) for Martin-L\"of Type Theory, a dependent type theory

Estimation de cartes d'énergie du bruit apériodique de la marche humaine avec une caméra de profondeur pour la détection de pathologies et modèles légers de détection d'objets saillants basés sur l'opposition de couleurs

Cette thèse a pour objectif l’étude de trois problèmes : l’estimation de cartes de saillance de l’énergie du bruit apériodique de la marche humaine par la perception de profondeur pour la détection de pathologies, les modèles de détection d’objets saillants en général et les modèles légers en particulier par l’opposition de couleurs. Comme première contribution, nous proposons un système basé sur une caméra de profondeur et un tapis roulant, qui analyse les parties du corps du patient ayant un mouvement irrégulier, en termes de périodicité, pendant la marche. Nous supposons que la marche d'un sujet sain présente n'importe où dans son corps, pendant les cycles de marche, un signal de profondeur avec un motif périodique sans bruit. La présence de bruit et son importance peuvent être utilisées pour signaler la présence et l'étendue de pathologies chez le sujet. Notre système estime, à partir de chaque séquence vidéo, une carte couleur de saillance montrant les zones de fortes irrégularités de marche, en termes de périodicité, appelées énergie de bruit apériodique, de chaque sujet. Notre système permet aussi de détecter automatiquement les cartes des individus sains et ceux malades. Nous présentons ensuite deux approches pour la détection d’objets saillants. Bien qu’ayant fait l’objet de plusieurs travaux de recherche, la détection d'objets saillants reste un défi. La plupart des modèles traitent la couleur et la texture séparément et les considèrent donc implicitement comme des caractéristiques indépendantes, à tort. Comme deuxième contribution, nous proposons une nouvelle stratégie, à travers un modèle simple, presque sans paramètres internes, générant une carte de saillance robuste pour une image naturelle. Cette stratégie consiste à intégrer la couleur dans les motifs de texture pour caractériser une micro-texture colorée, ceci grâce au motif ternaire local (LTP) (descripteur de texture simple mais puissant) appliqué aux paires de couleurs. La dissemblance entre chaque paire de micro-textures colorées est calculée en tenant compte de la non-linéarité des micro-textures colorées et en préservant leurs distances, donnant une carte de saillance intermédiaire pour chaque espace de couleur. La carte de saillance finale est leur combinaison pour avoir des cartes robustes. Le développement des réseaux de neurones profonds a récemment permis des performances élevées. Cependant, il reste un défi de développer des modèles de même performance pour des appareils avec des ressources limitées. Comme troisième contribution, nous proposons une nouvelle approche pour un modèle léger de réseau neuronal profond de détection d'objets saillants, inspiré par les processus de double opposition du cortex visuel primaire, qui lient inextricablement la couleur et la forme dans la perception humaine des couleurs. Notre modèle proposé, CoSOV1net, est entraîné à partir de zéro, sans utiliser de ``backbones'' de classification d'images ou d'autres tâches. Les expériences sur les ensembles de données les plus utilisés et les plus complexes pour la détection d'objets saillants montrent que CoSOV1Net atteint des performances compétitives avec des modèles de l’état-de-l’art, tout en étant un modèle léger de détection d'objets saillants et pouvant être adapté aux environnements mobiles et aux appareils à ressources limitées.The purpose of this thesis is to study three problems: the estimation of saliency maps of the aperiodic noise energy of human gait using depth perception for pathology detection, and to study models for salient objects detection in general and lightweight models in particular by color opposition. As our first contribution, we propose a system based on a depth camera and a treadmill, which analyzes the parts of the patient's body with irregular movement, in terms of periodicity, during walking. We assume that a healthy subject gait presents anywhere in his (her) body, during gait cycles, a depth signal with a periodic pattern without noise. The presence of noise and its importance can be used to point out presence and extent of the subject’s pathologies. Our system estimates, from each video sequence, a saliency map showing the areas of strong gait irregularities, in terms of periodicity, called aperiodic noise energy, of each subject. Our system also makes it possible to automatically detect the saliency map of healthy and sick subjects. We then present two approaches for salient objects detection. Although having been the subject of many research works, salient objects detection remains a challenge. Most models treat color and texture separately and therefore implicitly consider them as independent feature, erroneously. As a second contribution, we propose a new strategy through a simple model, almost without internal parameters, generating a robust saliency map for a natural image. This strategy consists in integrating color in texture patterns to characterize a colored micro-texture thanks to the local ternary pattern (LTP) (simple but powerful texture descriptor) applied to the color pairs. The dissimilarity between each colored micro-textures pair is computed considering non-linearity from colored micro-textures and preserving their distances. This gives an intermediate saliency map for each color space. The final saliency map is their combination to have robust saliency map. The development of deep neural networks has recently enabled high performance. However, it remains a challenge to develop models of the same performance for devices with limited resources. As a third contribution, we propose a new approach for a lightweight salient objects detection deep neural network model, inspired by the double opponent process in the primary visual cortex, which inextricably links color and shape in human color perception. Our proposed model, namely CoSOV1net, is trained from scratch, without using any image classification backbones or other tasks. Experiments on the most used and challenging datasets for salient objects detection show that CoSOV1Net achieves competitive performance with state-of-the-art models, yet it is a lightweight detection model and it is a salient objects detection that can be adapted to mobile environments and resource-constrained devices

Secure Authentication for Mobile Users

RÉSUMÉ :L’authentification biométrique telle que les empreintes digitales et la biométrie faciale a changé la principale méthode d’authentification sur les appareils mobiles. Les gens inscrivent facilement leurs modèles d’empreintes digitales ou de visage dans différents systèmes d’authentification pour profiter de leur accès facile au smartphone sans avoir besoin de se souvenir et de saisir les codes PIN/mots de passe conventionnels. Cependant, ils ne sont pas conscients du fait qu’ils stockent leurs caractéristiques physiologiques ou comportementales durables sur des plates-formes non sécurisées (c’est-à-dire sur des téléphones mobiles ou sur un stockage en nuage), menaçant la confidentialité de leurs modèles biométriques et de leurs identités. Par conséquent, un schéma d’authentification est nécessaire pour préserver la confidentialité des modèles biométriques des utilisateurs et les authentifier en toute sécurité sans compter sur des plates-formes non sécurisées et non fiables.La plupart des études ont envisagé des approches logicielles pour concevoir un système d’authentification sécurisé. Cependant, ces approches ont montré des limites dans les systèmes d’authentification sécurisés. Principalement, ils souffrent d’une faible précision de vérification, en raison des transformations du gabarit (cancelable biometrics), de la fuite d’informations (fuzzy commitment schemes) ou de la réponse de vérification non en temps réel, en raison des calculs coûteux (homomorphic encryption).---------- ABSTRACT: Biometric authentication such as fingerprint and face biometrics has changed the main authentication method on mobile devices. People easily enroll their fingerprint or face template on different authentication systems to take advantage of their easy access to the smartphone with no need to remember and enter the conventional PINs/passwords. However, they are not aware that they store their long-lasting physiological or behavioral characteristics on insecure platforms (i.e., on mobile phones or on cloud storage), threatening the privacy of their biometric templates and their identities. Therefore, an authentication scheme is required to preserve the privacy of users’ biometric templates and securely authenticate them without relying on insecure and untrustworthy platforms. Most studies have considered software-based approaches to design a privacy-reserving authentication system. However, these approaches have shown limitations in secure authentication systems. Mainly, they suffer from low verification accuracy, due to the template transformations (in cancelable biometrics), information leakage (in fuzzy commitment schemes), or non real-time verification response, due to the expensive computations (in homomorphic encryption)

Développement d’un système intelligent de reconnaissance automatisée pour la caractérisation des états de surface de la chaussée en temps réel par une approche multicapteurs

Le rôle d’un service dédié à l’analyse de la météo routière est d’émettre des prévisions et des avertissements aux usagers quant à l’état de la chaussée, permettant ainsi d’anticiper les conditions de circulations dangereuses, notamment en période hivernale. Il est donc important de définir l’état de chaussée en tout temps. L’objectif de ce projet est donc de développer un système de détection multicapteurs automatisée pour la caractérisation en temps réel des états de surface de la chaussée (neige, glace, humide, sec). Ce mémoire se focalise donc sur le développement d’une méthode de fusion de données images et sons par apprentissage profond basée sur la théorie de Dempster-Shafer. Les mesures directes pour l’acquisition des données qui ont servi à l’entrainement du modèle de fusion ont été effectuées à l’aide de deux capteurs à faible coût disponibles dans le commerce. Le premier capteur est une caméra pour enregistrer des vidéos de la surface de la route. Le second capteur est un microphone pour enregistrer le bruit de l’interaction pneu-chaussée qui caractérise chaque état de surface. La finalité de ce système est de pouvoir fonctionner sur un nano-ordinateur pour l’acquisition, le traitement et la diffusion de l’information en temps réel afin d’avertir les services d’entretien routier ainsi que les usagers de la route. De façon précise, le système se présente comme suit :1) une architecture d’apprentissage profond classifiant chaque état de surface à partir des images issues de la vidéo sous forme de probabilités ; 2) une architecture d’apprentissage profond classifiant chaque état de surface à partir du son sous forme de probabilités ; 3) les probabilités issues de chaque architecture ont été ensuite introduites dans le modèle de fusion pour obtenir la décision finale. Afin que le système soit léger et moins coûteux, il a été développé à partir d’architectures alliant légèreté et précision à savoir Squeeznet pour les images et M5 pour le son. Lors de la validation, le système a démontré une bonne performance pour la détection des états surface avec notamment 87,9 % pour la glace noire et 97 % pour la neige fondante

NASA SBIR abstracts of 1990 phase 1 projects

The research objectives of the 280 projects placed under contract in the National Aeronautics and Space Administration (NASA) 1990 Small Business Innovation Research (SBIR) Phase 1 program are described. The basic document consists of edited, non-proprietary abstracts of the winning proposals submitted by small businesses in response to NASA's 1990 SBIR Phase 1 Program Solicitation. The abstracts are presented under the 15 technical topics within which Phase 1 proposals were solicited. Each project was assigned a sequential identifying number from 001 to 280, in order of its appearance in the body of the report. The document also includes Appendixes to provide additional information about the SBIR program and permit cross-reference in the 1990 Phase 1 projects by company name, location by state, principal investigator, NASA field center responsible for management of each project, and NASA contract number