Obtaining the consensus of multiple correspondences between graphs through online learning.

In structural pattern recognition, it is usual to compare a pair of objects through the generation of a correspondence between the elements of each of their local parts. To do so, one of the most natural ways to represent these objects is through attributed graphs. Several existing graph extraction methods could be implemented and thus, numerous graphs, which may not only differ in their nodes and edge structure but also in their attribute domains, could be created from the same object. Afterwards, a matching process is implemented to generate the correspondence between two attributed graphs, and depending on the selected graph matching method, a unique correspondence is generated from a given pair of attributed graphs. The combination of these factors leads to the possibility of a large quantity of correspondences between the two original objects. This paper presents a method that tackles this problem by considering multiple correspondences to conform a single one called a consensus correspondence, eliminating both the incongruences introduced by the graph extraction and the graph matching processes. Additionally, through the application of an online learning algorithm, it is possible to deduce some weights that influence on the generation of the consensus correspondence. This means that the algorithm automatically learns the quality of both the attribute domain and the correspondence for every initial correspondence proposal to be considered in the consensus, and defines a set of weights based on this quality. It is shown that the method automatically tends to assign larger values to high quality initial proposals, and therefore is capable to deduce better consensus correspondences

Correspondence consensus of two sets of correspondences through optimisation functions.

We present a consensus method which, given the two correspondences between sets of elements generated by separate entities, enounces a final correspondence consensus considering the existence of outliers. Our method is based on an optimisation technique that minimises the cost of the correspondence while forcing (to the most) to be the mean correspondence of the two original correspondences. The method decides the mapping of the elements that the original correspondences disagree and returns the same element mapping when both correspondences agree. We first show the validity of the method through an experiment in ideal conditions based on palmprint identification, and subsequently present two practical experiments based on image retrieval

Методичні аспекти діагностування газотурбінного двигуна за параметрами робочого процеса зареєстрованих на сталих режимах його роботи

Робота публікується згідно наказу Ректора НАУ від 27.05.2021 р. №311/од «Про розміщення кваліфікаційних робіт здобувачів вищої освіти в репозиторії університету» . Керівник проекту: доцент, к. т. н. Хімко Андрій Миколайович.На сьогоднішній день удосконалення організації процесу технічного обслуговування (ТО) задля підвищення ефективності функціонування системи підтримання льотної придатності повітряних суден (ПС) та забезпечення заданого рівня безпеки польотів у цілому є найважливішим та пріоритетнім напрямом в галузі ЦА, завдяки якому будуть значно оптимізуватися деякі складові ТО впливаючи на збільшення ефективності та регулярності авіаційних перевезень. Оптимізація процесів ТО також спрямована на оцінку технічного стану (ТС) газотурбінного двигуна (ГТД). На сучасному етапі двигунобудування та розвитку системи MRO (Maintenance, Repair and Overhaul) найбільш застосованим та перспективним є параметричне діагностування ГТД, тобто за параметрами робочого процесу (ПРП) ГТД (йдеться про оцінку ТС конструктивних вузлів (КВ) проточної частини (ПЧ) двигуна) або діагностування систем, які забезпечують надійне функціонування двигуна на всіх висотах та режимах його роботи. Також слід зазначати, що виявлення на ранніх стадіях прояву ймовірних несправностей та відмов виконують за допомогою систем дистанційного моніторингу життєдіяльності двигуна та силової установки (СУ) в цілому. Авіаційний двигун – це складний технічний об’єкт, аеротермодинамічна система зі складною структурою і міцною нелінійність. Він працює в суворих умовах з високими температурами, високим тиском і високі швидкості обертання роторів газогенератора протягом тривалих періодів часу, що призводить до неминучого деградація компонентів. Несправність, відмова, пошкодження СУ – це саме ті стани або події які впливають на рівень безпеки польотів та завдають значних економічних збитків у таких об’єктів авіаційної діяльності як: розробник, виробник та експлуатант ПС. Тому, удосконалення системи MRO має важливе значення для підтримання високого рівня експлуатаційної надійності авіаційних двигунів. Розробка 10 технологій моніторингу працездатності двигуна, діагностування несправностей КВ ПЧ є актуальним напрямом наукових досліджень. Параметричне діагностування ПЧ ГТД базується на застосуванні математичних моделей (ММ) робочого процесу, наприклад: лінійних, нелінійних, статистичних, динамічних тощо, також використовують діагностичні моделі (ДМ). Адекватна ММ робочого процесу відіграє життєво важливу роль у успішній діагностиці ПЧ, тому, що за допомогою цієї ММ визначають, розраховують діагностичні ознаки. Висока оперативність та достовірність технічного діагнозу при параметричному діагностуванні не можлива без використання автоматизованих систем. Враховуючи важливість постійного вдосконалення алгоритмів у системах діагностики авіаційних двигунів, у цій кваліфікаційній роботі пропонується та порівнюється контроль газового тракту та діагностика двигуна через програмне забезпечення ProDiMES, розроблене NASA. Алгоритм використовує середнє для парку та індивідуальне базове значення двигуна моделі для обчислення векторів ознак, які формують класифікацію несправностей із класами справних і несправних двигунів. Використовуючи цю класифікацію, гібридний метод розпізнавання помилок, заснований на регуляризованому екстремумі навчальні машини та класифікацію розрідженого представлення було навчено та перевірено для виконання як виявлення несправностей, так і ідентифікації несправностей як загального процесу. Продуктивність системи аналізувалася разом з результатами інших діагностичних систем за допомогою чотирьох етапів порівняння на основі різних умов, таких як режими роботи, дані тестування та показники (виявлення, класифікація та затримка виявлення). Перші три етапи були присвячені розробці незалежного алгоритму та самооцінці, а останній етап був пов’язаний із сліпим тестуванням, оціненим 11 NASA. Порівняльний аналіз на всіх етапах показує, що запропонований алгоритм перевершує всі інші діагностичні рішення, опубліковані до цього часу. Враховуючи переваги та отримані результати, FRAMEWORK є перспективним інструментом для систем моніторингу та діагностики авіаційних двигунів

Learning the Consensus of Multiple Correspondences between Data Structures

En aquesta tesi presentem un marc de treball per aprendre el consens donades múltiples correspondències. S'assumeix que les diferents parts involucrades han generat aquestes correspondències per separat, i el nostre sistema actua com un mecanisme que calibra diferents característiques i considera diferents paràmetres per aprendre les millors assignacions i així, conformar una correspondència amb la major precisió possible a costa d'un cost computacional raonable. Aquest marc de treball de consens és presentat en una forma gradual, començant pels desenvolupaments més bàsics que utilitzaven exclusivament conceptes ben definits o únicament un parell de correspondències, fins al model final que és capaç de considerar múltiples correspondències, amb la capacitat d'aprendre automàticament alguns paràmetres de ponderació. Cada pas d'aquest marc de treball és avaluat fent servir bases de dades de naturalesa variada per demostrar efectivament que és possible tractar diferents escenaris de matching. Addicionalment, dos avanços suplementaris relacionats amb correspondències es presenten en aquest treball. En primer lloc, una nova mètrica de distància per correspondències s'ha desenvolupat, la qual va derivar en una nova estratègia per a la cerca de mitjanes ponderades. En segon lloc, un marc de treball específicament dissenyat per a generar correspondències al camp del registre d'imatges s'ha modelat, on es considera que una de les imatges és una imatge completa, i l'altra és una mostra petita d'aquesta. La conclusió presenta noves percepcions de com el nostre marc de treball de consens pot ser millorada, i com els dos desenvolupaments paral·lels poden convergir amb el marc de treball de consens.En esta tesis presentamos un marco de trabajo para aprender el consenso dadas múltiples correspondencias. Se asume que las distintas partes involucradas han generado dichas correspondencias por separado, y nuestro sistema actúa como un mecanismo que calibra distintas características y considera diferentes parámetros para aprender las mejores asignaciones y así, conformar una correspondencia con la mayor precisión posible a expensas de un costo computacional razonable. El marco de trabajo de consenso es presentado en una forma gradual, comenzando por los acercamientos más básicos que utilizaban exclusivamente conceptos bien definidos o únicamente un par de correspondencias, hasta el modelo final que es capaz de considerar múltiples correspondencias, con la capacidad de aprender automáticamente algunos parámetros de ponderación. Cada paso de este marco de trabajo es evaluado usando bases de datos de naturaleza variada para demostrar efectivamente que es posible tratar diferentes escenarios de matching. Adicionalmente, dos avances suplementarios relacionados con correspondencias son presentados en este trabajo. En primer lugar, una nueva métrica de distancia para correspondencias ha sido desarrollada, la cual derivó en una nueva estrategia para la búsqueda de medias ponderadas. En segundo lugar, un marco de trabajo específicamente diseñado para generar correspondencias en el campo del registro de imágenes ha sido establecida, donde se considera que una de las imágenes es una imagen completa, y la otra es una muestra pequeña de ésta. La conclusión presenta nuevas percepciones de cómo nuestro marco de trabajo de consenso puede ser mejorada, y cómo los dos desarrollos paralelos pueden converger con éste.In this work, we present a framework to learn the consensus given multiple correspondences. It is assumed that the several parties involved have generated separately these correspondences, and our system acts as a mechanism that gauges several characteristics and considers different parameters to learn the best mappings and thus, conform a correspondence with the highest possible accuracy at the expense of a reasonable computational cost. The consensus framework is presented in a gradual form, starting from the most basic approaches that used exclusively well-known concepts or only two correspondences, until the final model which is able to consider multiple correspondences, with the capability of automatically learning some weighting parameters. Each step of the framework is evaluated using databases of varied nature to effectively demonstrate that it is capable to address different matching scenarios. In addition, two supplementary advances related on correspondences are presented in this work. Firstly, a new distance metric for correspondences has been developed, which lead to a new strategy for the weighted mean correspondence search. Secondly, a framework specifically designed for correspondence generation in the image registration field has been established, where it is considered that one of the images is a full image, and the other one is a small sample of it. The conclusion presents insights of how our consensus framework can be enhanced, and how these two parallel developments can converge with it

Adaptive and Weighted Collaborative Representations for Image Classification

Recently, Zhang et al. (2011) proposed a classifier based on Collaborative Representations (CR) with Regularized Least Squares (CRC-RLS) for image face recognition. CRC-RLS can replace Sparse Representation (SR) based Classification (SRC) as a simple and fast alternative. With SR resulting from an l1-Regularized Least Squares decomposition, CR starts from an l2-Regularized Least Squares formulation. Moreover, it has an algebraic solution. We extend CRC-RLS to the case where the samples or features are weighted. Particularly, we consider weights based on the classification confidence for samples and the variance of feature channels. The Weighted Collaborative Representation Classifier (WCRC) improves the classification performance over that of the original formulation, while keeping the simplicity and the speed of the original CRC-RLS formulation. Moreover we investigate into query-adaptive WCRC formulations and kernelized extensions that show further performance improvements but come at the expense of increased computation time. © 2013 Elsevier B.V. All rights reserved.Timofte R., Van Gool L., ''Adaptive and weighted collaborative representations for image classification'', Pattern recognition letters, vol. 43, pp. 127-135, July 2014, North Holland.status: publishe