Incremental Training of a Detector Using Online Sparse Eigen-decomposition

The ability to efficiently and accurately detect objects plays a very crucial role for many computer vision tasks. Recently, offline object detectors have shown a tremendous success. However, one major drawback of offline techniques is that a complete set of training data has to be collected beforehand. In addition, once learned, an offline detector can not make use of newly arriving data. To alleviate these drawbacks, online learning has been adopted with the following objectives: (1) the technique should be computationally and storage efficient; (2) the updated classifier must maintain its high classification accuracy. In this paper, we propose an effective and efficient framework for learning an adaptive online greedy sparse linear discriminant analysis (GSLDA) model. Unlike many existing online boosting detectors, which usually apply exponential or logistic loss, our online algorithm makes use of LDA's learning criterion that not only aims to maximize the class-separation criterion but also incorporates the asymmetrical property of training data distributions. We provide a better alternative for online boosting algorithms in the context of training a visual object detector. We demonstrate the robustness and efficiency of our methods on handwriting digit and face data sets. Our results confirm that object detection tasks benefit significantly when trained in an online manner.Comment: 14 page

Gaussian Belief Propagation Based Multiuser Detection

In this work, we present a novel construction for solving the linear multiuser detection problem using the Gaussian Belief Propagation algorithm. Our algorithm yields an efficient, iterative and distributed implementation of the MMSE detector. We compare our algorithm's performance to a recent result and show an improved memory consumption, reduced computation steps and a reduction in the number of sent messages. We prove that recent work by Montanari et al. is an instance of our general algorithm, providing new convergence results for both algorithms.Comment: 6 pages, 1 figures, appeared in the 2008 IEEE International Symposium on Information Theory, Toronto, July 200

Contribution to Efficient Use of Narrowband Radio Channel

Předkládaná práce se soustředí na problematiku využívání úzkopásmového rádiového kanálu rádiovými modemy, které jsou určené pro průmyslové aplikace pozemní pohyblivé rádiové služby, specifikované v dominantní míře Evropským standardem ETSI EN 300 113. Tato rádiová zařízení se používají v kmitočtových pásmech od 30 MHz do 1 GHz s nejčastěji přidělovanou šířkou pásma 25 kHz a ve většině svých instalací jsou využívána ve fixních nebo mobilních bezdrátových sítích. Mezi typické oblasti použití patří zejména datová telemetrie, aplikace typu SCADA, nebo monitorování transportu strategických surovin. Za hlavní znaky popisovaného systému lze označit komunikační pokrytí značných vzdáleností, dané především vysokou výkonovou účinnosti datového přenosu a využívaní efektivních přístupových technik na rádiový kanál se semiduplexním komunikačním režimem. Striktní požadavky na elektromagnetickou kompatibilitu umožňují těmto zařízením využívat spektrum i v oblastech kmitočtově blízkým jiným komunikačním systémům bez nutnosti vkládání dodatečných ochranných frekvenčních pásem. Úzkopásmové rádiové komunikační systémy, v současnosti používají převážně exponenciální digitální modulace s konstantní modulační obálkou zejména z důvodů velice striktních omezení pro velikost výkonu vyzářeného do sousedního kanálu. Dosahují tak pouze kompromisních hodnot komunikační účinnosti. Úpravy limitů příslušných rádiových parametrů a rychlý rozvoj prostředků číslicového zpracování signálu v nedávné době, dnes umožňují ekonomicky přijatelné využití spektrálně efektivnějších modulačních technik i v těch oblastech, kde je prioritní využívání úzkých rádiových kanálů. Cílem předkládané disertační práce je proto výzkum postupů směřující ke sjednocení výhodných vlastností lineárních a nelineárních modulací v moderní konstrukci úzkopásmového rádiového modemu. Účelem tohoto výzkumu je efektivní a „ekologické“ využívání přidělené části frekvenčního spektra. Mezi hlavní dílčí problémy, jimiž se předkládaná práce zabývá, lze zařadit zejména tyto: Nyquistova modulační filtrace, navrhovaná s ohledem na minimalizaci nežádoucích elektromagnetických interferencí, efektivní číslicové algoritmy frekvenční demodulace a rychlé rámcové a symbolové synchronizace. Součástí práce je dále analýza navrhovaného řešení z pohledu celkové konstrukce programově definovaného rádiového modemu v rovině simulací při vyšetřování robustnosti datového přenosu rádiovým kanálem s bílým Gaussovským šumem nebo kanálem s únikem v důsledku mnohacestného šíření signálu. Závěr práce je pak zaměřen na prezentování výsledků praktické části projektu, v níž byly testovány, měřeny a analyzovány dvě prototypové konstrukce rádiového zařízení. Tato finální část práce obsahuje i praktická doporučení, vedoucí k vyššímu stupni využitelnosti spektrálně efektivnějších komunikačních režimů v oblasti budoucí generace úzkopásmových zařízení pozemní pohyblivé rádiové služby.he industrial narrowband land mobile radio (LMR) devices, as considered in this dissertation project, has been subject to European standard ETSI EN 300 113. The system operates on frequencies between 30 MHz and 1 GHz, with channel separations of up to 25 kHz, and is intended for private, fixed, or mobile, radio packet switching networks. Data telemetry, SCADA, maritime and police radio services; traffic monitoring; gas, water, and electricity producing factories are the typical system applications. Long distance coverage, high power efficiency, and efficient channel access techniques in half duplex operation are the primary advantages the system relays on. Very low level of adjacent channel power emissions and robust radio receiver architectures, with high dynamic range, enable for a system’s coexistence with various communication standards, without the additional guard band frequency intervals. On the other hand, the strict limitations of the referenced standard as well as the state of the technology, has hindered the increase in communication efficiency, with which the system has used its occupied bandwidth. New modifications and improvements are needed to the standard itself and to the up-to-date architectures of narrowband LMR devices, to make the utilization of more efficient modes of system operation practically realizable. The main objective of this dissertation thesis is therefore to find a practical way how to combine the favorable properties of the advanced nonlinear and linear digital modulation techniques in a single digital modem solution, in order to increase the efficiency of the narrowband radio channel usage allocated to the new generation of the industrial LMR devices. The main attention is given to the particular areas of digital modem design such as proposal of the new family of the Nyquist filters minimizing the adjacent channel interference, design and analysis of the efficient algorithms for frequency discrimination, fast frame and symbol

Sequential Adaptive Detection for In-Situ Transmission Electron Microscopy (TEM)

We develop new efficient online algorithms for detecting transient sparse signals in TEM video sequences, by adopting the recently developed framework for sequential detection jointly with online convex optimization [1]. We cast the problem as detecting an unknown sparse mean shift of Gaussian observations, and develop adaptive CUSUM and adaptive SSRS procedures, which are based on likelihood ratio statistics with post-change mean vector being online maximum likelihood estimators with $\ell_1$. We demonstrate the meritorious performance of our algorithms for TEM imaging using real data

High-Throughput System for the Early Quantification of Major Architectural Traits in Olive Breeding Trials Using UAV Images and OBIA Techniques

The need for the olive farm modernization have encouraged the research of more efficient crop management strategies through cross-breeding programs to release new olive cultivars more suitable for mechanization and use in intensive orchards, with high quality production and resistance to biotic and abiotic stresses. The advancement of breeding programs are hampered by the lack of efficient phenotyping methods to quickly and accurately acquire crop traits such as morphological attributes (tree vigor and vegetative growth habits), which are key to identify desirable genotypes as early as possible. In this context, an UAV-based high-throughput system for olive breeding program applications was developed to extract tree traits in large-scale phenotyping studies under field conditions. The system consisted of UAV-flight configurations, in terms of flight altitude and image overlaps, and a novel, automatic, and accurate object-based image analysis (OBIA) algorithm based on point clouds, which was evaluated in two experimental trials in the framework of a table olive breeding program, with the aim to determine the earliest date for suitable quantifying of tree architectural traits. Two training systems (intensive and hedgerow) were evaluated at two very early stages of tree growth: 15 and 27 months after planting. Digital Terrain Models (DTMs) were automatically and accurately generated by the algorithm as well as every olive tree identified, independently of the training system and tree age. The architectural traits, specially tree height and crown area, were estimated with high accuracy in the second flight campaign, i.e. 27 months after planting. Differences in the quality of 3D crown reconstruction were found for the growth patterns derived from each training system. These key phenotyping traits could be used in several olive breeding programs, as well as to address some agronomical goals. In addition, this system is cost and time optimized, so that requested architectural traits could be provided in the same day as UAV flights. This high-throughput system may solve the actual bottleneck of plant phenotyping of "linking genotype and phenotype," considered a major challenge for crop research in the 21st century, and bring forward the crucial time of decision making for breeders