Possibilistic Conditional Preference Networks

International audienceThe paper discusses the use of product-based possibilistic networks for representing conditional preference statements on discrete variables. The approach uses non-instantiated possibility weights to define conditional preference tables. Moreover, additional information about the relative strengths of symbolic weights can be taken into account. It yields a partial preference order among possible choices corresponding to a symmetric form of Pareto ordering. In the case of Boolean variables, this partial ordering coincides with the inclusion between the sets of preference statements that are violated. Furthermore, this graphical model has two logical counterparts in terms of possibilistic logic and penalty logic. The flexibility and the representational power of the approach are stressed. Besides, algorithms for handling optimization and dominance queries are provided

Diverse M-Best Solutions by Dynamic Programming

Many computer vision pipelines involve dynamic programming primitives such as finding a shortest path or the minimum energy solution in a tree-shaped probabilistic graphical model. In such cases, extracting not merely the best, but the set of M-best solutions is useful to generate a rich collection of candidate proposals that can be used in downstream processing. In this work, we show how M-best solutions of tree-shaped graphical models can be obtained by dynamic programming on a special graph with M layers. The proposed multi-layer concept is optimal for searching M-best solutions, and so flexible that it can also approximate M-best diverse solutions. We illustrate the usefulness with applications to object detection, panorama stitching and centerline extraction

M-Best-Diverse Labelings for Submodular Energies and Beyond

Abstract We consider the problem of finding M best diverse solutions of energy minimization problems for graphical models. Contrary to the sequential method of Batra et al., which greedily finds one solution after another, we infer all M solutions jointly. It was shown recently that such jointly inferred labelings not only have smaller total energy but also qualitatively outperform the sequentially obtained ones. The only obstacle for using this new technique is the complexity of the corresponding inference problem, since it is considerably slower algorithm than the method of Batra et al. In this work we show that the joint inference of M best diverse solutions can be formulated as a submodular energy minimization if the original MAP-inference problem is submodular, hence fast inference techniques can be used. In addition to the theoretical results we provide practical algorithms that outperform the current state-of-the-art and can be used in both submodular and non-submodular case

Feature Definition and Comprehensive Analysis on the Robust Identification of Intraretinal Cystoid Regions Using Optical Coherence Tomography Images

Financiado para publicación en acceso aberto: Universidade da Coruña/CISUG[Abstract] Currently, optical coherence tomography is one of the most used medical imaging modalities, offering cross-sectional representations of the studied tissues. This image modality is specially relevant for the analysis of the retina, since it is the internal part of the human body that allows an almost direct examination without invasive techniques. One of the most representative cases of use of this medical imaging modality is for the identification and characterization of intraretinal fluid accumulations, critical for the diagnosis of one of the main causes of blindness in developed countries: the Diabetic Macular Edema. The study of these fluid accumulations is particularly interesting, both from the point of view of pattern recognition and from the different branches of health sciences. As these fluid accumulations are intermingled with retinal tissues, they present numerous variants according to their severity, and change their appearance depending on the configuration of the device; they are a perfect subject for an in-depth research, as they are considered to be a problem without a strict solution. In this work, we propose a comprehensive and detailed analysis of the patterns that characterize them. We employed a pool of 11 different texture and intensity feature families (giving a total of 510 markers) which we have analyzed using three different feature selection strategies and seven complementary classification algorithms. By doing so, we have been able to narrow down and explain the factors affecting this kind of accumulations and tissue lesions by means of machine learning techniques with a pipeline specially designed for this purpose.Instituto de Salud Carlos III, Government of Spain, DTS18/00136 research project; Ministerio de Ciencia e Innovación y Universidades, Government of Spain, RTI2018-095894-B-I00 research project, Ayudas para la formación de profesorado universitario (FPU), grant ref. FPU18/02271; Ministerio de Ciencia e Innovación, Government of Spain through the research project with reference PID2019-108435RB-I00; Consellería de Cultura, Educación e Universidade, Xunta de Galicia, Grupos de Referencia Competitiva, grant ref. ED431C 2020/24 and through the postdoctoral grant contract ref. ED481B 2021/059; Axencia Galega de Innovación (GAIN), Xunta de Galicia, grant ref. IN845D 2020/38; CITIC, Centro de Investigación de Galicia ref. ED431G 2019/01, receives financial support from Consellería de Educación, Universidade e Formación Profesional, Xunta de Galicia, through the ERDF (80%) and Secretaría Xeral de Universidades (20%). Open Access funding provided thanks to the CRUE-CSIC agreement with Springer Nature. Funding for open access charge: Universidade da Coruña/CISUGXunta de Galicia; ED431C 2020/24Xunta de Galicia; ED481B 2021/059Xunta de Galicia; IN845D 2020/38Xunta de Galicia; ED431G 2019/0

Learning to represent surroundings, anticipate motion and take informed actions in unstructured environments

Contemporary robots have become exceptionally skilled at achieving specific tasks in structured environments. However, they often fail when faced with the limitless permutations of real-world unstructured environments. This motivates robotics methods which learn from experience, rather than follow a pre-defined set of rules. In this thesis, we present a range of learning-based methods aimed at enabling robots, operating in dynamic and unstructured environments, to better understand their surroundings, anticipate the actions of others, and take informed actions accordingly

On the study of crowdsourced labelled data and annotators: beyond noisy labels.

123 p.La presente tesis incluye 3 contribuciones al área llamada "learning from crowds", que estudia los métodos de aprendizaje basados en datos etiquetados por medio del "crowdsourcing". Estas etiquetas se caracterizan por tener una incertidumbre asociada debido a que la fiabilidad de las personas anotadoras no está garantizada. En primer lugar, se propone un nuevo método de "label aggregation", llamado"domain aware voting", una extensión del popular y simple método "majority voting" que tiene en cuenta la variable descriptiva, obteniendo resultados mejores especialmente cuando hay una mayor escasez de etiquetas. La segunda contribución consiste en la propuesta de un nuevo marco de etiquetado, "candidate labelling", que permite a las personas anotadoras expresar sus dudas acerca de las etiquetas que otorgan,pudiendo otorgar varias etiquetas a cada instancia. Se proponen 2 métodos de "label aggregation"asociados a este tipo de etiquetado, y se muestra, mediante un marco experimental que aúna el etiquetado tradicional y el propuesto, que el "candidate labelling" consigue extraer más información con un mismo número de personas anotadoras. Por último, se desarrolla un modelo de persona anotadora y 2 métodos de aprendizaje adaptados a este nuevo etiquetado, basados en el algoritmo EM, que obtienen mejores resultados en general que los métodos análogos en el marco de etiquetado tradicional.bcam Excelencia Severo Ocho

Inference on Highly-Connected Discrete Graphical Models with Applications to Visual Object Recognition

Das Erkennen und Finden von Objekten in Bildern ist eines der wichtigsten Teilprobleme in modernen Bildverarbeitungssystemen. Während die Detektion von starren Objekten aus beliebigen Blickwinkeln vor einigen Jahren noch als schwierig galt, verfolgt die momentane Forschung das Ziel, verformbare, artikulierte Objekte zu erkennen und zu detektieren. Bedingt durch die hohe Varianz innerhalb der Objektklasse, Verdeckungen und Hintergrund mit ähnlichem Aussehen, ist dies jedoch sehr schwer. Des Weiteren wird die Klassifikation der Objekte dadurch erschwert, dass die Beschreibung von ganzheitlichen Modellen häufig in dem dazugehörigen Merkmalsraum keine Cluster bildet. Daher hat sich in den letzten Jahren die Beschreibung von Objekten weg von einem ganzheitlichen hin zu auf Teilen basierenden Modellen verschoben. Dabei wird ein Objekt aus einer Menge von individuellen Teilen zusammen mit Informationen über deren Abhängigkeiten beschrieben. In diesem Zusammenhang stellen wir ein vielseitig anwendbares und erweiterbares Modell zur auf Teilen basierenden Objekterkennung vor. Die Theorie über probabilistische graphische Modelle ermöglicht es, aus manuell notierten Trainingsdaten alle Modellparameter in einer mathematisch fundierten Weise zu lernen. Ein besonderer Augenmerk liegt des Weiteren auf der Berechnung der optimalen Pose eines Objektes in einem Bild. Im probabilistischem Sinne ist dies die Objektbeschreibung mit der maximalen a posteriori Wahrscheinlichkeit (MAP). Das Finden dieser wird auch als das MAP-Problem bezeichnet. Sowohl das Lernen der Modellparameter als auch das Finden der optimalen Objektpose bedingen das Lösen von kombinatorischen Optimierungsproblemen, die in der Regel NP-schwer sind. Beschränkt man sich auf effizient berechenbare Modelle, können viele wichtige Abhängigkeiten zwischen den einzelnen Teilen nicht mehr beschrieben werden. Daher geht die Tendenz in der Modellierung zu generellen Modellen, welche weitaus komplexere Optimierungsprobleme mit sich bringen. In dieser Arbeit schlagen wir zwei neue Methoden zur Lösung des MAP-Problems für generelle diskrete Modelle vor. Unser erster Ansatz transformiert das MAP-Problem in ein Kürzeste-Wege-Problem, welches mittels einer A*-Suche unter Verwendung einer zulässigen Heuristik gelöst wird. Die zulässige Heuristik basiert auf einer azyklisch strukturierter Abschätzung des urspr"unglichen Problems. Da diese Methode für Modelle mit sehr vielen Modellteilen nicht mehr anwendbar ist, betrachten wir alternative Möglichkeiten. Hierzu transformieren wir das kombinatorische Problem unter Zuhilfenahme von exponentiellen Familien in ein lineares Programm. Dies ist jedoch, bedingt durch die große Anzahl von affinen Nebenbedingungen, in dieser Form praktisch nicht lösbar. Daher schlagen wir eine neuartige Zerlegung des MAP Problems in Teilprobleme mit einer k-fan Struktur vor. Alle diese Teilprobleme sind trotz ihrer zyklischen Struktur mit unserer A*-Methode effizient lösbar. Mittels der Lagrange-Methode und dieser Zerlegung erhalten wir bessere Relaxationen als mit der Standardrelaxation über dem lokalen Polytope. In Experimenten auf künstlichen und realen Daten wurden diese Verfahren mit Standardverfahren aus dem Bereich der Bildverarbeitung und kommerzieller Software zum Lösen von lineare und ganzzahlige Optimierungsproblemen verglichen. Abgesehen von Modellen mit sehr vielen Teilen zeigte der A*-Ansatz die besten Ergebnisse im Bezug auf Optimalität und Laufzeit. Auch die auf k-fan Zerlegungen basierenden Methode zeigte viel versprechende Ergebnisse bezüglich der Optimalität, konvergierte jedoch im Allgemeinen sehr langsam