Melody Harmonization

Vedci z oboru informačných technológií oddávna považovali hudbu za obzvlášť zaujímavé umenie. Pravdou je, že história hudby tvorenej počítačom je skoro tak dlhá ako história počítačovej vedy. Programy pre komponovanie, alebo tvorenie hudby" na rôznych úrovniach procesu kompozície boli vyvíjané už od 50tych rokov minulého storočia. Táto bakalárska práca uvádza hlavné prístupy v oblasti automatickej harmonizácie t.j. Problém produkovania hudobného aranžmá (nôt) z daných melódií, a sústreďuje sa na najpoužívanejšie techniky jeho riešenia. Hlavným cieľom tejto práce je návrh a implementácia softvérového systému pre automatickú harmonizáciu, ktorý by mal byť schopný naučiť sa pravidlá harmónie z databázy midi súborov. V tejto práci popíšem existujúce harmonizačné systémy a ďalej sa zameriam hlavne na princípy strojového učenia - teóriu a aplikáciu umelých neurónových sietí a ich použitie pre harmonizáciu.Computer scientists have long been considering music as a particularly interesting art Indeed, the history of computer music is almost as long as the history of computer science. Programs to compose music, or to make music" at various levels of the composition process have been designed since the 50s. This bachelor's thesis surveys the main approaches in the field of automatic harmonization, i.e. the problem of producing musical arrangements (scores) from given melodies, and focuses on the most widely used techniques to do so. The main goal of this paper is the issue of design and implementation of a software system for an automatic music harmonization which should learn the rules of harmony from the database of midi file. In the paper. In this thesis I describe existing systems for harmonization and furthermore I focus mainly on principles of machine learning - theory and application of Artificial Neural Networks and their use for harmonization.

Modeling and Simulation of a Robotic Bridge Inspection System

Inspection and preservation of the aging bridges to extend their service life has been recognized as one of the important tasks of the State Departments of Transportation. Yet manual inspection procedure is not efficient to determine the safety status of the bridges in order to facilitate the implementation of appropriate maintenance. In this paper, a complex model involving a remotely controlled robotic platform is proposed to inspect the safety status of the bridges which will eliminate labor-intensive inspection. Mobile cameras from unmanned airborne vehicles (UAV) are used to collect bridge inspection data in order to record the periodic changes of bridge components. All the UAVs are controlled via a control station and continuously feed image data to a deep learning-based detection algorithm to analyze the data to detect critical structural components. A cellular automata-based pattern recognition algorithm is used to find the pattern of structural damage. A simulation model is developed to validate the proposed method by knowing the frequency and time required for each task involved in bridge inspection and maintenance. The effectiveness of the model is demonstrated by simulating the bridge inspection and maintenance with the proposed model for five years in AnyLogic. The simulated result shows around 80% of man-hour can be saved with the proposed approach

Unsupervised Extraction of Representative Concepts from Scientific Literature

This paper studies the automated categorization and extraction of scientific concepts from titles of scientific articles, in order to gain a deeper understanding of their key contributions and facilitate the construction of a generic academic knowledgebase. Towards this goal, we propose an unsupervised, domain-independent, and scalable two-phase algorithm to type and extract key concept mentions into aspects of interest (e.g., Techniques, Applications, etc.). In the first phase of our algorithm we propose PhraseType, a probabilistic generative model which exploits textual features and limited POS tags to broadly segment text snippets into aspect-typed phrases. We extend this model to simultaneously learn aspect-specific features and identify academic domains in multi-domain corpora, since the two tasks mutually enhance each other. In the second phase, we propose an approach based on adaptor grammars to extract fine grained concept mentions from the aspect-typed phrases without the need for any external resources or human effort, in a purely data-driven manner. We apply our technique to study literature from diverse scientific domains and show significant gains over state-of-the-art concept extraction techniques. We also present a qualitative analysis of the results obtained.Comment: Published as a conference paper at CIKM 201

Efficient Classification of Satellite Image with Hybrid Approach Using CNN-CA

Today, satellite imagery is being utilized to help repair and restore societal issues caused by habitats for a variety of scientific studies. Water resource search, environmental protection simulations, meteorological analysis, and soil class analysis may all benefit from the satellite images. The categorization algorithms were used generally and the most appropriate strategies are also be used for analyzing the Satellite image. There are several normal classification mechanisms, such as optimum likelihood, parallel piping or minimum distance classification that have presented in some other existing technologies. But the traditional classification algorithm has some disadvantages. Convolutional neural network (CNN) classification based on CA was implemented in this article. Using the gray level Satellite image as the target and CNN image classification by the CA’s selfiteration mechanism and eventually explores the efficacy and viability of the proposed method in long-term satellite remote sensing image water body classification. Our findings indicate that the proposed method not only has rapid convergence speed, reliability but can also efficiently classify satellite remote sensing images with long-term sequence and reasonable applicability. The proposed technique acquires an accuracy of 91% which is maximum than conventional methods

Sublinear-Time Cellular Automata and Connections to Complexity Theory

Im Gebiet des verteilten Rechnens werden Modelle untersucht, in denen sich mehrere Berechnungseinheiten koordinieren, um zusammen ein gemeinsames Ziel zu erreichen, wobei sie aber nur über begrenzte Ressourcen verfügen — sei diese Zeit-, Platz- oder Kommunikationskapazitäten. Das Hauptuntersuchungsobjekt dieser Dissertation ist das wohl einfachste solche Modell überhaupt: (eindimensionale) Zellularautomaten. Unser Ziel ist es, einen besseren Überblick über die Fähigkeiten und Einschränkungen des Modells und ihrer Varianten zu erlangen in dem Fall, dass die gesamte Bearbeitungszeit deutlich kleiner als die Größe der Eingabe ist (d. h. Sublinear-Zeit). Wir führen unsere Analyse von dem Standpunkt der Komplexitätstheorie und stellen dabei auch Bezüge zwischen Zellularautomaten und anderen Gebieten wie verteiltes Rechnen und Streaming-Algorithmen her. Sublinear-Zeit Zellularautomaten. Ein Zellularautomat (ZA) besteht aus identischen Zellen, die entlang einer Linie aneinandergereiht sind. Jede Zelle ist im Wesentlichen eine sehr primitive Berechnungseinheit (nämlich ein deterministischer endlicher Automat), die mit deren beiden Nachbarn interagieren kann. Die Berechnung entsteht durch die Aktualisierung der Zustände der Zellen gemäß derselben Zustandsüberführungsfunktion, die gleichzeitig überall im Automaten angewendet wird. Die von uns betrachteten Varianten sind unter anderem schrumpfende ZAs, die (gewissermaßen) dynamisch rekonfigurierbar sind, sowie eine probabilistische Variante, in der jede Zelle mit Zugriff auf eine faire Münze ausgestattet ist. Trotz überragendem Interesse an Linear- und Real-Zeit-ZAs scheint der Fall von Sublinear-Zeit im Großen und Ganzen von der wissenschaftlichen Gemeinschaft vernachlässigt worden zu sein. Wir arbeiten die überschaubare Anzahl an Vorarbeiten zu dem Thema auf, die vorhanden ist, und entwickeln die daraus stammenden Techniken weiter, sodass deren Spektrum an Anwendungsmöglichkeiten wesentlich breiter wird. Durch diese Bemühungen entsteht unter anderem ein Zeithierarchiesatz für das deterministische Modell. Außerdem übertragen wir Techniken zum Beweis unterer Schranken aus der Komplexitätstheorie auf das Modell der schrumpfenden ZAs und entwickeln neue Techniken, die auf probabilistische Sublinear-Zeit-ZAs zugeschnitten sind. Ein Bezug zu Härte-Magnifizierung. Ein Bezug zu Komplexitätstheorie, die wir im Laufe unserer Untersuchungen herstellen, ist ein Satz über Härte-Magnifizierung (engl. hardness magnification) für schrumpfende ZAs. Hier bezieht sich Härte-Magnifizierung auf eine Reihe neuerer Arbeiten, die bezeugen, dass selbst geringfügig nicht-triviale untere Schranken sehr beeindruckende Konsequenzen in der Komplexitätstheorie haben können. Unser Satz ist eine Abwandlung eines neuen Ergebnisses von McKay, Murray und Williams (STOC, 2019) für Streaming-Algorithmen. Wie wir zeigen kann die Aussage dabei genauso in Bezug auf schrumpfende ZAs formuliert werden, was sie auch beweisbar verstärkt. Eine Verbindung zu Sliding-Window Algorithmen. Wir verknüpfen das verteilte Zellularautomatenmodell mit dem sequenziellen Streaming-Algorithmen-Modell. Wie wir zeigen, können (gewisse Varianten von) ZAs von Streaming-Algorithmen simuliert werden, die bestimmten Lokalitätseinschränkungen unterliegen. Konkret ist der aktuelle Zustand des Algorithmus vollkommen bestimmt durch den Inhalt eines Fensters fester Größe, das wenige letzte Symbole enthält, die vom Algorithmus verarbeitet worden sind. Dementsprechend nennen wir diese eingeschränkte Form eines Streaming-Algorithmus einen Sliding-Window-Algorithmus. Wir zeigen, dass Sliding-Window-Algorithmen ZAs sehr effizient simulieren können und insbesondere in einer solchen Art und Weise, dass deren Platzkomplexität eng mit der Zeitkomplexität des simulierten ZA verbunden ist. Derandomisierungsergebnisse. Wir zeigen Derandomisierungsergebnisse für das Modell von Sliding-Window-Algorithmen, die Zufall aus einer binären Zufallsquelle beziehen. Dazu stützen wir uns auf die robuste Maschinerie von Branching-Programmen, die den gängigen Ansatz zur Derandomisierung von Platz-beschränkten Maschinen in der Komplexitätstheorie darstellen. Als eine Anwendung stellen sich Derandomisierungsergebnisse für probabilistische Sublinear-Zeit-ZAs heraus, die durch die oben genannten Verknüpfung erlangt werden. Vorhersageproblem für Pilz-Sandhaufen. Ein letztes Problem, das wir behandeln und das auch einen Bezug zu Sublinear-Zeitkomplexität im Rahmen von Zellularautomaten hat (obwohl nicht zu Sublinear-Zeit-Zellularautomaten selber), ist das Vorhersageproblem für Sandhaufen-Zellularautomaten. Diese Automaten sind basierend auf zweidimensionalen ZAs definiert und modellieren einen deterministischen Prozess, in dem sich Partikel (in der Regel denkt man an Sandkörnern) durch den Raum verbreiten. Das Vorhersageproblem fragt ob, gegeben eine Zellennummer $y$ und eine initiale Konfiguration für den Sandhaufen, die Zelle mit Nummer $y$ irgendwann vor einer gewissen Zeitschranke einen von Null verschiedenen Zustand erreichen wird. Die Komplexität dieses mindestens zwei Jahrzehnte alten Vorhersageproblems ist für zweidimensionelle Sandhaufen bemerkenswerterweise nach wie vor offen. Wir lösen diese Frage im Wesentlichen für eine neue Variante von Sandhaufen namens Pilz-Sandhaufen, die von Goles u. a. (Phys. Lett. A, 2020) vorgeschlagen worden ist. Unser Ergebnis ist besonders relevant, weil es innovative Erkenntnisse und neue Techniken liefert, die für die Lösung des offenen Problems im allgemeinen Fall von hoher Relevanz sein könnten

Multilayer Complex Network Descriptors for Color-Texture Characterization

A new method based on complex networks is proposed for color-texture analysis. The proposal consists on modeling the image as a multilayer complex network where each color channel is a layer, and each pixel (in each color channel) is represented as a network vertex. The network dynamic evolution is accessed using a set of modeling parameters (radii and thresholds), and new characterization techniques are introduced to capt information regarding within and between color channel spatial interaction. An automatic and adaptive approach for threshold selection is also proposed. We conduct classification experiments on 5 well-known datasets: Vistex, Usptex, Outex13, CURet and MBT. Results among various literature methods are compared, including deep convolutional neural networks with pre-trained architectures. The proposed method presented the highest overall performance over the 5 datasets, with 97.7 of mean accuracy against 97.0 achieved by the ResNet convolutional neural network with 50 layers.Comment: 20 pages, 7 figures and 4 table

In Memoriam, Solomon Marcus

This book commemorates Solomon Marcus’s fifth death anniversary with a selection of articles in mathematics, theoretical computer science, and physics written by authors who work in Marcus’s research fields, some of whom have been influenced by his results and/or have collaborated with him

Probabilistic Image Models and their Massively Parallel Architectures : A Seamless Simulation- and VLSI Design-Framework Approach

Algorithmic robustness in real-world scenarios and real-time processing capabilities are the two essential and at the same time contradictory requirements modern image-processing systems have to fulfill to go significantly beyond state-of-the-art systems. Without suitable image processing and analysis systems at hand, which comply with the before mentioned contradictory requirements, solutions and devices for the application scenarios of the next generation will not become reality. This issue would eventually lead to a serious restraint of innovation for various branches of industry. This thesis presents a coherent approach to the above mentioned problem. The thesis at first describes a massively parallel architecture template and secondly a seamless simulation- and semiconductor-technology-independent design framework for a class of probabilistic image models, which are formulated on a regular Markovian processing grid. The architecture template is composed of different building blocks, which are rigorously derived from Markov Random Field theory with respect to the constraints of \it massively parallel processing \rm and \it technology independence\rm. This systematic derivation procedure leads to many benefits: it decouples the architecture characteristics from constraints of one specific semiconductor technology; it guarantees that the derived massively parallel architecture is in conformity with theory; and it finally guarantees that the derived architecture will be suitable for VLSI implementations. The simulation-framework addresses the unique hardware-relevant simulation needs of MRF based processing architectures. Furthermore the framework ensures a qualified representation for simulation of the image models and their massively parallel architectures by means of their specific simulation modules. This allows for systematic studies with respect to the combination of numerical, architectural, timing and massively parallel processing constraints to disclose novel insights into MRF models and their hardware architectures. The design-framework rests upon a graph theoretical approach, which offers unique capabilities to fulfill the VLSI demands of massively parallel MRF architectures: the semiconductor technology independence guarantees a technology uncommitted architecture for several design steps without restricting the design space too early; the design entry by means of behavioral descriptions allows for a functional representation without determining the architecture at the outset; and the topology-synthesis simplifies and separates the data- and control-path synthesis. Detailed results discussed in the particular chapters together with several additional results collected in the appendix will further substantiate the claims made in this thesis