Appling parallelism in image mining

Image mining deals with the study and development of new technologies that allow accomplishing this subject. A common mistake about image mining is identifying its scopes and limitations. Clearly it is different from computer vision and image processing areas. Image mining deals with the extraction of image patterns from a large collection of images, whereas the focus of computer vision and image processing is in understanding and/or extracting specific features from a single image. On the other hand it might be thought that it is much related to content-based retrieval area, since both deals with large image collections. Nevertheless, image mining goes beyond the simple fact of recovering relevant images, the goal is the discovery of image patterns that are significant in a given collection of images. As a result, an image mining systems implies lots of tasks to be done in a regular time. Images provide a natural source of parallelism; so the use of parallelism in every or some mining tasks might be a good option to reduce the cost and overhead of the whole image mining process. At this work we will try to draw the image minnig problem: its computational cost, and to propose a possible global or local parallel solution.Eje: Procesamiento Concurrente, Paralelo y DistribuidoRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Towards a parallel image mining system

El análisis de imágenes puede revelar información útil para los usuarios El significativo aumento del uso de imágenes en diferentes campos de la ciencia, medicina, negocios, etc., requiere de mayor poder de procesamiento. Con el avance en la adquisición de dato multimedial y de técnicas de almacenamiento, la necesidad de descubrir automáticamente conocimiento de grandes colecciones de imágenes aumenta. La minería de imágenes, área de investigación relativamente nueva y prometedora, trata de facilitar este trabajo proponiendo soluciones para la extracción de patrones significativos y potencialmente útiles a partir de grandes volúmenes de datos. Comprende diferentes etapas demandantes de recursos y de tiempo computacional. El uso de computación paralela representa un buen punto de partida. El proceso de minería de imágenes parece ser algorítmicamente complejo, requiriendo niveles de poder computacional que solamente los paradigmas paralelos pueden proveer. Dado que involucra conjuntos de datos de rápido crecimiento y las imágenes representan una fuente natural de paralelismo, el paralelismo puede manejar semejante colección en forma efectiva. En este trabajo examinamos el problema de la minería de imágenes y su costo computacional, proponemos una posible solución global y local y definimos futuras extensiones para la minería de imágenes paralela.Images can reveal useful information to human users when are analyzed. The explosive growth in applying images as data in many fields of science, business, medicine, etc, demands greater processing power. With the advances in multimedia data acquisition and storage techniques, the need for automatically discovering knowledge from large image collections is becoming more and more relevant. Image mining, a relatively new and very promising field of investigation, tries to ease this problem proposing some solutions for the extraction of significant and potentially useful patterns from these tremendous data volume. This research field implies different stages, most of them demanding so many resources and computational time. The use of parallel computation is a good starting-point. Image mining process appears to be algorithmically complex requiring computing power levels that only parallel paradigms can provide in a timely way. As data sets involved are large, rapidly growing larger and images provide a natural source of parallelism, parallels computers could be organized to handle such big collection effectively. At this work we will examine the image mining problem with its computational cost, propose a possible global or local parallel solution and also identify some future research directions for image mining parallelism.V Workshop de Computación Gráfica, Imágenes Y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Appling parallelism in image mining

Image mining deals with the study and development of new technologies that allow accomplishing this subject. A common mistake about image mining is identifying its scopes and limitations. Clearly it is different from computer vision and image processing areas. Image mining deals with the extraction of image patterns from a large collection of images, whereas the focus of computer vision and image processing is in understanding and/or extracting specific features from a single image. On the other hand it might be thought that it is much related to content-based retrieval area, since both deals with large image collections. Nevertheless, image mining goes beyond the simple fact of recovering relevant images, the goal is the discovery of image patterns that are significant in a given collection of images. As a result, an image mining systems implies lots of tasks to be done in a regular time. Images provide a natural source of parallelism; so the use of parallelism in every or some mining tasks might be a good option to reduce the cost and overhead of the whole image mining process. At this work we will try to draw the image minnig problem: its computational cost, and to propose a possible global or local parallel solution.Eje: Procesamiento Concurrente, Paralelo y DistribuidoRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

No fotorealismo y minería de imágenes

Durante los últimos años, la proliferación de los medios digitales ha creado la necesidad del desarrollo de herramientas para la eficiente representación, acceso y recuperación de información visual. La minería de imágenes se ha convertido en una importante rama de investigación a causa del potencial que posee en descubrir patrones característicos a partir de un conjunto extenso de imágenes. El reconocimiento de patrones implica la identificación de relaciones invariantes en una colección de imágenes a modo de poder obtener información para una posterior clasificación. Por otro lado, cuando una persona observa imágenes surge una asociación natural como consecuencia de la información visual que estas brindan. El área de No fotorealismo estudia el desarrollo de técnicas y metodológicas que faciliten la transmisión de información mediante imágenes. Es de interés el estudio de las habilidades y posibles relaciones existentes entre estas dos áreas a modo de poder bosquejar técnicas o metodologías que permitan la colaboración entre ellas.Eje: OtrosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

No fotorealismo y minería de imágenes

Durante los últimos años, la proliferación de los medios digitales ha creado la necesidad del desarrollo de herramientas para la eficiente representación, acceso y recuperación de información visual. La minería de imágenes se ha convertido en una importante rama de investigación a causa del potencial que posee en descubrir patrones característicos a partir de un conjunto extenso de imágenes. El reconocimiento de patrones implica la identificación de relaciones invariantes en una colección de imágenes a modo de poder obtener información para una posterior clasificación. Por otro lado, cuando una persona observa imágenes surge una asociación natural como consecuencia de la información visual que estas brindan. El área de No fotorealismo estudia el desarrollo de técnicas y metodológicas que faciliten la transmisión de información mediante imágenes. Es de interés el estudio de las habilidades y posibles relaciones existentes entre estas dos áreas a modo de poder bosquejar técnicas o metodologías que permitan la colaboración entre ellas.Eje: OtrosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Towards a parallel image mining system

El análisis de imágenes puede revelar información útil para los usuarios El significativo aumento del uso de imágenes en diferentes campos de la ciencia, medicina, negocios, etc., requiere de mayor poder de procesamiento. Con el avance en la adquisición de dato multimedial y de técnicas de almacenamiento, la necesidad de descubrir automáticamente conocimiento de grandes colecciones de imágenes aumenta. La minería de imágenes, área de investigación relativamente nueva y prometedora, trata de facilitar este trabajo proponiendo soluciones para la extracción de patrones significativos y potencialmente útiles a partir de grandes volúmenes de datos. Comprende diferentes etapas demandantes de recursos y de tiempo computacional. El uso de computación paralela representa un buen punto de partida. El proceso de minería de imágenes parece ser algorítmicamente complejo, requiriendo niveles de poder computacional que solamente los paradigmas paralelos pueden proveer. Dado que involucra conjuntos de datos de rápido crecimiento y las imágenes representan una fuente natural de paralelismo, el paralelismo puede manejar semejante colección en forma efectiva. En este trabajo examinamos el problema de la minería de imágenes y su costo computacional, proponemos una posible solución global y local y definimos futuras extensiones para la minería de imágenes paralela.Images can reveal useful information to human users when are analyzed. The explosive growth in applying images as data in many fields of science, business, medicine, etc, demands greater processing power. With the advances in multimedia data acquisition and storage techniques, the need for automatically discovering knowledge from large image collections is becoming more and more relevant. Image mining, a relatively new and very promising field of investigation, tries to ease this problem proposing some solutions for the extraction of significant and potentially useful patterns from these tremendous data volume. This research field implies different stages, most of them demanding so many resources and computational time. The use of parallel computation is a good starting-point. Image mining process appears to be algorithmically complex requiring computing power levels that only parallel paradigms can provide in a timely way. As data sets involved are large, rapidly growing larger and images provide a natural source of parallelism, parallels computers could be organized to handle such big collection effectively. At this work we will examine the image mining problem with its computational cost, propose a possible global or local parallel solution and also identify some future research directions for image mining parallelism.V Workshop de Computación Gráfica, Imágenes Y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Použití hlubokých neuronových sítí pro analýzu biomedicínských obrazů

The use of machine learning is very prevalent now-days and more new applications are continuously discovered. One of the prominent paradigms in computer vision are Convolutional Neural Networks (CNN). The purpose of this thesis is to introduce the topics of machine learning, convolutional neural networks and to test and evaluate experimental deep neural network architectures on functional Magnetic Resonance Images (fMRI). A series of various multi-layer CNN architectures with alternating hyper-parameters was tested against two well-known benchmark problems in the area of image classification: MNIST, CIFAR-10. The models' capacity was also evaluated against a real-world dataset of fMRI images. The network's model was rebuilt with each test run, rotating between the possible configurations. The proposed models, while performing relatively well on benchmark problems, were not able to surpass the current state of the art in brain image classification. To achieve possibly better results, they would need to be expanded to allow a broader set of features to be absorbed and classified. Also the limitations of the used hardware and the resulting impact were established. Based on the empirical results, it can be concluded that CNN are a viable tool for image pattern recognition.Využívanie strojového učenia je v dnešních dňoch veľmi rozšírené a stále nové využitia sú postupne objavované. Jedno z prominentných paradigmat v strojovom videní sú konvolučné neurónové siete (CNN). Účelom tejto práce je priblížiť témy strojového učenia, konvolučných neurónových sietí a otestovať a vyhodnotiť experimentálne architektúry konvolučných neurónových sietí na obrazoch funkčnej magnetickej rezonancie (fMRI). Séria rôznych viac-vrstvových CNN architektúr s alternujúcimi hyper-parametrami bola testovaná na dvoch všeobecne známych vzorových úlohách z oblasti klasifikácie obrazov: MNIST, CIFAR-10. Schopnosti modelov bol vyhodnotené na skutočnných fMRI obrazoch. Model siete bol znovu vytvorený s každým testom, obmieňajúc možné konfigurácie. Navrhnuté modely vykazovali relatívne dobé výsledky na vzorových úlohách, ale neboli schopné prekonať súčasný stav vedy v klasifikácií obrazov mozgu. K získaniu možných lepších výsledkov, by bolo nutné ich rozšíriť, aby boli schopné absorbovať a rozlišovať medzi väčšie množstvo atribútov. Takisto bolo zistené limity použitého technického vybavenia a obmedzenia z nich vyplývajúce. Vychádzajúc z emprických výsledkov je možné vyhodnotiť CNN ako vhodný nástroj pre nachádzanie vzorov v obrazových dátach.460 - Katedra informatikyvelmi dobř

Evolving Spatio-temporal Data Machines Based on the NeuCube Neuromorphic Framework: Design Methodology and Selected Applications

The paper describes a new type of evolving connectionist systems (ECOS) called evolving spatio-temporal data machines based on neuromorphic, brain-like information processing principles (eSTDM). These are multi-modular computer systems designed to deal with large and fast spatio/spectro temporal data using spiking neural networks (SNN) as major processing modules. ECOS and eSTDM in particular can learn incrementally from data streams, can include ‘on the fly’ new input variables, new output class labels or regression outputs, can continuously adapt their structure and functionality, can be visualised and interpreted for new knowledge discovery and for a better understanding of the data and the processes that generated it. eSTDM can be used for early event prediction due to the ability of the SNN to spike early, before whole input vectors (they were trained on) are presented. A framework for building eSTDM called NeuCube along with a design methodology for building eSTDM using this are presented. The implementation of this framework in MATLAB, Java, and PyNN (Python) is presented. The latter facilitates the use of neuromorphic hardware platforms to run the eSTDM. Selected examples are given of eSTDM for pattern recognition and early event prediction on EEG data, fMRI data, multisensory seismic data, ecological data, climate data, audio-visual data. Future directions are discussed, including extension of the NeuCube framework for building neurogenetic eSTDM and also new applications of eSTDM