Two and three dimensional segmentation of multimodal imagery

The role of segmentation in the realms of image understanding/analysis, computer vision, pattern recognition, remote sensing and medical imaging in recent years has been significantly augmented due to accelerated scientific advances made in the acquisition of image data. This low-level analysis protocol is critical to numerous applications, with the primary goal of expediting and improving the effectiveness of subsequent high-level operations by providing a condensed and pertinent representation of image information. In this research, we propose a novel unsupervised segmentation framework for facilitating meaningful segregation of 2-D/3-D image data across multiple modalities (color, remote-sensing and biomedical imaging) into non-overlapping partitions using several spatial-spectral attributes. Initially, our framework exploits the information obtained from detecting edges inherent in the data. To this effect, by using a vector gradient detection technique, pixels without edges are grouped and individually labeled to partition some initial portion of the input image content. Pixels that contain higher gradient densities are included by the dynamic generation of segments as the algorithm progresses to generate an initial region map. Subsequently, texture modeling is performed and the obtained gradient, texture and intensity information along with the aforementioned initial partition map are used to perform a multivariate refinement procedure, to fuse groups with similar characteristics yielding the final output segmentation. Experimental results obtained in comparison to published/state-of the-art segmentation techniques for color as well as multi/hyperspectral imagery, demonstrate the advantages of the proposed method. Furthermore, for the purpose of achieving improved computational efficiency we propose an extension of the aforestated methodology in a multi-resolution framework, demonstrated on color images. Finally, this research also encompasses a 3-D extension of the aforementioned algorithm demonstrated on medical (Magnetic Resonance Imaging / Computed Tomography) volumes

Generalized averaged Gaussian quadrature and applications

A simple numerical method for constructing the optimal generalized averaged Gaussian quadrature formulas will be presented. These formulas exist in many cases in which real positive GaussKronrod formulas do not exist, and can be used as an adequate alternative in order to estimate the error of a Gaussian rule. We also investigate the conditions under which the optimal averaged Gaussian quadrature formulas and their truncated variants are internal

MS FT-2-2 7 Orthogonal polynomials and quadrature: Theory, computation, and applications

Quadrature rules find many applications in science and engineering. Their analysis is a classical area of applied mathematics and continues to attract considerable attention. This seminar brings together speakers with expertise in a large variety of quadrature rules. It is the aim of the seminar to provide an overview of recent developments in the analysis of quadrature rules. The computation of error estimates and novel applications also are described

Modèles structurés pour la reconnaissance d'actions dans des vidéos réalistes

Cette thèse décrit de nouveaux modèles pour la reconnaissance de catégories d'actions comme "ouvrir une porte" ou "courir" dans des vidéos réalistes telles que les films. Nous nous intéressons tout particulièrement aux propriétés structurelles des actions : comment les décomposer, quelle en est la structure caractéristique et comment utiliser cette information afin de représenter le contenu d'une vidéo. La difficulté principale à laquelle nos modèles s'attellent réside dans la satisfaction simultanée de deux contraintes antagonistes. D'une part, nous devons précisément modéliser les aspects discriminants d'une action afin de pouvoir clairement identifier les différences entre catégories. D'autre part, nos représentations doivent être robustes en conditions réelles, c'est-à-dire dans des vidéos réalistes avec de nombreuses variations visuelles en termes d'acteurs, d'environnements et de points de vue. Dans cette optique, nous proposons donc trois modèles précis et robustes à la fois, qui capturent les relations entre parties d'actions ainsi que leur contenu. Notre approche se base sur des caractéristiques locales - notamment les points d'intérêts spatio-temporels et le flot optique - et a pour objectif d'organiser l'ensemble des descripteurs locaux décrivant une vidéo. Nous proposons aussi des noyaux permettant de comparer efficacement les représentations structurées que nous introduisons. Bien que nos modèles se basent tous sur les principes mentionnés ci-dessus, ils différent de par le type de problème traité et la structure sur laquelle ils reposent. Premièrement, nous proposons de modéliser une action par une séquence de parties temporelles atomiques correspondant à une décomposition sémantique. De plus, nous décrivons comment apprendre un modèle flexible de la structure temporelle dans le but de localiser des actions dans des vidéos de longue durée. Deuxièmement, nous étendons nos idées à l'estimation et à la représentation de la structure spatio-temporelle d'activités plus complexes. Nous décrivons un algorithme d'apprentissage non supervisé permettant de dégager automatiquement une décomposition hiérarchique du contenu dynamique d'une vidéo. Nous utilisons la structure arborescente qui en résulte pour modéliser une action de manière hiérarchique. Troisièmement, au lieu de comparer des modèles structurés, nous explorons une autre alternative : directement comparer des modèles de structure. Pour cela, nous représentons des actions de courte durée comme des séries temporelles en haute dimension et étudions comment la dynamique temporelle d'une action peut être utilisée pour améliorer les performances des modèles non structurés formant l'état de l'art en reconnaissance d'actions. Dans ce but, nous proposons un noyau calculant de manière efficace la similarité entre les dépendances temporelles respectives de deux actions. Nos trois approches et leurs assertions sont à chaque fois validées par des expériences poussées sur des bases de données publiques parmi les plus difficiles en reconnaissance d'actions. Nos résultats sont significativement meilleurs que ceux de l'état de l'art, illustrant ainsi à quel point la structure des actions est importante afin de bâtir des modèles précis et robustes pour la reconnaissance d'actions dans des vidéos réalistes.This dissertation introduces novel models to recognize broad action categories - like "opening a door" and "running" - in real-world video data such as movies and internet videos. In particular, we investigate how an action can be decomposed, what is its discriminative structure, and how to use this information to accurately represent video content. The main challenge we address lies in how to build models of actions that are simultaneously information-rich - in order to correctly differentiate between different action categories - and robust to the large variations in actors, actions, and videos present in real-world data. We design three robust models capturing both the content of and the relations between action parts. Our approach consists in structuring collections of robust local features - such as spatio-temporal interest points and short-term point trajectories. We also propose efficient kernels to compare our structured action representations. Even if they share the same principles, our methods differ in terms of the type of problem they address and the structure information they rely on. We, first, propose to model a simple action as a sequence of meaningful atomic temporal parts. We show how to learn a flexible model of the temporal structure and how to use it for the problem of action localization in long unsegmented videos. Extending our ideas to the spatio-temporal structure of more complex activities, we, then, describe a large-scale unsupervised learning algorithm used to hierarchically decompose the motion content of videos. We leverage the resulting tree-structured decompositions to build hierarchical action models and provide an action kernel between unordered binary trees of arbitrary sizes. Instead of structuring action models, we, finally, explore another route: directly comparing models of the structure. We view short-duration actions as high-dimensional time-series and investigate how an action's temporal dynamics can complement the state-of-the-art unstructured models for action classification. We propose an efficient kernel to compare the temporal dependencies between two actions and show that it provides useful complementary information to the traditional bag-of-features approach. In all three cases, we conducted thorough experiments on some of the most challenging benchmarks used by the action recognition community. We show that each of our methods significantly outperforms the related state of the art, thus highlighting the importance of structure information for accurate and robust action recognition in real-world videos.SAVOIE-SCD - Bib.électronique (730659901) / SudocGRENOBLE1/INP-Bib.électronique (384210012) / SudocGRENOBLE2/3-Bib.électronique (384219901) / SudocSudocFranceF