Augmented indoor hybrid maps using catadioptric vision

En este Trabajo de Fin de Máster se presenta un nuevo método para crear mapas semánticos a partir de secuencias de imágenes omnidireccionales. El objetivo es diseñar el nivel superior de un mapa jerárquico: mapa semántico o mapa topológico aumentado, aprovechando y adaptando este tipo de cámaras. La segmentación de la secuencia de imágenes se realiza distinguiendo entre Lugares y Transiciones, poniendo especial énfasis en la detección de estas Transiciones ya que aportan una información muy útil e importante al mapa. Dentro de los Lugares se hace una clasificación más detallada entre pasillos y habitaciones de distintos tipos. Y dentro de las Transiciones distinguiremos entre puertas, jambas, escaleras y ascensores, que son los principales tipos de Transiciones que aparecen en escenarios de interior. Para la segmentación del espacio en estos tipos de áreas se han utilizado solo descriptores de imagen globales, en concreto Gist. La gran ventaja de usar este tipo de descriptores es la mayor eficiencia y compacidad frente al uso de descriptores locales. Además para mantener la consistencia espacio-temporal de la secuencia de imágenes, se hace uso de un modelo probabilístico: Modelo Oculto de Markov (HMM). A pesar de la simplicidad del método, los resultados muestran cómo es capaz de realizar una segmentación de la secuencia de imágenes en clusters con significado para las personas. Todos los experimentos se han llevado a cabo utilizando nuestro nuevo data set de imágenes omnidireccionales, capturado con una cámara montada en un casco, por lo que la secuencia sigue el movimiento de una persona durante su desplazamiento dentro de un edificio. El data set se encuentra público en Internet para que pueda ser utilizado en otras investigaciones

Developing and applying heterogeneous phylogenetic models with XRate

Modeling sequence evolution on phylogenetic trees is a useful technique in computational biology. Especially powerful are models which take account of the heterogeneous nature of sequence evolution according to the "grammar" of the encoded gene features. However, beyond a modest level of model complexity, manual coding of models becomes prohibitively labor-intensive. We demonstrate, via a set of case studies, the new built-in model-prototyping capabilities of XRate (macros and Scheme extensions). These features allow rapid implementation of phylogenetic models which would have previously been far more labor-intensive. XRate's new capabilities for lineage-specific models, ancestral sequence reconstruction, and improved annotation output are also discussed. XRate's flexible model-specification capabilities and computational efficiency make it well-suited to developing and prototyping phylogenetic grammar models. XRate is available as part of the DART software package: http://biowiki.org/DART .Comment: 34 pages, 3 figures, glossary of XRate model terminolog

Real-time support for high performance aircraft operation

The feasibility of real-time processing schemes using artificial neural networks (ANNs) is investigated. A rationale for digital neural nets is presented and a general processor architecture for control applications is illustrated. Research results on ANN structures for real-time applications are given. Research results on ANN algorithms for real-time control are also shown