Towards Computational Efficiency of Next Generation Multimedia Systems

To address throughput demands of complex applications (like Multimedia), a next-generation system designer needs to co-design and co-optimize the hardware and software layers. Hardware/software knobs must be tuned in synergy to increase the throughput efficiency. This thesis provides such algorithmic and architectural solutions, while considering the new technology challenges (power-cap and memory aging). The goal is to maximize the throughput efficiency, under timing- and hardware-constraints

Architectures for Adaptive Low-Power Embedded Multimedia Systems

This Ph.D. thesis describes novel hardware/software architectures for adaptive low-power embedded multimedia systems. Novel techniques for run-time adaptive energy management are proposed, such that both HW & SW adapt together to react to the unpredictable scenarios. A complete power-aware H.264 video encoder was developed. Comparison with state-of-the-art demonstrates significant energy savings while meeting the performance constraint and keeping the video quality degradation unnoticeable

Advances in Image Processing, Analysis and Recognition Technology

For many decades, researchers have been trying to make computers’ analysis of images as effective as the system of human vision is. For this purpose, many algorithms and systems have previously been created. The whole process covers various stages, including image processing, representation and recognition. The results of this work can be applied to many computer-assisted areas of everyday life. They improve particular activities and provide handy tools, which are sometimes only for entertainment, but quite often, they significantly increase our safety. In fact, the practical implementation of image processing algorithms is particularly wide. Moreover, the rapid growth of computational complexity and computer efficiency has allowed for the development of more sophisticated and effective algorithms and tools. Although significant progress has been made so far, many issues still remain, resulting in the need for the development of novel approaches

ReSCon '12, Research Student Conference: Book of Abstracts

The fifth SED Research Student Conference (ReSCon2012) was hosted over three days, 18-20 June 2012, in the Hamilton Centre at Brunel University. The conference consisted of 130 oral and 70 poster presentations, based on the high quality and diverse research being conducted within the School of Engineering and Design by postgraduate research students. The conference is held annually, and ReSCon plays a key role in contributing to research and innovations within the School

Gaze-Based Human-Robot Interaction by the Brunswick Model

We present a new paradigm for human-robot interaction based on social signal processing, and in particular on the Brunswick model. Originally, the Brunswick model copes with face-to-face dyadic interaction, assuming that the interactants are communicating through a continuous exchange of non verbal social signals, in addition to the spoken messages. Social signals have to be interpreted, thanks to a proper recognition phase that considers visual and audio information. The Brunswick model allows to quantitatively evaluate the quality of the interaction using statistical tools which measure how effective is the recognition phase. In this paper we cast this theory when one of the interactants is a robot; in this case, the recognition phase performed by the robot and the human have to be revised w.r.t. the original model. The model is applied to Berrick, a recent open-source low-cost robotic head platform, where the gazing is the social signal to be considered

Формирование профессиональных компетенций юриста

В статье рассматривается проблема формирования профессиональных компетенций юриста в рамках дисциплины «Профессиональные навыки юриста» в условиях игрового состязательного судебного процесса, различные формы организации учебной деятельности студентов, которые способствуют приобретению студентами новых знаний, закреплению коммуникативных умений и навыков публичных выступлений

Оценка точности восстановления координат при моделировании трехмерных объектов с использованием стереоизображений

Необходимость реконструкции трехмерных координат возникает в задачах распознавания, в которых требуется восстановить форму изображенного объекта. Один из способов решения задачи базируется на использовании модели системы технического зрения, описывающей формирование стереопары изображений. Параметры такой модели задаются матрицами преобразования однородных координат сцены. Для калибровки модели могут быть использованы тестовые стереоизображения, сделанные в разных ракурсах, для шести точек которых известны координаты соответствующих им точек сцены. Точность восстановления координат точек поверхности изображенного объекта (при условии удачного распознавания соответствующих им точек стереопары изображений) обуславливается, главным образом, точностью калибровки модели технического зрения. Оценка погрешностей позволяет построить тетраэдр, во внутренней области которого лежит точка поверхности трехмерного тела, соответствующая распознанной точке стереоизображения

Randomized Machine Learning: Statement, solution, applications

In this paper we propose a new machine learning concept called randomized machine learning, in which model parameters are assumed random and data are assumed to contain random errors. Distinction of this approach from “classical” machine learning is that optimal estimation deals with the probability density functions of random parameters and the “worst” probability density of random data errors. As the optimality criterion of estimation, randomized machine learning employs the generalized information entropy maximized on a set described by the system of empirical balances. We apply this approach to text classification and dynamic regression problems. The results illustrate capabilities of the approach

Распознавание точек привязки трехмерных объектов по стереоизображению в системах технического зрения

В процессе реконструкции формы трехмерного тела по стереоизображению возникает задача распознавания точек привязки на поверхности объекта. Эти точки используются в алгоритме триангуляции, когда формируется описание модели объекта. Один из способов уточнения координат точек привязки – анализ карты диспаритета для выделенного сегмента стереоизображения. Предлагаемый метод распознавания основан на использовании марковской сети для описания карты диспаритета, преобразовании графа этой сети путём анализа распределения яркостей пикселей изображения. Возможность выбора приоритетного направления смещения при обходе графа карты диспаритета обеспечивает эффективность работы алгоритма, основанного на описанном метод