Robust density modelling using the student's t-distribution for human action recognition

The extraction of human features from videos is often inaccurate and prone to outliers. Such outliers can severely affect density modelling when the Gaussian distribution is used as the model since it is highly sensitive to outliers. The Gaussian distribution is also often used as base component of graphical models for recognising human actions in the videos (hidden Markov model and others) and the presence of outliers can significantly affect the recognition accuracy. In contrast, the Student's t-distribution is more robust to outliers and can be exploited to improve the recognition rate in the presence of abnormal data. In this paper, we present an HMM which uses mixtures of t-distributions as observation probabilities and show how experiments over two well-known datasets (Weizmann, MuHAVi) reported a remarkable improvement in classification accuracy. © 2011 IEEE

Sparse Signal Processing and Statistical Inference for Internet of Things

Data originating from many devices within the Internet of Things (IoT) framework can be modeled as sparse signals. Efficient compression techniques of such data are essential to reduce the memory storage, bandwidth, and transmission power. In this thesis, I develop some theory and propose practical schemes for IoT applications to exploit the signal sparsity for efficient data acquisition and compression under the frameworks of compressed sensing (CS) and transform coding. In the context of CS, the restricted isometry constant of finite Gaussian measurement matrices is investigated, based on the exact distributions of the extreme eigenvalues of Wishart matrices. The analysis determines how aggressively the signal can be sub-sampled and recovered from a small number of linear measurements. The signal reconstruction is guaranteed, with a predefined probability, via various recovery algorithms. Moreover, the measurement matrix design for simultaneously acquiring multiple signals is considered. This problem is important for IoT networks, where a huge number of nodes are involved. In this scenario, the presented analytical methods provide limits on the compression of joint sparse sources by analyzing the weak restricted isometry constant of Gaussian measurement matrices. Regarding transform coding, two efficient source encoders for noisy sparse sources are proposed, based on channel coding theory. The analytical performance is derived in terms of the operational rate-distortion and energy-distortion. Furthermore, a case study for the compression of real signals from a wireless sensor network using the proposed encoders is considered. These techniques can reduce the power consumption and increase the lifetime of IoT networks. Finally, a frame synchronization mechanism has been designed to achieve reliable radio links for IoT devices, where optimal and suboptimal metrics for noncoherent frame synchronization are derived. The proposed tests outperform the commonly used correlation detector, leading to accurate data extraction and reduced power consumption

Proceedings of the 7th Sound and Music Computing Conference

Proceedings of the SMC2010 - 7th Sound and Music Computing Conference, July 21st - July 24th 2010

Anuário Científico – 2009 & 2010 Resumos de Artigos, Comunicações, Teses, Patentes, Livros e Monografias de Mestrado

O Conselho Técnico-Científico do Instituto Superior de Engenharia de Lisboa (ISEL), na senda da consolidação da divulgação do conhecimento e da ciência desenvolvidos pelo nosso corpo docente, propõe-se publicar mais uma edição do Anuário Científico, relativa à produção científica de 2009 e 2010. A investigação, enquanto vertente estratégica do Instituto Superior de Engenharia de Lisboa (ISEL), tem concorrido para o seu reconhecimento nacional e internacional como instituição de referência e de qualidade na área do ensino das engenharias. É também nesta vertente que o ISEL consubstancia a sua ligação à sociedade portuguesa e internacional através da transferência de tecnologia e de conhecimento, resultantes da sua atividade científica e pedagógica, contribuindo para o seu desenvolvimento e crescimento de forma sustentada. São parte integrante do Anuário Científico todos os conteúdos com afiliação ISEL resultantes de resumos de artigos publicados em livros, revistas e atas de congressos que os docentes do ISEL apresentaram em fóruns e congressos nacionais e internacionais, bem como teses e patentes. Desde 2002, ano da publicação da primeira edição, temos assistido a uma evolução crescente do número de publicações de conteúdos científicos, fruto do trabalho desenvolvido pelos docentes que se têm empenhado com afinco e perseverança. Contudo, nestes dois anos (2009 e 2010) constatou-se um decréscimo no número de publicações, principalmente em 2010. Uma das causas poderá estar diretamente relacionada com a redução do financiamento ao ensino superior uma vez que limita toda a investigação no âmbito da atividade de I&D e da produção científica. Na sequência da implementação do Processo de Bolonha em 2006, o ISEL promoveu a criação de cursos de Mestrado disponibilizando uma oferta educativa mais completa e diversificada aos seus alunos, mas também de outras instituições, dotando-os de competências inovadoras apropriadas ao mercado de trabalho que hoje se carateriza mais competitivo e dinâmico. Terminados os períodos escolar e de execução das monografias dos alunos, os resumos destas são igualmente parte integrante deste Anuário, no que concerne à conclusão dos Mestrados em 2009 e 2010.A fim de permitir uma maior acessibilidade à comunidade científica e à sociedade civil, o Anuário Científico será editado de ora avante em formato eletrónico. Excecionalmente esta edição contempla publicações referentes a dois anos – 2009 e 2010