Texture Transfer Based on Texture Descriptor Variations

In this report, we tackle the problem of image-space texture transfer which aims to modify an object or surface material by replacing its input texture by another reference texture. The main challenge of texture transfer is to successfully reproduce the reference texture patterns while preserving the input texture variations due to its environment such as illumination or shape variations. We propose to use a texture descriptor composed of local luminance and local gradients orientation and magnitude to characterize the input texture variations. We then introduce a guided texture synthesis algorithm to synthesize a texture resembling the reference texture with the input texture variations. The main contribution of our algorithm is its ability to locally deform the reference texture according to local texture descriptors in order to better reproduce the input texture variations. We show that our approach is able to produce results comparable with current state-of-the-art approaches but with fewer user inputs.Dans ce rapport, nous nous intéressons au transfert de texture en espace imagequi consiste à modifier le matériau d’un objet ou d’une surface en remplaçant sa texture d’entréepar une texture de référence. La principale difficulté du transfert de texture est d’arriver àreproduire les motifs de la texture de référence, tout en préservant les variations de la textured’entrée introduites par son environnement comme des variations de forme ou d’illumination.Nous proposons d’utiliser un descripteur de texture composé de la luminance locale ainsi que del’orientation et l’amplitude locale des gradients afin de caractériser les variations de la textured’entrée. Nous introduisons ensuite un algorithme de synthèse de texture guidé afin de synthétiserune texture ressemblant à la référence mais préservant les variations de la texture d’entrée. Laprincipale contribution de cet algorithme est sa capacité à déformer la texture de référencelocalement en fonction du descripteur de texture. Cette approche permet d’obtenir des résultatscomparables à l’état de l’art, mais nécessitant moins d’informations de la part de l’utilisateur

Beyond the arithmetic mean : extensions of spectral clustering and semi-supervised learning for signed and multilayer graphs via matrix power means

In this thesis we present extensions of spectral clustering and semi-supervised learning to signed and multilayer graphs. These extensions are based on a one-parameter family of matrix functions called Matrix Power Means. In the scalar case, this family has the arithmetic, geometric and harmonic means as particular cases. We study the effectivity of this family of matrix functions through suitable versions of the stochastic block model to signed and multilayer graphs. We provide provable properties in expectation and further identify regimes where the state of the art fails whereas our approach provably performs well. Some of the settings that we analyze are as follows: first, the case where each layer presents a reliable approximation to the overall clustering; second, the case when one single layer has information about the clusters whereas the remaining layers are potentially just noise; third, the case when each layer has only partial information but all together show global information about the underlying clustering structure. We present extensive numerical verifications of all our results and provide matrix-free numerical schemes. With these numerical schemes we are able to show that our proposed approach based on matrix power means is scalable to large sparse signed and multilayer graphs. Finally, we evaluate our methods in real world datasets. For instance, we show that our approach consistently identifies clustering structure in a real signed network where previous approaches failed. This further verifies that our methods are competitive to the state of the art.In dieser Arbeit stellen wir Erweiterungen von spektralem Clustering und teilüberwachtem Lernen auf signierte und mehrschichtige Graphen vor. Diese Erweiterungen basieren auf einer einparametrischen Familie von Matrixfunktionen, die Potenzmittel genannt werden. Im skalaren Fall hat diese Familie die arithmetischen, geometrischen und harmonischen Mittel als Spezialfälle. Wir untersuchen die Effektivität dieser Familie von Matrixfunktionen durch Versionen des stochastischen Blockmodells, die für signierte und mehrschichtige Graphen geeignet sind. Wir stellen beweisbare Eigenschaften vor und identifizieren darüber hinaus Situationen in denen neueste, gegenwärtig verwendete Methoden versagen, während unser Ansatz nachweislich gut abschneidet. Wir untersuchen unter anderem folgende Situationen: erstens den Fall, dass jede Schicht eine zuverlässige Approximation an die Gesamtclusterung darstellt; zweitens den Fall, dass eine einzelne Schicht Informationen über die Cluster hat, während die übrigen Schichten möglicherweise nur Rauschen sind; drittens den Fall, dass jede Schicht nur partielle Informationen hat, aber alle zusammen globale Informationen über die zugrunde liegende Clusterstruktur liefern. Wir präsentieren umfangreiche numerische Verifizierungen aller unserer Ergebnisse und stellen matrixfreie numerische Verfahren zur Verfügung. Mit diesen numerischen Methoden sind wir in der Lage zu zeigen, dass unser vorgeschlagener Ansatz, der auf Potenzmitteln basiert, auf große, dünnbesetzte signierte und mehrschichtige Graphen skalierbar ist. Schließlich evaluieren wir unsere Methoden an realen Datensätzen. Zum Beispiel zeigen wir, dass unser Ansatz konsistent Clustering-Strukturen in einem realen signierten Netzwerk identifiziert, wo frühere Ansätze versagten. Dies ist ein weiterer Nachweis, dass unsere Methoden konkurrenzfähig zu den aktuell verwendeten Methoden sind