Line-Field Based Adaptive Image Model for Blind Deblurring

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH

Bayesian population inference for effective connectivity

Thesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, 2005.Includes bibliographical references (p. 157-169).A hierarchical model based on the Multivariate Autoregessive (MAR) process is proposed to jointly model functional neuroimaging time series collected from multiple subjects, and to characterize the distribution of MAR coefficients across the population from which those subjects were drawn. Thus, model-based inference about the interaction between brain regions, termed effective connectivity, may be generalized beyond those subjects studied. The posterior density of population- and subject-level connectivity parameters is estimated in a Variational Bayesian (VB) framework, and structural model parameters are chosen by the corresponding evidence criterion. The significance of resulting connectivity statistics are evaluated by permutation-based approximations to the null distribution. The method is demonstrated on simulated data and on actual multi-subject functional time series from electroencephalography (EEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI).by Eric Richard Cosman, Jr.Ph.D

Segmentation d'images et suivi d'objets en vidéos approches par estimation, sélection de caractéristiques et contours actifs

Cette thèse aborde deux problèmes parmi les plus importants et les plus complexes dans la vision artificielle, qui sont la segmentation d'images et le suivi d'objets dans les vidéos. Nous proposons plusieurs approches, traitant de ces deux problèmes, qui sont basées sur la modélisation variationnelle (contours actifs) et statistique. Ces approches ont pour but de surmonter différentes limites théoriques et pratiques (algorithmiques) de ces deux problèmes. En premier lieu, nous abordons le problème d'automatisation de la segmentation par contours actifs"ensembles de niveaux", et sa généralisation pour le cas de plusieurs régions. Pour cela, un modèle permettant d'estimer l'information de régions de manière automatique, et adaptative au contenu de l'image, est proposé. Ce modèle n'utilise aucune information a priori sur les régions, et traite également les images de couleur et de texture, avec un nombre arbitraire de régions. Nous introduisons ensuite une approche statistique pour estimer et intégrer la pertinence des caractéristiques et la sémantique dans la segmentation d'objets d'intérêt. En deuxième lieu, nous abordons le problème du suivi d'objets dans les vidéos en utilisant les contours actifs. Nous proposons pour cela deux modèles différents. Le premier suppose que les propriétés photométriques des objets suivis sont invariantes dans le temps, mais le modèle est capable de suivre des objets en présence de bruit, et au milieu de fonds de vidéos non-statiques et encombrés. Ceci est réalisé grâce à l'intégration de l'information de régions, de frontières et de formes des objets suivis. Le deuxième modèle permet de prendre en charge les variations photométriques des objets suivis, en utilisant un modèle statistique adaptatif à l'apparence de ces derniers. Finalement, nous proposons un nouveau modèle statistique, basé sur la Gaussienne généralisée, pour une représentation efficace de données bruitées et de grandes dimensions en segmentation. Ce modèle est utilisé pour assurer la robustesse de la segmentation des images de couleur contenant du bruit, ainsi que des objets en mouvement dans les vidéos (acquises par des caméras statiques) contenant de l'ombrage et/ou des changements soudains d'illumination

Investigation of a dynamic economic system : the specification of Australian beef cattle supply

This thesis is concerned with investigating the practical determination of an appropriate specification for a dynamic economic system, that of Australian beef cattle supply. As such, it may be logically divided into four parts. Part 1, consists of Chapters I, II and III, which are necessary and lengthy scene-setting Chapters in various guises. Chapter I contains a general introduction to practical specification searches and an overview of the thesis. Chapter II and related Appendices develop the chosen application through all its component stages of economic specification, data considerations and econometric specification, introducing some new developments. Chapter III introduces the major quantitative aspects of the specification search for later development. Part 2, made up of Chapters IV, V and VI, concerns those quantitative components that utilise available data and contain the main technical developments of the thesis. Chapter IV considers the diagnostic testing component, especially those related to data questions both individually and jointly. Chapter V considers the model selection component, especially in relation to the comprehensive model made up of individual (non-nested) models. Chapter VI develops extensions to both the components considered that are relevant to the chosen application. Part 3, comprises Chapters VII and VIII, and contains applications of the earlier developments. Chapter VII specifically applies some of the extended techniques that were developed to an empirical example suited to their illustration. Chapter VIII applies the procedures in general to the chosen application that was developed earlier. Part 4, consists of Chapter IX which contains a summary incorporating an overall strategy for specifications searches and brief concluding comments