Maximum rectilinear convex subsets

Let P be a set of n points in the plane. We consider a variation of the classical Erd\H os-Szekeres problem, presenting efficient algorithms with O(n3) running time and O(n2) space complexity that compute (1) a subset S of P such that the boundary of the rectilinear convex hull of S has the maximum number of points from P, (2) a subset S of P such that the boundary of the rectilinear convex hull of S has the maximum number of points from P and its interior contains no element of P, (3) a subset S of P such that the rectilinear convex hull of S has maximum area and its interior contains no element of P, and (4) when each point of P is assigned a weight, positive or negative, a subset S of P that maximizes the total weight of the points in the rectilinear convex hull of S. We also revisit the problems of computing a maximum area orthoconvex polygon and computing a maximum area staircase polygon, amidst a point set in a rectangular domain. We obtain new and simpler algorithms to solve both problems with the same complexity as in the state of the art

Mapping Multiple Regions to the Grid with Bounded Hausdorff Distance

We study a problem motivated by digital geometry: given a set of disjoint geometric regions, assign each region Ri a set of grid cells Pi, so that Pi is connected, similar to Ri, and does not touch any grid cell assigned to another region. Similarity is measured using the Hausdorff distance. We analyze the achievable Hausdorff distance in terms of the number of input regions, and prove asymptotically tight bounds for several classes of input regions

Problems and applications of Discrete and Computational Geometry concerning graphs, polygons, and points in the plane

Esta tesistratasobreproblemasyaplicacionesdelageometríadiscretay computacional enelplano,relacionadosconpolígonos,conjuntosdepuntos y grafos. Después deunprimercapítulointroductorio,enelcapítulo 2 estudiamos una generalizacióndeunfamosoproblemadevisibilidadenelámbitodela O-convexidad. Dadounconjuntodeorientaciones(ángulos) O, decimosque una curvaes O-convexa si suintersecciónconcualquierrectaparalelaauna orientaciónde O es conexa.Cuando O = {0◦, 90◦}, nosencontramosenel caso delaortoconvexidad,consideradodeespecialrelevancia.El O-núcleo de unpolígonoeselconjuntodepuntosdelmismoquepuedenserconectados con cualquierotropuntodelpolígonomedianteunacurva O-convexa.En este trabajoobtenemos,para O = {0◦} y O = {0◦, 90◦}, unalgoritmopara calcular ymantenerel O-núcleodeunpolígonoconformeelconjuntode orientaciones O rota. Dichoalgoritmoproporciona,además,losángulosde rotación paralosqueel O-núcleotieneáreayperímetromáximos. En elcapítulo 3 consideramos unaversiónbicromáticadeunproblema combinatorioplanteadoporNeumann-LarayUrrutia.Enconcreto,de- mostramos quetodoconjuntode n puntosazulesy n puntosrojosenel plano contieneunparbicromáticodepuntostalquetodocírculoquelos tenga ensufronteracontieneensuinterioralmenos n(1− 1 √2 )−o(n) puntos del conjunto.Esteproblemaestáfuertementeligadoalcálculodelosdiagra- mas deVoronoideordensuperiordelconjuntodepuntos,pueslasaristas de estosdiagramascontienenprecisamentetodosloscentrosdeloscírculos que pasanpordospuntosdelconjunto.Porello,nuestralíneadetrabajo actual enesteproblemaconsisteenexplorarestaconexiónrealizandoun estudio detalladodelaspropiedadesdelosdiagramasdeVoronoideorden superior. En loscapítulos 4 y 5, planteamosdosaplicacionesdelateoríadegrafos 6 7 al análisissensorialyalcontroldeltráficoaéreo,respectivamente.Enel primer caso,presentamosunnuevométodoquecombinatécnicasestadísti- cas ygeométricasparaanalizarlasopinionesdelosconsumidores,recogidas a travésdemapeoproyectivo.Estemétodoesunavariacióndelmétodo SensoGraph ypretendecapturarlaesenciadelmapeoproyectivomediante el cálculodelasdistanciaseuclídeasentrelosparesdemuestrasysunor- malización enelintervalo [0, 1]. Acontinuación,aplicamoselmétodoaun ejemplo prácticoycomparamossusresultadosconlosobtenidosmediante métodosclásicosdeanálisissensorialsobreelmismoconjuntodedatos. En elsegundocaso,utilizamoslatécnicadelespectro-coloreadodegrafos para plantearunmodelodecontroldeltráficoaéreoquepretendeoptimizar el consumodecombustibledelosavionesalmismotiempoqueseevitan colisiones entreellos.This thesisdealswithproblemsandapplicationsofdiscreteandcomputa- tional geometryintheplane,concerningpolygons,pointsets,andgraphs. After afirstintroductorychapter,inChapter 2 westudyageneraliza- tion ofafamousvisibilityproblemintheframeworkof O-convexity. Given a setoforientations(angles) O, wesaythatacurveis O-convex if itsin- tersection withanylineparalleltoanorientationin O is connected.When O = {0◦, 90◦}, wefindourselvesinthecaseoforthoconvexity,consideredof specialrelevance.The O-kernel of apolygonisthesubsetofpointsofthe polygonthatcanbeconnectedtoanyotherpointofthepolygonwithan O-convexcurve.Inthisworkweobtain,for O = {0◦} and O = {0◦, 90◦}, an algorithm tocomputeandmaintainthe O-kernelofapolygonasthesetof orientations O rotates. Thisalgorithmalsoprovidestheanglesofrotation that maximizetheareaandperimeterofthe O-kernel. In Chapter 3, weconsiderabichromaticversionofacombinatorialprob- lem posedbyNeumann-LaraandUrrutia.Specifically,weprovethatevery set of n blue and n red pointsintheplanecontainsabichromaticpairof pointssuchthateverycirclehavingthemonitsboundarycontainsatleast n(1 − 1 √2 ) − o(n) pointsofthesetinitsinterior.Thisproblemisclosely related toobtainingthehigherorderVoronoidiagramsofthepointset.The edges ofthesediagramscontain,precisely,allthecentersofthecirclesthat pass throughtwopointsoftheset.Therefore,ourcurrentlineofresearch on thisproblemconsistsonexploringthisconnectionbystudyingindetail the propertiesofhigherorderVoronoidiagrams. In Chapters 4 and 5, weconsidertwoapplicationsofgraphtheoryto sensory analysisandairtrafficmanagement,respectively.Inthefirstcase, weintroduceanewmethodwhichcombinesgeometricandstatisticaltech- niques toanalyzeconsumeropinions,collectedthroughprojectivemapping. This methodisavariationofthemethodSensoGraph.Itaimstocapture 4 5 the essenceofprojectivemappingbycomputingtheEcuclideandistances betweenpairsofsamplesandnormalizingthemtotheinterval [0, 1]. Weap- ply themethodtoareal-lifescenarioandcompareitsperformancewiththe performanceofclassicmethodsofsensoryanalysisoverthesamedataset. In thesecondcase,weusetheSpectrumGraphColoringtechniquetopro- poseamodelforairtrafficmanagementthataimstooptimizetheamount of fuelusedbytheairplanes,whileavoidingcollisionsbetweenthem

06421 Abstracts Collection -- Robot Navigation

From 15.10.06 to 20.10.06, the Dagstuhl Seminar 06421 ``Robot Navigation\u27\u27generate automatically was held in the International Conference and Research Center (IBFI), Schloss Dagstuhl. During the seminar, several participants presented their current research, and ongoing work and open problems were discussed. Abstracts of the presentations given during the seminar as well as abstracts of seminar results and ideas are put together in this paper. The first section describes the seminar topics and goals in general. Links to extended abstracts or full papers are provided, if available

Visualization of dynamic multidimensional and hierarchical datasets

When it comes to tools and techniques designed to help understanding complex abstract data, visualization methods play a prominent role. They enable human operators to lever age their pattern finding, outlier detection, and questioning abilities to visually reason about a given dataset. Many methods exist that create suitable and useful visual represen tations of static abstract, non-spatial, data. However, for temporal abstract, non-spatial, datasets, in which the data changes and evolves through time, far fewer visualization tech niques exist. This thesis focuses on the particular cases of temporal hierarchical data representation via dynamic treemaps, and temporal high-dimensional data visualization via dynamic projec tions. We tackle the joint question of how to extend projections and treemaps to stably, accurately, and scalably handle temporal multivariate and hierarchical data. The literature for static visualization techniques is rich and the state-of-the-art methods have proven to be valuable tools in data analysis. Their temporal/dynamic counterparts, however, are not as well studied, and, until recently, there were few hierarchical and high-dimensional methods that explicitly took into consideration the temporal aspect of the data. In addi tion, there are few or no metrics to assess the quality of these temporal mappings, and even fewer comprehensive benchmarks to compare these methods. This thesis addresses the abovementioned shortcomings. For both dynamic treemaps and dynamic projections, we propose ways to accurately measure temporal stability; we eval uate existing methods considering the tradeoff between stability and visual quality; and we propose new methods that strike a better balance between stability and visual quality than existing state-of-the-art techniques. We demonstrate our methods with a wide range of real-world data, including an application of our new dynamic projection methods to support the analysis and classification of hyperkinetic movement disorder data.Quando se trata de ferramentas e técnicas projetadas para ajudar na compreensão dados abstratos complexos, métodos de visualização desempenham um papel proeminente. Eles permitem que os operadores humanos alavanquem suas habilidades de descoberta de padrões, detecção de valores discrepantes, e questionamento visual para a raciocinar sobre um determinado conjunto de dados. Existem muitos métodos que criam representações visuais adequadas e úteis de para dados estáticos, abstratos, e não-espaciais. No entanto, para dados temporais, abstratos, e não-espaciais, isto é, dados que mudam e evoluem no tempo, existem poucas técnicas apropriadas. Esta tese concentra-se nos casos específicos de representação temporal de dados hierárquicos por meio de treemaps dinâmicos, e visualização temporal de dados de alta dimen sionalidade via projeções dinâmicas. Nós abordar a questão conjunta de como estender projeções e treemaps de forma estável, precisa e escalável para lidar com conjuntos de dados hierárquico-temporais e multivariado-temporais. Em ambos os casos, a literatura para técnicas estáticas é rica e os métodos estado da arte provam ser ferramentas valiosas em análise de dados. Suas contrapartes temporais/dinâmicas, no entanto, não são tão bem estudadas e, até recentemente, existiam poucos métodos hierárquicos e de alta dimensão que explicitamente levavam em consideração o aspecto temporal dos dados. Além disso, existiam poucas métricas para avaliar a qualidade desses mapeamentos visuais temporais, e ainda menos benchmarks abrangentes para comparação esses métodos. Esta tese aborda as deficiências acima mencionadas para treemaps dinâmicos e projeções dinâmicas. Propomos maneiras de medir com precisão a estabilidade temporal; avalia mos os métodos existentes, considerando o compromisso entre estabilidade e qualidade visual; e propomos novos métodos que atingem um melhor equilíbrio entre estabilidade e a qualidade visual do que as técnicas estado da arte atuais. Demonstramos nossos mé todos com uma ampla gama de dados do mundo real, incluindo uma aplicação de nossos novos métodos de projeção dinâmica para apoiar a análise e classificação dos dados de transtorno de movimentos

Visualization of dynamic multidimensional and hierarchical datasets

When it comes to tools and techniques designed to help understanding complex abstract data, visualization methods play a prominent role. They enable human operators to lever age their pattern finding, outlier detection, and questioning abilities to visually reason about a given dataset. Many methods exist that create suitable and useful visual represen tations of static abstract, non-spatial, data. However, for temporal abstract, non-spatial, datasets, in which the data changes and evolves through time, far fewer visualization tech niques exist. This thesis focuses on the particular cases of temporal hierarchical data representation via dynamic treemaps, and temporal high-dimensional data visualization via dynamic projec tions. We tackle the joint question of how to extend projections and treemaps to stably, accurately, and scalably handle temporal multivariate and hierarchical data. The literature for static visualization techniques is rich and the state-of-the-art methods have proven to be valuable tools in data analysis. Their temporal/dynamic counterparts, however, are not as well studied, and, until recently, there were few hierarchical and high-dimensional methods that explicitly took into consideration the temporal aspect of the data. In addi tion, there are few or no metrics to assess the quality of these temporal mappings, and even fewer comprehensive benchmarks to compare these methods. This thesis addresses the abovementioned shortcomings. For both dynamic treemaps and dynamic projections, we propose ways to accurately measure temporal stability; we eval uate existing methods considering the tradeoff between stability and visual quality; and we propose new methods that strike a better balance between stability and visual quality than existing state-of-the-art techniques. We demonstrate our methods with a wide range of real-world data, including an application of our new dynamic projection methods to support the analysis and classification of hyperkinetic movement disorder data.Quando se trata de ferramentas e técnicas projetadas para ajudar na compreensão dados abstratos complexos, métodos de visualização desempenham um papel proeminente. Eles permitem que os operadores humanos alavanquem suas habilidades de descoberta de padrões, detecção de valores discrepantes, e questionamento visual para a raciocinar sobre um determinado conjunto de dados. Existem muitos métodos que criam representações visuais adequadas e úteis de para dados estáticos, abstratos, e não-espaciais. No entanto, para dados temporais, abstratos, e não-espaciais, isto é, dados que mudam e evoluem no tempo, existem poucas técnicas apropriadas. Esta tese concentra-se nos casos específicos de representação temporal de dados hierárquicos por meio de treemaps dinâmicos, e visualização temporal de dados de alta dimen sionalidade via projeções dinâmicas. Nós abordar a questão conjunta de como estender projeções e treemaps de forma estável, precisa e escalável para lidar com conjuntos de dados hierárquico-temporais e multivariado-temporais. Em ambos os casos, a literatura para técnicas estáticas é rica e os métodos estado da arte provam ser ferramentas valiosas em análise de dados. Suas contrapartes temporais/dinâmicas, no entanto, não são tão bem estudadas e, até recentemente, existiam poucos métodos hierárquicos e de alta dimensão que explicitamente levavam em consideração o aspecto temporal dos dados. Além disso, existiam poucas métricas para avaliar a qualidade desses mapeamentos visuais temporais, e ainda menos benchmarks abrangentes para comparação esses métodos. Esta tese aborda as deficiências acima mencionadas para treemaps dinâmicos e projeções dinâmicas. Propomos maneiras de medir com precisão a estabilidade temporal; avalia mos os métodos existentes, considerando o compromisso entre estabilidade e qualidade visual; e propomos novos métodos que atingem um melhor equilíbrio entre estabilidade e a qualidade visual do que as técnicas estado da arte atuais. Demonstramos nossos mé todos com uma ampla gama de dados do mundo real, incluindo uma aplicação de nossos novos métodos de projeção dinâmica para apoiar a análise e classificação dos dados de transtorno de movimentos