Synchronization in Complex Systems Following the Decision Based Queuing Process: The Rhythmic Applause as a Test Case

Living communities can be considered as complex systems, thus a fertile ground for studies related to their statistics and dynamics. In this study we revisit the case of the rhythmic applause by utilizing the model proposed by V\'azquez et al. [A. V\'azquez et al., Phys. Rev. E 73, 036127 (2006)] augmented with two contradicted {\it driving forces}, namely: {\it Individuality} and {\it Companionship}. To that extend, after performing computer simulations with a large number of oscillators we propose an explanation on the following open questions (a) why synchronization occurs suddenly, and b) why synchronization is observed when the clapping period ($T_c$) is $1.5 \cdot T_s < T_c < 2.0 \cdot T_s$ ($T_s$ is the mean self period of the spectators) and is lost after a time. Moreover, based on the model, a weak preferential attachment principle is proposed which can produce complex networks obeying power law in the distribution of number edges per node with exponent greater than 3.Comment: 16 pages, 5 figure

Optimally rotation-equivariant directional derivative kernels

Abstract. We describe a framework for the design of directional derivative kernels for two-dimensional discrete signals in which we optimize a measure of rotation-equivariance in the Fourier domain. The formulation is applicable to rst-order and higher-order derivatives. We design a set of compact, separable, linear-phase derivative kernels of di erent orders and demonstrate their accuracy.

Automatic Mesh-Based Segmentation of Multiple Organs in MR Images

La segmentation de structures anatomiques multiples dans des images de résonance magnétique (RM) est souvent requise dans des applications de génie biomédical telles que la simulation numérique, la chirurgie guidée par l’image, la planification de traitements, etc. De plus, il y a un besoin croissant pour une segmentation automatique d’organes multiples et de structures complexes à partir de cette modalité d’imagerie. Il existe plusieurs techniques de segmentation multi-objets qui ont été appliquées avec succès sur des images de tomographie axiale à rayons-X (CT). Cependant, dans le cas des images RM cette tâche est plus difficile en raison de l’inhomogénéité des intensités dans ces images et de la variabilité dans l’apparence des structures anatomiques. Par conséquent, l’état de l’art sur la segmentation multi-objets sur des images RM est beaucoup plus faible que celui sur les images CT. Parmi les travaux qui portent sur la segmentation d’images RM, les approches basées sur la segmentation de régions sont sensibles au bruit et la non uniformité de l’intensité dans les images. Les approches basées sur les contours ont de la difficulté à regrouper les informations sur les contours de sorte à produire un contour fermé cohérent. Les techniques basées sur les atlas peuvent avoir des problèmes en présence de structures complexes avec une grande variabilité anatomique. Les modèles déformables représentent une des méthodes les plus populaire pour la détection automatique de différents organes dans les images RM. Cependant, ces modèles souffrent encore d’une limitation importante qui est leur sensibilité à la position initiale et la forme du modèle. Une initialisation inappropriée peut conduire à un échec dans l’extraction des frontières des objets. D’un autre côté, le but ultime d’une segmentation automatique multi-objets dans les images RM est de produire un modèle qui peut aider à extraire les caractéristiques structurelles d’organes distincts dans les images. Les méthodes d’initialisation automatique actuelles qui utilisent différents descripteurs ne réussissent pas complètement l’extraction d’objets multiples dans les images RM. Nous avons besoin d’exploiter une information plus riche qui se trouve dans les contours des organes. Dans ce contexte les maillages adaptatifs anisotropiques semblent être une solution potentielle au problème soulevé. Les maillages adaptatifs anisotropiques construits à partir des images RM contiennent de l’information à un plus haut niveau d’abstraction représentant les éléments, d’une orientation et d’une forme donnée, qui constituent les différents organes dans l’image. Les méthodes existantes pour la construction de maillages adaptatifs sont basées sur les intensités dans l’image et possèdent une limitation pratique qui est l’alignement inadéquat des éléments du maillage en présence de contours inclinés dans l’image. Par conséquent, nous avons aussi besoin d’améliorer le processus d’adaptation de maillage pour produire une meilleure représentation de l’image basée sur un maillage.----------ABSTRACT: Segmentation of multiple anatomical structures in MR images is often required for biomedical engineering applications such as clinical simulation, image-guided surgery, treatment planning, etc. Moreover, there is a growing need for automatic segmentation of multiple organs and complex structures from this medical imaging modality. Many successful multi-object segmentation attempts were introduced for CT images. However in the case of MR images it is a more challenging task due to intensity inhomogeneity and variability of anatomy appearance. Therefore, state-of-the-art in multi-object MR segmentation is very inferior to that of CT images. In literature dealing with MR image segmentation, the region-based approaches are sensitive to noise and non-uniformity in the input image. The edge-based approaches are challenging to group the edge information into a coherent closed contour. The atlas-based techniques can be problematic for complicated structures with anatomical variability. Deformable models are among the most popular methods for automatic detection of different organs in MR images. However they still have an important limitation which is that they are sensitive to initial position and shape of the model. An unsuitable initialization may provide failure to capture the true boundaries of the objects. On the other hand, a useful aim for an automatic multi-object MR segmentation is to provide a model which promotes understanding of the structural features of the distinct objects within the MR images. The current automatic initialization methods which have used different descriptors are not completely successful in extracting multiple objects from MR images and we need to find richer information that is available from edges. In this regard, anisotropic adaptive meshes seem to be a potential solution to the aforesaid limitation. Anisotropic adaptive meshes constructed from MR images contain higher level, abstract information about the anatomical structures of the organs within the image retained as the elements shape and orientation. Existing methods for constructing adaptive meshes based on image features have a practical limitation where manifest itself in inadequate mesh elements alignment to inclined edges in the image. Therefore, we also have to enhance mesh adaptation process to provide a better mesh-based representation. In this Ph.D. project, considering the highlighted limitations we are going to present a novel method for automatic segmentation of multiple organs in MR images by incorporating mesh adaptation techniques. In our progress, first, we improve an anisotropic adaptation process for the meshes that are constructed from MR images where the mesh elements align adequately to the image content and improve mesh anisotropy along edges in all directions. Then the resulting adaptive meshes are used for initialization of multiple active models which leads to extract initial object boundaries close to the true boundaries of multiple objects simultaneously. Finally, the Vector Field Convolution method is utilized to guide curve evolution towards the object boundaries to obtain the final segmentation results and present a better performance in terms of speed and accuracy

Simultane Tiefen- und Flussbestimmung pflanzlicher Oberflächen

Thema der vorliegenden Arbeit ist die stereobasierte 3D-Vermessung deformierbarer Objekte. Speziell wird der r¨aumliche Verlauf sowie die Verformung von pflanzlichen Oberfl¨achen bestimmt. Die Lage im Raum sowie das Bewegungsfeld der beobachteten Objekte werden simultan als Tiefe und optischer Fluss inMultikamera-Bildsequenzen gesch¨atzt. Dies ist durch einen Near-Baseline-Stereoansatz realisiert. ZeitlicheMehrkamerasequenzen werden als 4D-Datensatz interpretiert. Zur Berechnung der Tiefe kann ein lineares Modell aufgestellt werden. Die Kontinuit¨atsgleichung des optischen Flusses (BCCE) wird um Disparit¨atsterme erweitert. Eine Parametersch¨atzung mit einem differentiellen lokalen Total-Least-Squares-Verfahren, dem Strukturtensoransatz, liefert simultan Tiefen- und Flussinformation. Eine zus¨atzliche Erweiterung der BCCE erlaubt die gleichzeitige Sch¨atzung der Divergenz des Flussfeldes und damit der Tiefengeschwindigkeit. Genauigkeitsanalysen auf synthetischen und realen Sequenzen zeigen die f¨ur das Strukturtensorverfahren charakteristische hohe Rauschstabilit¨at und Genauigkeit. Als botanische Anwendung wird ein Verfahren zur Messung der lokalen relativen Oberfl¨achen¨anderung von sich bewegenden, gew¨olbten Pflanzenorganen aus der Gr¨oßen¨anderung von Teilfl¨achen entwickelt. Der zeitliche Verlauf dieser Wuchsratenmessungen zeigt einen deutlichen Tagesgang. Eine Beschr¨ankung auf die Auswertung statischer Multikamerasequenzen erlaubt die 3D-Vermessung der Kronend¨acher von B¨aumen als gegl¨attete Einh¨ullende. Um dies auch bei ausgedehnten Pflanzenbest¨anden zu erm¨oglichen, wird ein Verfahren entwickelt, das biangular rotierte 3D-Teilrekonstruktionen fusioniert. Als Anwendung erfolgt eine hochaufgel¨oste Rekonstruktion des Verlaufs des Regenwaldkronendaches im Biosphere 2 Center, Arizona

Simultane Tiefen- und Flussbestimmung pflanzlicher Oberflächen

Thema der vorliegenden Arbeit ist die stereobasierte 3D-Vermessung deformierbarer Objekte. Speziell wird der r¨aumliche Verlauf sowie die Verformung von pflanzlichen Oberfl¨achen bestimmt. Die Lage im Raum sowie das Bewegungsfeld der beobachteten Objekte werden simultan als Tiefe und optischer Fluss inMultikamera-Bildsequenzen gesch¨atzt. Dies ist durch einen Near-Baseline-Stereoansatz realisiert. ZeitlicheMehrkamerasequenzen werden als 4D-Datensatz interpretiert. Zur Berechnung der Tiefe kann ein lineares Modell aufgestellt werden. Die Kontinuit¨atsgleichung des optischen Flusses (BCCE) wird um Disparit¨atsterme erweitert. Eine Parametersch¨atzung mit einem differentiellen lokalen Total-Least-Squares-Verfahren, dem Strukturtensoransatz, liefert simultan Tiefen- und Flussinformation. Eine zus¨atzliche Erweiterung der BCCE erlaubt die gleichzeitige Sch¨atzung der Divergenz des Flussfeldes und damit der Tiefengeschwindigkeit. Genauigkeitsanalysen auf synthetischen und realen Sequenzen zeigen die f¨ur das Strukturtensorverfahren charakteristische hohe Rauschstabilit¨at und Genauigkeit. Als botanische Anwendung wird ein Verfahren zur Messung der lokalen relativen Oberfl¨achen¨anderung von sich bewegenden, gew¨olbten Pflanzenorganen aus der Gr¨oßen¨anderung von Teilfl¨achen entwickelt. Der zeitliche Verlauf dieser Wuchsratenmessungen zeigt einen deutlichen Tagesgang. Eine Beschr¨ankung auf die Auswertung statischer Multikamerasequenzen erlaubt die 3D-Vermessung der Kronend¨acher von B¨aumen als gegl¨attete Einh¨ullende. Um dies auch bei ausgedehnten Pflanzenbest¨anden zu erm¨oglichen, wird ein Verfahren entwickelt, das biangular rotierte 3D-Teilrekonstruktionen fusioniert. Als Anwendung erfolgt eine hochaufgel¨oste Rekonstruktion des Verlaufs des Regenwaldkronendaches im Biosphere 2 Center, Arizona

Towards Visual Localization, Mapping and Moving Objects Tracking by a Mobile Robot: a Geometric and Probabilistic Approach

Dans cette thèse, nous résolvons le problème de reconstruire simultanément une représentation de la géométrie du monde, de la trajectoire de l'observateur, et de la trajectoire des objets mobiles, à l'aide de la vision. Nous divisons le problème en trois étapes : D'abord, nous donnons une solution au problème de la cartographie et localisation simultanées pour la vision monoculaire qui fonctionne dans les situations les moins bien conditionnées géométriquement. Ensuite, nous incorporons l'observabilité 3D instantanée en dupliquant le matériel de vision avec traitement monoculaire. Ceci élimine les inconvénients inhérents aux systèmes stéréo classiques. Nous ajoutons enfin la détection et suivi des objets mobiles proches en nous servant de cette observabilité 3D. Nous choisissons une représentation éparse et ponctuelle du monde et ses objets. La charge calculatoire des algorithmes de perception est allégée en focalisant activement l'attention aux régions de l'image avec plus d'intérêt. ABSTRACT : In this thesis we give new means for a machine to understand complex and dynamic visual scenes in real time. In particular, we solve the problem of simultaneously reconstructing a certain representation of the world's geometry, the observer's trajectory, and the moving objects' structures and trajectories, with the aid of vision exteroceptive sensors. We proceeded by dividing the problem into three main steps: First, we give a solution to the Simultaneous Localization And Mapping problem (SLAM) for monocular vision that is able to adequately perform in the most ill-conditioned situations: those where the observer approaches the scene in straight line. Second, we incorporate full 3D instantaneous observability by duplicating vision hardware with monocular algorithms. This permits us to avoid some of the inherent drawbacks of classic stereo systems, notably their limited range of 3D observability and the necessity of frequent mechanical calibration. Third, we add detection and tracking of moving objects by making use of this full 3D observability, whose necessity we judge almost inevitable. We choose a sparse, punctual representation of both the world and the moving objects in order to alleviate the computational payload of the image processing algorithms, which are required to extract the necessary geometrical information out of the images. This alleviation is additionally supported by active feature detection and search mechanisms which focus the attention to those image regions with the highest interest. This focusing is achieved by an extensive exploitation of the current knowledge available on the system (all the mapped information), something that we finally highlight to be the ultimate key to success