Barcoding cryptic bumblebee taxa: B. lucorum, B. crytarum and B. magnus, a case study (Hymenoptera: Apidae: Bombus).

Königinnen der fünf Taxa der Untergattung Bombus sensu stricto (Bombus sporadicus, B. terrestris, B. lucorum, B. cryptarum und B. magnus) wurden an verschiedenen Orten quer durch Europa im Frühjahr gefangen, um künstliche Kolonien zu züchten. Mitochondriale Cytochrome Oxidase Untereinheit I (COI) von 40 Proben wurde sequenziert (Teilsequenzen 1005 bp Länge). Die Divergenz der Sequenzen zwischen den Taxa beträgt etwa 30 bis 60 Basen-Substitutionen und die Tamura-Nei Genetische Distanz 0.05–0.25, während innerhalb der Taxa die Divergenz nur 1 bis 6 Basen-Substitutionen beträgt und die Tamura-Nei Genetische Distanz 0.002–0.007. Zusätzlich zu den Clustern für B. sporadicus und B. terrestris zeigt das Phylogramm drei weitere Cluster: den Cluster α für B. lucorum, den Cluster β für B. cryptarum und den Cluster γ für B. magnus. Die Cluster α, β und γ der Taxa des so genannten lucorum-Komplexes sind klar getrennt, mit geringer Variabilität, keiner Überlappung und keiner Endeinheit mit unklarer Position. Da die COI-Sequenzen keine Lücken aufweisen, können die einzelnen Nukleotide wie homologe Positionen verwendet werden. Jedes Taxon besitzt etwa 8–12 eigene Substitutionen, die als diagnostische Positionen verwendet werden können, um das Taxon zu charakterisieren. Mit den klassischen Werkzeugen der Kladistik wurde mittels dieser diagnostischen Positionen ein Stammbaum erarbeitet. Eine Barcode-Abfrage hat alle zweifelhaften Proben richtig bestimmt. Die topologische Position von GenBank-Sequenzen falsch bestimmter Proben und von Proben gealterter DNA wird diskutiert. Museumsproben dreier asiatischer Taxa mit unbekannter Zuordnung wurden sequenziert, um zu prüfen, inwieweit auch Museumsproben mit gealterter DNA mit Hilfe der diagnostischen Positionen zugeordnet werden können. Die Bestimmung mittels morphologischer und genetischer Merkmale wird diskutiert, und die Bestimmung kritischer Proben mittels Stammbaum (= genetischer Distanz) und mittels diagnostischen Positionen wird verglichen.Spring queens of five taxa of the subgenus Bombus sensu stricto (Bombus sporadicus, B. terrestris, B. lucorum, B. cryptarum and B. magnus) were collected from different localities throughout Europe to rear artificial colonies. The mitochondrial cytochrome oxidase subunit I of 40 specimens was sequenced (partial sequence of 1005 bp length). Interspecific sequence divergence was about 30 to 60 base substitutions and the Tamura-Nei genetic distance was approximately 0.05 to 0.25, whereas the intraspecific sequence divergence was only 1 to 6 base substitutions and the Tamura-Nei genetic distance was about 0.002 to 0.007. In addition to the B. sporadicus and B. terrestris cluster, three clusters were obtained in the phylogenetic tree: cluster α for B. lucorum, cluster β for B. cryptarum and cluster γ for B. magnus. The three clusters α, β and γ, which represent taxa of the so-called lucorum-complex, were well separated, with low variability, no intergrading and no terminal units of unclear position. As there are no gaps in the alignments of the cytochrome oxidase subunit I sequences single nucleotide sites can be used as positional homologies. Each taxon is characterised by about 8 to 12 substitutions, which are unique (“private”) and can be used as diagnostic characters to define and identify that taxon. Using the classical tools of cladistics, a tree was built on the basis of these diagnostic characters. The Barcode engine successfully identified all critical specimens. The topological position of GenBank sequences of misidentified specimens and sequences with potentially degraded DNA is discussed. Museum specimens of three Asiatic taxa of the lucorum-complex with unknown relationships were sequenced to investigate the possibility of identifying specimens with degraded DNA by diagnostic positions. Identification based on morphological and molecular characters is discussed and the identification of critical specimens by tree building (= genetic distance) and by diagnostic characters is compared

Grouping Uncertain Oriented Projective Geometric Entities with Application to Automatic Building Reconstruction

The fully automatic reconstruction of 3d scenes from a set of 2d images has always been a key issue in photogrammetry and computer vision and has not been solved satisfactory so far. Most of the current approaches match features between the images based on radiometric cues followed by a reconstruction using the image geometry. The motivation for this work is the conjecture that in the presence of highly redundant data it should be possible to recover the scene structure by grouping together geometric primitives in a bottom-up manner. Oriented projective geometry will be used throughout this work, which allows to represent geometric primitives, such as points, lines and planes in 2d and 3d space as well as projective cameras, together with their uncertainty. The first major contribution of the work is the use of uncertain oriented projective geometry, rather than uncertain projective geometry, that enables the representation of more complex compound entities, such as line segments and polygons in 2d and 3d space as well as 2d edgels and 3d facets. Within the uncertain oriented projective framework a procedure is developed, which allows to test pairwise relations between the various uncertain oriented projective entities. Again, the novelty lies in the possibility to check relations between the novel compound entities. The second major contribution of the work is the development of a data structure, specifically designed to enable performing the tests between large numbers of entities in an efficient manner. Being able to efficiently test relations between the geometric entities, a framework for grouping those entities together is developed. Various different grouping methods are discussed. The third major contribution of this work is the development of a novel grouping method that by analyzing the entropy change incurred by incrementally adding observations into an estimation is able to balance efficiency against robustness in order to achieve better grouping results. Finally the applicability of the proposed representations, tests and grouping methods for the task of purely geometry based building reconstruction from oriented aerial images is demonstrated. lt will be shown that in the presence of highly redundant datasets it is possible to achieve reasonable reconstruction results by grouping together geometric primitives.Gruppierung unsicherer orientierter projektiver geometrischer Elemente mit Anwendung in der automatischen Gebäuderekonstruktion Die vollautomatische Rekonstruktion von 3D Szenen aus einer Menge von 2D Bildern war immer ein Hauptanliegen in der Photogrammetrie und Computer Vision und wurde bisher noch nicht zufriedenstellend gelöst. Die meisten aktuellen Ansätze ordnen Merkmale zwischen den Bildern basierend auf radiometrischen Eigenschaften zu. Daran schließt sich dann eine Rekonstruktion auf der Basis der Bildgeometrie an. Die Motivation für diese Arbeit ist die These, dass es möglich sein sollte, die Struktur einer Szene durch Gruppierung geometrischer Primitive zu rekonstruieren, falls die Eingabedaten genügend redundant sind. Orientierte projektive Geometrie wird in dieser Arbeit zur Repräsentation geometrischer Primitive, wie Punkten, Linien und Ebenen in 2D und 3D sowie projektiver Kameras, zusammen mit ihrer Unsicherheit verwendet. Der erste Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Verwendung unsicherer orientierter projektiver Geometrie, anstatt von unsicherer projektiver Geometrie, welche die Repräsentation von komplexeren zusammengesetzten Objekten, wie Liniensegmenten und Polygonen in 2D und 3D sowie 2D Edgels und 3D Facetten, ermöglicht. Innerhalb dieser unsicheren orientierten projektiven Repräsentation wird ein Verfahren zum Testen paarweiser Relationen zwischen den verschiedenen unsicheren orientierten projektiven geometrischen Elementen entwickelt. Dabei liegt die Neuheit wieder in der Möglichkeit, Relationen zwischen den neuen zusammengesetzten Elementen zu prüfen. Der zweite Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Entwicklung einer Datenstruktur, welche speziell auf die effiziente Prüfung von solchen Relationen zwischen vielen Elementen ausgelegt ist. Die Möglichkeit zur effizienten Prüfung von Relationen zwischen den geometrischen Elementen erlaubt nun die Entwicklung eines Systems zur Gruppierung dieser Elemente. Verschiedene Gruppierungsmethoden werden vorgestellt. Der dritte Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Entwicklung einer neuen Gruppierungsmethode, die durch die Analyse der Änderung der Entropie beim Hinzufügen von Beobachtungen in die Schätzung Effizienz und Robustheit gegeneinander ausbalanciert und dadurch bessere Gruppierungsergebnisse erzielt. Zum Schluss wird die Anwendbarkeit der vorgeschlagenen Repräsentationen, Tests und Gruppierungsmethoden für die ausschließlich geometriebasierte Gebäuderekonstruktion aus orientierten Luftbildern demonstriert. Es wird gezeigt, dass unter der Annahme von hoch redundanten Datensätzen vernünftige Rekonstruktionsergebnisse durch Gruppierung von geometrischen Primitiven erzielbar sind

Grouping Uncertain Oriented Projective Geometric Entities with Application to Automatic Building Reconstruction

The fully automatic reconstruction of 3d scenes from a set of 2d images has always been a key issue in photogrammetry and computer vision and has not been solved satisfactory so far. Most of the current approaches match features between the images based on radiometric cues followed by a reconstruction using the image geometry. The motivation for this work is the conjecture that in the presence of highly redundant data it should be possible to recover the scene structure by grouping together geometric primitives in a bottom-up manner. Oriented projective geometry will be used throughout this work, which allows to represent geometric primitives, such as points, lines and planes in 2d and 3d space as well as projective cameras, together with their uncertainty. The first major contribution of the work is the use of uncertain oriented projective geometry, rather than uncertain projective geometry, that enables the representation of more complex compound entities, such as line segments and polygons in 2d and 3d space as well as 2d edgels and 3d facets. Within the uncertain oriented projective framework a procedure is developed, which allows to test pairwise relations between the various uncertain oriented projective entities. Again, the novelty lies in the possibility to check relations between the novel compound entities. The second major contribution of the work is the development of a data structure, specifically designed to enable performing the tests between large numbers of entities in an efficient manner. Being able to efficiently test relations between the geometric entities, a framework for grouping those entities together is developed. Various different grouping methods are discussed. The third major contribution of this work is the development of a novel grouping method that by analyzing the entropy change incurred by incrementally adding observations into an estimation is able to balance efficiency against robustness in order to achieve better grouping results. Finally the applicability of the proposed representations, tests and grouping methods for the task of purely geometry based building reconstruction from oriented aerial images is demonstrated. It will be shown that in the presence of highly redundant datasets it is possible to achieve reasonable reconstruction results by grouping together geometric primitives.Gruppierung unsicherer orientierter projektiver geometrischer Elemente mit Anwendung in der automatischen Gebäuderekonstruktion Die vollautomatische Rekonstruktion von 3D Szenen aus einer Menge von 2D Bildern war immer ein Hauptanliegen in der Photogrammetrie und Computer Vision und wurde bisher noch nicht zufriedenstellend gelöst. Die meisten aktuellen Ansätze ordnen Merkmale zwischen den Bildern basierend auf radiometrischen Eigenschaften zu. Daran schließt sich dann eine Rekonstruktion auf der Basis der Bildgeometrie an. Die Motivation für diese Arbeit ist die These, dass es möglich sein sollte, die Struktur einer Szene durch Gruppierung geometrischer Primitive zu rekonstruieren, falls die Eingabedaten genügend redundant sind. Orientierte projektive Geometrie wird in dieser Arbeit zur Repräsentation geometrischer Primitive, wie Punkten, Linien und Ebenen in 2D und 3D sowie projektiver Kameras, zusammen mit ihrer Unsicherheit verwendet.Der erste Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Verwendung unsicherer orientierter projektiver Geometrie, anstatt von unsicherer projektiver Geometrie, welche die Repräsentation von komplexeren zusammengesetzten Objekten, wie Liniensegmenten und Polygonen in 2D und 3D sowie 2D Edgels und 3D Facetten, ermöglicht. Innerhalb dieser unsicheren orientierten projektiven Repräsentation wird ein Verfahren zum testen paarweiser Relationen zwischen den verschiedenen unsicheren orientierten projektiven geometrischen Elementen entwickelt. Dabei liegt die Neuheit wieder in der Möglichkeit, Relationen zwischen den neuen zusammengesetzten Elementen zu prüfen. Der zweite Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Entwicklung einer Datenstruktur, welche speziell auf die effiziente Prüfung von solchen Relationen zwischen vielen Elementen ausgelegt ist. Die Möglichkeit zur effizienten Prüfung von Relationen zwischen den geometrischen Elementen erlaubt nun die Entwicklung eines Systems zur Gruppierung dieser Elemente. Verschiedene Gruppierungsmethoden werden vorgestellt. Der dritte Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Entwicklung einer neuen Gruppierungsmethode, die durch die Analyse der änderung der Entropie beim Hinzufügen von Beobachtungen in die Schätzung Effizienz und Robustheit gegeneinander ausbalanciert und dadurch bessere Gruppierungsergebnisse erzielt. Zum Schluss wird die Anwendbarkeit der vorgeschlagenen Repräsentationen, Tests und Gruppierungsmethoden für die ausschließlich geometriebasierte Gebäuderekonstruktion aus orientierten Luftbildern demonstriert. Es wird gezeigt, dass unter der Annahme von hoch redundanten Datensätzen vernünftige Rekonstruktionsergebnisse durch Gruppierung von geometrischen Primitiven erzielbar sind

Positive Definite Kernels in Machine Learning

This survey is an introduction to positive definite kernels and the set of methods they have inspired in the machine learning literature, namely kernel methods. We first discuss some properties of positive definite kernels as well as reproducing kernel Hibert spaces, the natural extension of the set of functions $\{k(x,\cdot),x\in\mathcal{X}\}$ associated with a kernel $k$ defined on a space $\mathcal{X}$. We discuss at length the construction of kernel functions that take advantage of well-known statistical models. We provide an overview of numerous data-analysis methods which take advantage of reproducing kernel Hilbert spaces and discuss the idea of combining several kernels to improve the performance on certain tasks. We also provide a short cookbook of different kernels which are particularly useful for certain data-types such as images, graphs or speech segments.Comment: draft. corrected a typo in figure

Adaptationism for Human Cognition: Strong, Spurious or Weak?

Strong adaptationists explore complex organic design as task-specific adaptations to ancestral environments. Its strategy seems best when there is evidence of homology. Weak adaptationists don't assume that complex organic (including cognitive and linguistic) functioning necessarily or primarily represents task-specific adaptation. Its approach to cognition resembles physicists' attempts to deductively explain the most facts with fewest hypotheses. For certain domain-specific competencies (folkbiology) strong adaptationism is useful but not necessary to research. With group-level belief systems (religion) strong adaptationism degenerates into spurious notions of social function and cultural selection. In other cases (language, especially universal grammar) weak adaptationism's “minimalist” approach seems productive