Value of Mineralogical Monitoring for the Mining and Minerals Industry In memory of Prof. Dr. Herbert Pöllmann

This Special Issue, focusing on the value of mineralogical monitoring for the mining and minerals industry, should include detailed investigations and characterizations of minerals and ores of the following fields for ore and process control: Lithium ores—determination of lithium contents by XRD methods; Copper ores and their different mineralogy; Nickel lateritic ores; Iron ores and sinter; Bauxite and bauxite overburden; Heavy mineral sands. The value of quantitative mineralogical analysis, mainly by XRD methods, combined with other techniques for the evaluation of typical metal ores and other important minerals, will be shown and demonstrated for different minerals. The different steps of mineral processing and metal contents bound to different minerals will be included. Additionally, some processing steps, mineral enrichments, and optimization of mineral determinations using XRD will be demonstrated. Statistical methods for the treatment of a large set of XRD patterns of ores and mineral concentrates, as well as their value for the characterization of mineral concentrates and ores, will be demonstrated. Determinations of metal concentrations in minerals by different methods will be included, as well as the direct prediction of process parameters from raw XRD data

Reconnaissance des actions humaines à partir d'une séquence vidéo

The work done in this master's thesis, presents a new system for the recognition of human actions from a video sequence. The system uses, as input, a video sequence taken by a static camera. A binary segmentation method of the the video sequence is first achieved, by a learning algorithm, in order to detect and extract the different people from the background. To recognize an action, the system then exploits a set of prototypes generated from an MDS-based dimensionality reduction technique, from two different points of view in the video sequence. This dimensionality reduction technique, according to two different viewpoints, allows us to model each human action of the training base with a set of prototypes (supposed to be similar for each class) represented in a low dimensional non-linear space. The prototypes, extracted according to the two viewpoints, are fed to a $K$-NN classifier which allows us to identify the human action that takes place in the video sequence. The experiments of our model conducted on the Weizmann dataset of human actions provide interesting results compared to the other state-of-the art (and often more complicated) methods. These experiments show first the sensitivity of our model for each viewpoint and its effectiveness to recognize the different actions, with a variable but satisfactory recognition rate and also the results obtained by the fusion of these two points of view, which allows us to achieve a high performance recognition rate.Le travail mené dans le cadre de ce projet de maîtrise vise à présenter un nouveau système de reconnaissance d’actions humaines à partir d'une séquence d'images vidéo. Le système utilise en entrée une séquence vidéo prise par une caméra statique. Une méthode de segmentation binaire est d'abord effectuée, grâce à un algorithme d’apprentissage, afin de détecter les différentes personnes de l'arrière-plan. Afin de reconnaitre une action, le système exploite ensuite un ensemble de prototypes générés, par une technique de réduction de dimensionnalité MDS, à partir de deux points de vue différents dans la séquence d'images. Cette étape de réduction de dimensionnalité, selon deux points de vue différents, permet de modéliser chaque action de la base d'apprentissage par un ensemble de prototypes (censé être relativement similaire pour chaque classe) représentés dans un espace de faible dimension non linéaire. Les prototypes extraits selon les deux points de vue sont amenés à un classifieur K-ppv qui permet de reconnaitre l'action qui se déroule dans la séquence vidéo. Les expérimentations de ce système sur la base d’actions humaines de Wiezmann procurent des résultats assez intéressants comparés à d’autres méthodes plus complexes. Ces expériences montrent d'une part, la sensibilité du système pour chaque point de vue et son efficacité à reconnaitre les différentes actions, avec un taux de reconnaissance variable mais satisfaisant, ainsi que les résultats obtenus par la fusion de ces deux points de vue, qui permet l'obtention de taux de reconnaissance très performant

Mine evaluation optimisation

The definition of a mineral resource during exploration is a fundamental part of lease evaluation, which establishes the fair market value of the entire asset being explored in the open market. Since exact prediction of grades between sampled points is not currently possible by conventional methods, an exact agreement between predicted and actual grades will nearly always contain some error. These errors affect the evaluation of resources so impacting on characterisation of risks, financial projections and decisions about whether it is necessary to carry on with the further phases or not. The knowledge about minerals below the surface, even when it is based upon extensive geophysical analysis and drilling, is often too fragmentary to indicate with assurance where to drill, how deep to drill and what can be expected. Thus, the exploration team knows only the density of the rock and the grade along the core. The purpose of this study is to improve the process of resource evaluation in the exploration stage by increasing prediction accuracy and making an alternative assessment about the spatial characteristics of gold mineralisation. There is significant industrial interest in finding alternatives which may speed up the drilling phase, identify anomalies, worthwhile targets and help in establishing fair market value. Recent developments in nonconvex optimisation and high-dimensional statistics have led to the idea that some engineering problems such as predicting gold variability at the exploration stage can be solved with the application of clusterwise linear and penalised maximum likelihood regression techniques. This thesis attempts to solve the distribution of the mineralisation in the underlying geology using clusterwise linear regression and convex Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) techniques. The two presented optimisation techniques compute predictive solutions within a domain using physical data provided directly from drillholes. The decision-support techniques attempt a useful compromise between the traditional and recently introduced methods in optimisation and regression analysis that are developed to improve exploration targeting and to predict the gold occurrences at previously unsampled locations.Doctor of Philosoph

A review of image processing methods for fetal head and brain analysis in ultrasound images

Background and objective: Examination of head shape and brain during the fetal period is paramount to evaluate head growth, predict neurodevelopment, and to diagnose fetal abnormalities. Prenatal ultrasound is the most used imaging modality to perform this evaluation. However, manual interpretation of these images is challenging and thus, image processing methods to aid this task have been proposed in the literature. This article aims to present a review of these state-of-the-art methods. Methods: In this work, it is intended to analyze and categorize the different image processing methods to evaluate fetal head and brain in ultrasound imaging. For that, a total of 109 articles published since 2010 were analyzed. Different applications are covered in this review, namely analysis of head shape and inner structures of the brain, standard clinical planes identification, fetal development analysis, and methods for image processing enhancement. Results: For each application, the reviewed techniques are categorized according to their theoretical approach, and the more suitable image processing methods to accurately analyze the head and brain are identified. Furthermore, future research needs are discussed. Finally, topics whose research is lacking in the literature are outlined, along with new fields of applications. Conclusions: A multitude of image processing methods has been proposed for fetal head and brain analysis. Summarily, techniques from different categories showed their potential to improve clinical practice. Nevertheless, further research must be conducted to potentiate the current methods, especially for 3D imaging analysis and acquisition and for abnormality detection. (c) 2022 Elsevier B.V. All rights reserved.FCT - Fundação para a Ciência e a Tecnologia(UIDB/00319/2020)This work was funded by projects “NORTE-01–0145-FEDER- 0 0 0 059 , NORTE-01-0145-FEDER-024300 and “NORTE-01–0145- FEDER-0 0 0 045 , supported by Northern Portugal Regional Opera- tional Programme (Norte2020), under the Portugal 2020 Partner- ship Agreement, through the European Regional Development Fund (FEDER). It was also funded by national funds, through the FCT – Fundação para a Ciência e Tecnologia within the R&D Units Project Scope: UIDB/00319/2020 and by FCT and FCT/MCTES in the scope of the projects UIDB/05549/2020 and UIDP/05549/2020 . The authors also acknowledge support from FCT and the Euro- pean Social Found, through Programa Operacional Capital Humano (POCH), in the scope of the PhD grant SFRH/BD/136670/2018 and SFRH/BD/136721/2018

Vers plus de robustesse en reconnaissance d'objets et de visages pour l'analyse d'images issues de vidéos de concert

RÉSUMÉ Les vidéos de concert constituent un exemple typique de documents très populaires qui sont mal indexés par une description textuelle. Une meilleure indexation passe par l'étude du contenu visuel de ces vidéos. Or, les algorithmes à la pointe en analyse d'images sont encore trop peu robustes au contenu hostile des vidéos de concert. C'est pourquoi, nous nous efforçons ici d'identifier les aspects critiques qui limitent l'efficacité des algorithmes classiques de reconnaissance d'objets et d'individus sur les images complexes. Nous proposons alors, le cas échéant, des pistes de solutions pour rendre ces techniques plus robustes au contenu des vidéos de concert. Détection d'instruments. Au chapitre un, nous mettons en lumière les facteurs limitant en pratique les performances des méthodes classiques de reconnaissance d'objets appliquées aux vidéos de concert. Pour ce faire, nous révisons l'ensemble du pipeline de détection d'objets à la lumière des contraintes imposées par le contexte de l'analyse vidéo. Nous identifions et décrivons notamment les écueils suivants: la complexité algorithmique des méthodes, la mauvaise gestion de la multinomialité des contenus, et la fragilité des algorithmes face aux images à contenu riche (scènes complexes). Complexité algorithmique des méthodes. Le goulot d'étranglement du pipeline d'apprentissage en reconnaissance d'objets réside sans conteste dans le calcul du vocabulaire visuel utilisé pour représenter les images sous la forme d'un histogramme de mots visuels. En effet, l'heuristique des k-moyennes est appliqué à l'ensemble des descripteurs locaux extraits des images d'entrainement, soit un ensemble de très grand cardinal et de grande dimension. Le processus est lourd, et de plus, susceptible de converger vers des minimums locaux. Nous proposons ici une méthode de descente avec relance dynamique, qui permet d'éviter un certain nombre de configurations problématiques sans avoir à réinitialiser complètement l'algorithme. Notre méthode constitue une bonne alternative aux algorithmes de recherche locale ou de relance qui ont étés proposés pour pallier aux manquements de l'algorithme des k-moyennes. Aussi, proposons-nous une analyse théorique de la complexité de cet algorithme. Nous montrons alors que le nombre de centres, k, utilisés pour le clustering, impacte fortement l'efficacité du processus. Nous posons donc la question de la taille adéquate, k, du vocabulaire visuel utilisé pour l'encodage des images. Sous un angle plus pratique, nous introduisons une heuristique efficace pour le clustering rapide d'un espace de grande dimension peuplé de vecteurs denses, c'est-à-dire adapté à l'estimation du vocabulaire visuel sur des banques de données d'images de grande taille. L'algorithme introduit présente des performances compétitives avec l'état de l'art en termes de clustering rapide. Scènes complexes. L'apprentissage sur des bases de données représentatives de la variabilité des images contenues dans les vidéos de concert est un incontournable pour l'obtention d'un classificateur robuste sur un tel contenu. Ainsi, de manière pratique, est-il nécessaire de disposer, dans la base de données d'apprentissage, d'exemples d'instruments présentés dans les mêmes conditions que dans une vidéo de concert (occlusion par le musicien, variation de couleur et de forme). Une telle variabilité peut être obtenue par collecte automatisée d'images sur le web. Malheureusement, ces images ne sont pas optimisées pour l'apprentissage. Elles consistent en des scènes complexes, incluant l'objet d'intérêt. Or, l'apprentissage sur des images présentant plusieurs objets dans un environnement complexe n'est pas une tâche triviale. Comme nous le montrons au chapitre 3.2, la présence d'arrière-plan nuit aux performances des algorithmes. Le recours à une boîte englobante pour isoler l'objet sur les images d'entraînement permet de résoudre ce problème, mais suppose une intervention humaine coûteuse. Nous proposons donc une méthode permettant d'estimer automatiquement la position d'un objet donné sur des images d'entraînement. Multiplicité des classes et multinomialité. Enfin, la conception d'un algorithme adapté à la détection de plusieurs classes d'objets, éventuellement multinomiales, souffre d'un manque d'automatisation. Usuellement, une machine à vecteurs de support linéaire est apprise pour chaque classe d'objets. Nous montrons au chapitre 3.3 que cette pratique courante présente plusieurs limitations. Nous proposons donc une méthode à l'intersection entre le SVM multiclasse et les arbres de décision permettant de gérer un nombre important de classes éventuellement multinomiales. Nous montrons que, à encodage égal, cette méthode permet d'améliorer le F1-score de 10% par rapport à une méthode d'apprentissage standard par SVMs. Reconnaissance de visages. Dans le second chapitre de ce mémoire, nous évaluons l'état de l'art des techniques de reconnaissance d'individus et leur applicabilité aux vidéos de concert. Nous présentons en particulier la méthode d'apprentissage de métrique pour la comparaison dans l'espace des similarités en cosinus et proposons une amélioration. Nous soulignons ensuite l'impact négatif des grandes variations de la pose des individus et du faible nombre d'images disponibles par personne pour l'apprentissage. Enfin, nous explorons les techniques de classification à grande échelle et les structures de données adaptées. La représentation des visages est différente de la représentation des objets, du fait de leur forme constante. Nous présentons alors les méthodes classiques d'apprentissage et introduisons une méthode de classification basée sur les techniques à la pointe en vérification, en l'occurrence l'apprentissage de métrique pour la similarité en cosinus - CSML. Nous montrons alors que cette technique peut être améliorée par une projection linéaire supplémentaire (LDE) de type Fisher-non paramétrique. L'accroissement de précision observé est de l'ordre de 8%. La prise en compte de la pose en vérification (comparaison deux à deux de visages) permet d'améliorer considérablement les performances des algorithmes. L'idée consiste à apprendre une métrique adaptée pour la comparaison respective des paires de visages de face, de profil, et les paires face-profil. Nous montrons que ce résultat se vérifie aussi en classification. Par ailleurs, le nombre d'images disponibles pour l'apprentissage par individu impacte aussi fortement les performances des algorithmes de reconnaissance. Sur la base de données Labelled Faces in the Wild, nous mesurons l'impact du nombre d'instances disponibles pour l'apprentissage sur les performances d'un algorithme de classification. Enfin, nous examinons le scénario de la classification rapide de visages à grande échelle. Nous prouvons la légitimité de la métrique Euclidienne après projection dans un espace optimisé pour la similarité en cosinus. Nous étudions alors les performances des structures de données hiérarchiques pour la classification rapide sur ces bases de données et montrons que la réduction de dimensionnalité est un incontournable pour l'utilisation efficace de ces structures. Indexation de vidéos de concert. Enfin, nous proposons une stratégie pratique pour l'indexation des vidéos de concert. La méthode proposée est basée sur une description détaillée du contenu visuel et sur une méthode innovatrice d'indexation des évènements musicaux. L'analyse de vidéos en général est un thème complexe. Ici, la restriction aux vidéos de concert simplifie l'étude puisque l'on sait à quel type de contenu s'attendre. Nous proposons donc de procéder à la mesure de plusieurs indicateurs pour évaluer la qualité d'une vidéo : présence d'instruments et d'individus d'intérêt, qualité de la prise de vue, et popularité du groupe et de l'évènement. Le recueil de valeurs de ces paramètres consiste à mettre en œuvre les méthodes développées pour la détection d'instruments et de visages. Il s'agit aussi de proposer un moyen fiable permettant d'estimer la qualité de la prise de vue. Nous introduisons donc une méthode basée sur la mesure du flot optique moyen pour estimer les mouvements de caméra. Enfin, nous décrivons une méthodologie simple pour mesurer la popularité d'un groupe ou d'un évènement musical. Pour finir, fort de ces mesures, nous étudions le problème de l'indexation de vidéos de concert, et proposons une méthode pour la détection de vidéos inappropriées, à savoir, les vidéos ne représentant pas un concert, les vidéos mal filmées, ou encore les vidéos ne présentant pas le groupe de musiciens d'intérêt.----------ABSTRACT While concerts are a popular subject for the videos found online, they are often poorly indexed relative to other types of media. This thesis aims at introducing a strategy to improve concert video indexing using computer vision techniques from the image recognition field. More specifically, we aim at exploring several key aspects of several state of the art techniques that limit their ability to be properly applied to online concert videos. Instrument detection. In the first chapter, we discuss several factors that bound the performances of traditional object recognition techniques when applied to concert videos. To do so, we go through a commonly used the state of the art object detection pipeline and we identify aspects that are critical for concert video content analysis. More specifically, we identify the following pitfalls: algorithms complexity, poor modeling of content variability, and sensitivity to background on complex scenes. Algorithm complexity. One bottleneck of the learning pipeline in object recognition is the visual vocabulary computation step. Typically, the k-means algorithm is applied to the space of local descriptors extracted from training images, which is a large space populated with dense high dimensional vectors. Hence, we study the complexity of this algorithm and show that a key parameter is the number of centers, k, used for clustering, which also defines the size of the visual vocabulary. We therefore also explore the appropriate size of a visual vocabulary for image recognition algorithms. More specifically, we introduce a reasonable criterion to choose the value of k, given a set of local descriptors. From a more practical point of view, we implemented a heuristic to improve k-means and prevent local minima to be reached too quickly. This algorithm appears to be competitive with state of the art methods for fast k-means computation. Background clutter. To obtain a robust classifier for images from concert videos, one cannot rely on a small dataset showing objects under an ideal point of view, on centered images without background. To cope with the large variation of shape and point of view of instruments in concert videos, there is no choice but to learn using a representative dataset. Such a dataset can be obtained by mining the web, as it has been done for the well-known image-net database. Still, if representative of the variety of instruments within classes, images from image-net are not provided with bounding boxes. To label images with the location of the object of interest is a costly operation that we cannot consider at large scale. Thus, we introduce an algorithm to estimate an object location within an image by cross-comparing images from the training-set. Creating efficient, high performance multiclass classifiers. To conceive a detection algorithm dealing with several object classes, a standard practice consists of training one SVM per object. We show that this strategy can be improved in several ways, in particular by taking into account class multinomiality and by dealing with several classes at the same time. Specifically, we show that the F-1 score can be improved by more than 10% in comparison to standard one-vs-all SVMs. Face recognition. In the second chapter, we review face recognition techniques. We focus on Cosine Similarity Learning (CSML) and measure its efficiency when applied to the face recognition problem on faces in the wild from the Labelled Faces in the Wild dataset. We show that CSML can be further improved by Linear Discriminant Embedding. Then, we underline the negative impact of pose variations and of the low number of training images per people. At last, we review large scale classification techniques and appropriate data structures. Face representations differ from object because recognition involves exploring details of the face, not an average shape. We introduce standard methods for face comparison and measure the precision one can get by applying these to the classification problem. Specifically, we experiment with the nearest neighbor classification algorithm on faces projected in the CSML space, which is optimized to separate the different faces under cosine similarity. We show that a further projection can improve the classification accuracy by more than 8%. To explicitly take into account pose on pictures has proven to be a fruitful practise for pairs of faces comparison. The idea consists in learning a specific metric for each pair of pose (frontal-frontal, frontal-side, side-side). Here we show that this observation is also true for the face classification problem. The number of training images per people is another factor that has a major impact on the precision of classification algorithms. On the LFW dataset, we measure the relation between the number of training images and the achieved accuracy. We then discuss the image gathering process and its impact on learning strategies. At last, we discuss the large scale face recognition scenario and we prove that the Euclidian metric can be used for nearest neighbor search after CSML on normalized vectors. Concert video indexing. Finally, we introduce a methodology for concert videos indexing, based on a detailed description of a video visual content and an innovative event indexing strategy. Video analysis is a wide field of study. Here we focus on concert videos which simplifies the process and allows us to provide a more detailed study. Indeed we know what kind of content one might expect from a good concert video. We thus proceed to measure the following parameters: objects and people of interest, camerawork quality, band popularity and event size. Features extraction. To gather these features for several videos can be done by using previously developed methods for instruments and person recognition. We then develop an algorithm to measure the quality of camerawork. We thus introduce a technique based on optical-flow and show that a relationship can be drawn between averaged optical flow per frame and camera movement quality. We also introduce basic methods to evaluate the popularity of a band and the popularity of a musical event. We conclude by a model that can detect low-quality videos using the previously mentioned parameters

Town of New London, New Hampshire annual reports of the town officers, boards and other agencies for year ending December 31, 1960.

This is an annual report containing vital statistics for a town/city in the state of New Hampshire

Évaluation de la correction du mouvement respiratoire sur la détection des lésions en oncologie TEP

La tomographie par émission de positons (TEP) est une méthode d imagerie clinique en forte expansion dans le domaine de l oncologie. De nombreuses études cliniques montrent que la TEP permet, d une part de diagnostiquer et caractériser les lésions cancéreuses à des stades plus précoces que l imagerie anatomique conventionnelle, et d autre part d évaluer plus rapidement la réponse au traitement. Le raccourcissement du cycle comprenant le diagnostic, la thérapie, le suivi et la réorientation thérapeutiques contribue à augmenter le pronostic vital du patient et maîtriser les coûts de santé. La durée d un examen TEP ne permet pas de réaliser une acquisition sous apnée. La qualité des images TEP est par conséquent affectée par les mouvements respiratoires du patient qui induisent un flou dans les images. Les effets du mouvement respiratoire sont particulièrement marqués au niveau du thorax et de l abdomen. Plusieurs types de méthode ont été proposés pour corriger les données de ce phénomène, mais elles demeurent lourdes à mettre en place en routine clinique. Des travaux récemment publiés proposent une évaluation de ces méthodes basée sur des critères de qualité tels que le rapport signal sur bruit ou le biais. Aucune étude à ce jour n a évalué l impact de ces corrections sur la qualité du diagnostic clinique. Nous nous sommes focalisés sur la problématique de la détection des lésions du thorax et de l'abdomen de petit diamètre et faible contraste, qui sont les plus susceptibles de bénéficier de la correction du mouvement respiratoire en routine clinique. Nos travaux ont consisté dans un premier temps à construire une base d images TEP qui modélisent un mouvement respiratoire non-uniforme, une variabilité inter-individuelle et contiennent un échantillonnage de lésions de taille et de contraste variable. Ce cahier des charges nous a orientés vers les méthodes de simulation Monte Carlo qui permettent de contrôler l ensemble des paramètres influençant la formation et la qualité de l image. Une base de 15 modèles de patient a été créée en adaptant le modèle anthropomorphique XCAT sur des images tomodensitométriques (TDM) de patients. Nous avons en parallèle développé une stratégie originale d évaluation des performances de détection. Cette méthode comprend un système de détection des lésions automatisé basé sur l'utilisation de machines à vecteurs de support. Les performances sont mesurées par l analyse des courbes free-receiver operating characteristics (FROC) que nous avons adaptée aux spécificités de l imagerie TEP. L évaluation des performances est réalisée sur deux techniques de correction du mouvement respiratoire, en les comparant avec les performances obtenues sur des images non corrigées ainsi que sur des images sans mouvement respiratoire. Les résultats obtenus sont prometteurs et montrent une réelle amélioration de la détection des lésions après correction, qui approche les performances obtenues sur les images statiques.Positron emission tomography (PET) is nuclear medicine imaging technique that produces a three-dimensional image of functional processes in the body. The system detects pairs of gamma rays emitted by a tracer, which is introduced into the body. Three-dimensional images of tracer concentration within the body are then constructed by computer analysis. Respiratory motion in emission tomography leads to image blurring especially in the lower thorax and the upper abdomen, influencing this way the quantitative accuracy of PET measurements as well a leading to a loss of sensitivity in lesion detection. Although PET exams are getting shorter thanks to the improvement of scanner sensitivity, the current 2-3 minutes acquisitions per bed position are not yet compatible with patient breath-holding. Performing accurate respiratory motion correction without impairing the standard clinical protocol, ie without increasing the acquisition time, thus remains challenging. Different types of respiratory motion correction approaches have been proposed, mostly based on the use of non-rigid deformation fields either applied to the gated PET images or integrated during an iterative reconstruction algorithm. Evaluation of theses methods has been mainly focusing on the quantification and localization accuracy of small lesions, but their impact on the clinician detection performance during the diagnostic task has not been fully investigated yet. The purpose of this study is to address this question based on a computer assisted detection study. We evaluate the influence of two motion correction methods on the detection of small lesions in human oncology FDG PET images. This study is based on a series of realistic simulated whole-body FDG images based on the XCAT model. Detection performance is evaluated with a computer-aided detection system that we are developing for whole-body PET/CT images. Detection performances achieved with these two correction methods are compared with those achieved without correction, ie. with respiration average PET images as well as with reference images that do not model respiration effects. The use of simulated data makes possible the creation of theses perfectly corrected images and the definition of known lesions locations that serve as a reference.VILLEURBANNE-DOC'INSA-Bib. elec. (692669901) / SudocSudocFranceF

Scalable learning for geostatistics and speaker recognition

With improved data acquisition methods, the amount of data that is being collected has increased severalfold. One of the objectives in data collection is to learn useful underlying patterns. In order to work with data at this scale, the methods not only need to be effective with the underlying data, but also have to be scalable to handle larger data collections. This thesis focuses on developing scalable and effective methods targeted towards different domains, geostatistics and speaker recognition in particular. Initially we focus on kernel based learning methods and develop a GPU based parallel framework for this class of problems. An improved numerical algorithm that utilizes the GPU parallelization to further enhance the computational performance of kernel regression is proposed. These methods are then demonstrated on problems arising in geostatistics and speaker recognition. In geostatistics, data is often collected at scattered locations and factors like instrument malfunctioning lead to missing observations. Applications often require the ability interpolate this scattered spatiotemporal data on to a regular grid continuously over time. This problem can be formulated as a regression problem, and one of the most popular geostatistical interpolation techniques, kriging is analogous to a standard kernel method: Gaussian process regression. Kriging is computationally expensive and needs major modifications and accelerations in order to be used practically. The GPU framework developed for kernel methods is extended to kriging and further the GPU's texture memory is better utilized for enhanced computational performance. Speaker recognition deals with the task of verifying a person's identity based on samples of his/her speech - "utterances". This thesis focuses on text-independent framework and three new recognition frameworks were developed for this problem. We proposed a kernelized Renyi distance based similarity scoring for speaker recognition. While its performance is promising, it does not generalize well for limited training data and therefore does not compare well to state-of-the-art recognition systems. These systems compensate for the variability in the speech data due to the message, channel variability, noise and reverberation. State-of-the-art systems model each speaker as a mixture of Gaussians (GMM) and compensate for the variability (termed "nuisance"). We propose a novel discriminative framework using a latent variable technique, partial least squares (PLS), for improved recognition. The kernelized version of this algorithm is used to achieve a state of the art speaker ID system, that shows results competitive with the best systems reported on in NIST's 2010 Speaker Recognition Evaluation

XVIII International Coal Preparation Congress

Changes in economic and market conditions of mineral raw materials in recent years have greatly increased demands on the ef fi ciency of mining production. This is certainly true of the coal industry. World coal consumption is growing faster than other types of fuel and in the past year it exceeded 7.6 billion tons. Coal extraction and processing technology are continuously evolving, becoming more economical and environmentally friendly. “ Clean coal ” technology is becoming increasingly popular. Coal chemistry, production of new materials and pharmacology are now added to the traditional use areas — power industry and metallurgy. The leading role in the development of new areas of coal use belongs to preparation technology and advanced coal processing. Hi-tech modern technology and the increasing interna- tional demand for its effectiveness and ef fi ciency put completely new goals for the University. Our main task is to develop a new generation of workforce capacity and research in line with global trends in the development of science and technology to address critical industry issues. Today Russia, like the rest of the world faces rapid and profound changes affecting all spheres of life. The de fi ning feature of modern era has been a rapid development of high technology, intellectual capital being its main asset and resource. The dynamics of scienti fi c and technological development requires acti- vation of University research activities. The University must be a generator of ideas to meet the needs of the economy and national development. Due to the high intellectual potential, University expert mission becomes more and more called for and is capable of providing professional assessment and building science-based predictions in various fi elds. Coal industry, as well as the whole fuel and energy sector of the global economy is growing fast. Global multinational energy companies are less likely to be under state in fl uence and will soon become the main mechanism for the rapid spread of technologies based on new knowledge. Mineral resources will have an even greater impact on the stability of the economies of many countries. Current progress in the technology of coal-based gas synthesis is not just a change in the traditional energy markets, but the emergence of new products of direct consumption, obtained from coal, such as synthetic fuels, chemicals and agrochemical products. All this requires a revision of the value of coal in the modern world economy

Texture and Colour in Image Analysis

Research in colour and texture has experienced major changes in the last few years. This book presents some recent advances in the field, specifically in the theory and applications of colour texture analysis. This volume also features benchmarks, comparative evaluations and reviews