Inquisitive Pattern Recognition

The Department of Defense and the Department of the Air Force have funded automatic target recognition for several decades with varied success. The foundation of automatic target recognition is based upon pattern recognition. In this work, we present new pattern recognition concepts specifically in the area of classification and propose new techniques that will allow one to determine when a classifier is being arrogant. Clearly arrogance in classification is an undesirable attribute. A human is being arrogant when their expressed conviction in a decision overstates their actual experience in making similar decisions. Likewise given an input feature vector, we say a classifier is arrogant in its classification if its veracity is high yet its experience is low. Conversely a classifier is non-arrogant in its classification if there is a reasonable balance between its veracity and its experience. We quantify this balance and we discuss new techniques that will detect arrogance in a classifier. Inquisitiveness is in many ways the opposite of arrogance. In nature inquisitiveness is an eagerness for knowledge characterized by the drive to question to seek a deeper understanding and to challenge assumptions. The human capacity to doubt present beliefs allows us to acquire new experiences and to learn from our mistakes. Within the discrete world of computers, inquisitive pattern recognition is the constructive investigation and exploitation of conflict in information. This research defines inquisitiveness within the context of self-supervised machine learning and introduces mathematical theory and computational methods for quantifying incompleteness that is for isolating unstable, nonrepresentational regions in present information models

Segmentación y posicionamiento 3D de robots móviles en espacios inteligentes mediante redes de cámaras fijas

La presente tesis doctoral surge con el objetivo de realizar contribuciones para la segmentación, identificación y posicionamiento 3D de múltiples robots móviles. Para ello se utiliza un conjunto de cámaras calibradas y sincronizadas entre sí, que se encuentran ubicadas en posiciones fijas del espacio en que se mueven los robots (espacio inteligente). No se contará con ningún conocimiento a priori de la estructura de los robots móviles ni marcas artificiales a bordo de los mismos. Tanto para la segmentación de movimiento como para la estimación de la posición 3D de los robots móviles se propone una solución basada en la minimización de una función objetivo, que incorpora información de todas las cámaras disponibles en el espacio inteligente. Esta función objetivo depende de tres grupos de variables: los contornos que definen la segmentación sobre el plano imagen, los parámetros de movimiento 3D (componentes de la velocidad lineal y angular en el sistema de referencia global) y profundidad de cada punto de la escena al plano imagen. Debido a que la función objetivo depende de tres grupos de variables, para su minimización se emplea un algoritmo greedy, iterativo, entre etapas. En cada una de estas etapas dos de los grupos de variables se suponen conocidos, y se resuelve la ecuación para obtener el restante. De forma previa a la minimización se realiza la inicialización tanto de las curvas que definen los contornos de la segmentación como de la profundidad de cada punto perteneciente a los robots. Además se requiere la estimación del número de robots presentes en la escena. Partiendo de que las cámaras se encuentran en posiciones fijas del espacio inteligente, la inicialización de las curvas se lleva a cabo comparando cada imagen de entrada con un modelo de fondo obtenido previamente. Tanto para el modelado de fondo, como para la comparación de las imágenes de entrada con el mismo se emplea el Análisis de Componentes Principales Generalizado (GPCA). Respecto a la profundidad se emplea Visual Hull 3D (VH3D) para relacionar la información de todas las cámaras disponibles, obteniendo un contorno aproximado de los robots móviles en 3D. Esta reconstrucción de los robots proporciona una buena aproximación de la profundidad inicial de todos los puntos pertenecientes a los robots. Por otro lado, el uso de una versión extendida de la técnica de clasificación k-medias permite obtener una estimación del número de robots presentes en la escena. Tras la segmentación de movimiento y la estimación de la posición 3D de todos los objetos móviles presentes en la escena, se procede a la identificación de los robots móviles. Esta identificación es posible debido a que los robots móviles son agentes controlados por el espacio inteligente, de forma que se cuenta con información acerca de las medidas de los sensores odométricos a bordo de los mismos. Para el seguimiento se propone el uso de un filtro de partículas extendido con proceso de clasificación (XPFCP). La elección de este estimador se debe a que, dado su carácter multimodal, permite el seguimiento de un número variable de elementos (robots móviles) empleando para ello un único estimador, sin necesidad de incrementar el vector de estado. Los resultados obtenidos a la salido del XPFCP son una buena estimación de la posición de los robots móviles en un instante posterior, por lo que esta información se realimenta a la etapa de inicialización de variables, permitiendo reducir el tiempo de procesamiento consumido por la misma. Las diferentes soluciones propuestas a lo largo de la tesis han sido validadas de forma experimental utilizando para ello diferentes secuencias de imágenes (con presencia de diferentes robots, personas, diversos objetos, cambios de iluminación, etc.) adquiridas en el espacio inteligente del Departamento de Electrónica de la Universidad de Alcalá (ISPACE-UAH)