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The Application of the Montage Image Mosaic Engine To The Visualization Of Astronomical Images
The Montage Image Mosaic Engine was designed as a scalable toolkit, written
in C for performance and portability across *nix platforms, that assembles FITS
images into mosaics. The code is freely available and has been widely used in
the astronomy and IT communities for research, product generation and for
developing next-generation cyber-infrastructure. Recently, it has begun to
finding applicability in the field of visualization. This has come about
because the toolkit design allows easy integration into scalable systems that
process data for subsequent visualization in a browser or client. And it
includes a visualization tool suitable for automation and for integration into
Python: mViewer creates, with a single command, complex multi-color images
overlaid with coordinate displays, labels, and observation footprints, and
includes an adaptive image histogram equalization method that preserves the
structure of a stretched image over its dynamic range. The Montage toolkit
contains functionality originally developed to support the creation and
management of mosaics but which also offers value to visualization: a
background rectification algorithm that reveals the faint structure in an
image; and tools for creating cutout and down-sampled versions of large images.
Version 5 of Montage offers support for visualizing data written in HEALPix
sky-tessellation scheme, and functionality for processing and organizing images
to comply with the TOAST sky-tessellation scheme required for consumption by
the World Wide Telescope (WWT). Four online tutorials enable readers to
reproduce and extend all the visualizations presented in this paper.Comment: 16 pages, 9 figures; accepted for publication in the PASP Special
Focus Issue: Techniques and Methods for Astrophysical Data Visualizatio
Multiscale principal component analysis
Principal component analysis (PCA) is an important tool in exploring data.
The conventional approach to PCA leads to a solution which favours the
structures with large variances. This is sensitive to outliers and could
obfuscate interesting underlying structures. One of the equivalent definitions
of PCA is that it seeks the subspaces that maximize the sum of squared pairwise
distances between data projections. This definition opens up more flexibility
in the analysis of principal components which is useful in enhancing PCA. In
this paper we introduce scales into PCA by maximizing only the sum of pairwise
distances between projections for pairs of datapoints with distances within a
chosen interval of values [l,u]. The resulting principal component
decompositions in Multiscale PCA depend on point (l,u) on the plane and for
each point we define projectors onto principal components. Cluster analysis of
these projectors reveals the structures in the data at various scales. Each
structure is described by the eigenvectors at the medoid point of the cluster
which represent the structure. We also use the distortion of projections as a
criterion for choosing an appropriate scale especially for data with outliers.
This method was tested on both artificial distribution of data and real data.
For data with multiscale structures, the method was able to reveal the
different structures of the data and also to reduce the effect of outliers in
the principal component analysis.Comment: 24 pages, 22 figure
Structuring information work: Ferranti and Martins Bank, 1952-1968
The adoption of large-scale computers by the British retail banks in the 1960s required a first-time dislocation of customer accounting from its confines in the branches, where it had been dealt with by paper-based and mechanized information systems, to a new collective space: the bank computer center. While historians have rightly stressed the continuities between centralized office work, punched-card tabulation and computerization, the shift from decentralized to centralized information work by means of a computer has received little attention. In this article, I examine the case of Ferranti and Martins Bank and employ elements of Anthony Giddens’s structuration theory to highlight the difficulties of transposing old information practices directly onto new computerized information work
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Adoption of e-government by disadvantaged groups in the United States and United Kingdom
Biologically motivated keypoint detection for RGB-D data
With the emerging interest in active vision, computer vision researchers have been increasingly
concerned with the mechanisms of attention. Therefore, several visual attention
computational models inspired by the human visual system, have been developed, aiming at
the detection of regions of interest in images.
This thesis is focused on selective visual attention, which provides a mechanism for the
brain to focus computational resources on an object at a time, guided by low-level image properties
(Bottom-Up attention). The task of recognizing objects in different locations is achieved
by focusing on different locations, one at a time. Given the computational requirements of the
models proposed, the research in this area has been mainly of theoretical interest. More recently,
psychologists, neurobiologists and engineers have developed cooperation's and this has
resulted in considerable benefits. The first objective of this doctoral work is to bring together
concepts and ideas from these different research areas, providing a study of the biological research
on human visual system and a discussion of the interdisciplinary knowledge in this area, as
well as the state-of-art on computational models of visual attention (bottom-up). Normally, the
visual attention is referred by engineers as saliency: when people fix their look in a particular
region of the image, that's because that region is salient. In this research work, saliency methods
are presented based on their classification (biological plausible, computational or hybrid)
and in a chronological order.
A few salient structures can be used for applications like object registration, retrieval or
data simplification, being possible to consider these few salient structures as keypoints when
aiming at performing object recognition. Generally, object recognition algorithms use a large
number of descriptors extracted in a dense set of points, which comes along with very high computational
cost, preventing real-time processing. To avoid the problem of the computational
complexity required, the features have to be extracted from a small set of points, usually called
keypoints. The use of keypoint-based detectors allows the reduction of the processing time and
the redundancy in the data. Local descriptors extracted from images have been extensively
reported in the computer vision literature. Since there is a large set of keypoint detectors, this
suggests the need of a comparative evaluation between them. In this way, we propose to do a
description of 2D and 3D keypoint detectors, 3D descriptors and an evaluation of existing 3D keypoint
detectors in a public available point cloud library with 3D real objects. The invariance of
the 3D keypoint detectors was evaluated according to rotations, scale changes and translations.
This evaluation reports the robustness of a particular detector for changes of point-of-view and
the criteria used are the absolute and the relative repeatability rate. In our experiments, the
method that achieved better repeatability rate was the ISS3D method.
The analysis of the human visual system and saliency maps detectors with biological inspiration
led to the idea of making an extension for a keypoint detector based on the color
information in the retina. Such proposal produced a 2D keypoint detector inspired by the behavior
of the early visual system. Our method is a color extension of the BIMP keypoint detector,
where we include both color and intensity channels of an image: color information is included
in a biological plausible way and multi-scale image features are combined into a single keypoints
map. This detector is compared against state-of-art detectors and found particularly
well-suited for tasks such as category and object recognition. The recognition process is performed
by comparing the extracted 3D descriptors in the locations indicated by the keypoints after mapping the 2D keypoints locations to the 3D space. The evaluation allowed us to obtain
the best pair keypoint detector/descriptor on a RGB-D object dataset. Using our keypoint detector
and the SHOTCOLOR descriptor a good category recognition rate and object recognition
rate were obtained, and it is with the PFHRGB descriptor that we obtain the best results.
A 3D recognition system involves the choice of keypoint detector and descriptor. A new
method for the detection of 3D keypoints on point clouds is presented and a benchmarking is
performed between each pair of 3D keypoint detector and 3D descriptor to evaluate their performance
on object and category recognition. These evaluations are done in a public database
of real 3D objects. Our keypoint detector is inspired by the behavior and neural architecture
of the primate visual system: the 3D keypoints are extracted based on a bottom-up 3D saliency
map, which is a map that encodes the saliency of objects in the visual environment. The saliency
map is determined by computing conspicuity maps (a combination across different modalities)
of the orientation, intensity and color information, in a bottom-up and in a purely stimulusdriven
manner. These three conspicuity maps are fused into a 3D saliency map and, finally, the
focus of attention (or "keypoint location") is sequentially directed to the most salient points in
this map. Inhibiting this location automatically allows the system to attend to the next most
salient location. The main conclusions are: with a similar average number of keypoints, our 3D
keypoint detector outperforms the other eight 3D keypoint detectors evaluated by achiving the
best result in 32 of the evaluated metrics in the category and object recognition experiments,
when the second best detector only obtained the best result in 8 of these metrics. The unique
drawback is the computational time, since BIK-BUS is slower than the other detectors. Given
that differences are big in terms of recognition performance, size and time requirements, the
selection of the keypoint detector and descriptor has to be matched to the desired task and we
give some directions to facilitate this choice. After proposing the 3D keypoint detector, the research focused on a robust detection and
tracking method for 3D objects by using keypoint information in a particle filter. This method
consists of three distinct steps: Segmentation, Tracking Initialization and Tracking. The segmentation
is made to remove all the background information, reducing the number of points for
further processing. In the initialization, we use a keypoint detector with biological inspiration.
The information of the object that we want to follow is given by the extracted keypoints. The
particle filter does the tracking of the keypoints, so with that we can predict where the keypoints
will be in the next frame. In a recognition system, one of the problems is the computational cost
of keypoint detectors with this we intend to solve this problem. The experiments with PFBIKTracking
method are done indoors in an office/home environment, where personal robots are
expected to operate. The Tracking Error evaluates the stability of the general tracking method.
We also quantitatively evaluate this method using a "Tracking Error". Our evaluation is done by
the computation of the keypoint and particle centroid. Comparing our system that the tracking
method which exists in the Point Cloud Library, we archive better results, with a much smaller
number of points and computational time. Our method is faster and more robust to occlusion
when compared to the OpenniTracker.Com o interesse emergente na visão ativa, os investigadores de visão computacional têm
estado cada vez mais preocupados com os mecanismos de atenção. Por isso, uma série de
modelos computacionais de atenção visual, inspirado no sistema visual humano, têm sido desenvolvidos.
Esses modelos têm como objetivo detetar regiões de interesse nas imagens.
Esta tese está focada na atenção visual seletiva, que fornece um mecanismo para que
o cérebro concentre os recursos computacionais num objeto de cada vez, guiado pelas propriedades
de baixo nível da imagem (atenção Bottom-Up). A tarefa de reconhecimento de
objetos em diferentes locais é conseguida através da concentração em diferentes locais, um
de cada vez. Dados os requisitos computacionais dos modelos propostos, a investigação nesta
área tem sido principalmente de interesse teórico. Mais recentemente, psicólogos, neurobiólogos
e engenheiros desenvolveram cooperações e isso resultou em benefícios consideráveis. No
início deste trabalho, o objetivo é reunir os conceitos e ideias a partir dessas diferentes áreas
de investigação. Desta forma, é fornecido o estudo sobre a investigação da biologia do sistema
visual humano e uma discussão sobre o conhecimento interdisciplinar da matéria, bem como
um estado de arte dos modelos computacionais de atenção visual (bottom-up). Normalmente,
a atenção visual é denominada pelos engenheiros como saliência, se as pessoas fixam o olhar
numa determinada região da imagem é porque esta região é saliente. Neste trabalho de investigação,
os métodos saliência são apresentados em função da sua classificação (biologicamente
plausível, computacional ou híbrido) e numa ordem cronológica.
Algumas estruturas salientes podem ser usadas, em vez do objeto todo, em aplicações
tais como registo de objetos, recuperação ou simplificação de dados. É possível considerar
estas poucas estruturas salientes como pontos-chave, com o objetivo de executar o reconhecimento
de objetos. De um modo geral, os algoritmos de reconhecimento de objetos utilizam um
grande número de descritores extraídos num denso conjunto de pontos. Com isso, estes têm um
custo computacional muito elevado, impedindo que o processamento seja realizado em tempo
real. A fim de evitar o problema da complexidade computacional requerido, as características
devem ser extraídas a partir de um pequeno conjunto de pontos, geralmente chamados pontoschave.
O uso de detetores de pontos-chave permite a redução do tempo de processamento e a
quantidade de redundância dos dados. Os descritores locais extraídos a partir das imagens têm
sido amplamente reportados na literatura de visão por computador. Uma vez que existe um
grande conjunto de detetores de pontos-chave, sugere a necessidade de uma avaliação comparativa
entre eles. Desta forma, propomos a fazer uma descrição dos detetores de pontos-chave
2D e 3D, dos descritores 3D e uma avaliação dos detetores de pontos-chave 3D existentes numa
biblioteca de pública disponível e com objetos 3D reais. A invariância dos detetores de pontoschave
3D foi avaliada de acordo com variações nas rotações, mudanças de escala e translações.
Essa avaliação retrata a robustez de um determinado detetor no que diz respeito às mudanças
de ponto-de-vista e os critérios utilizados são as taxas de repetibilidade absoluta e relativa. Nas
experiências realizadas, o método que apresentou melhor taxa de repetibilidade foi o método
ISS3D.
Com a análise do sistema visual humano e dos detetores de mapas de saliência com inspiração
biológica, surgiu a ideia de se fazer uma extensão para um detetor de ponto-chave
com base na informação de cor na retina. A proposta produziu um detetor de ponto-chave 2D
inspirado pelo comportamento do sistema visual. O nosso método é uma extensão com base na cor do detetor de ponto-chave BIMP, onde se incluem os canais de cor e de intensidade de
uma imagem. A informação de cor é incluída de forma biológica plausível e as características
multi-escala da imagem são combinadas num único mapas de pontos-chave. Este detetor
é comparado com os detetores de estado-da-arte e é particularmente adequado para tarefas
como o reconhecimento de categorias e de objetos. O processo de reconhecimento é realizado
comparando os descritores 3D extraídos nos locais indicados pelos pontos-chave. Para isso, as
localizações do pontos-chave 2D têm de ser convertido para o espaço 3D. Isto foi possível porque
o conjunto de dados usado contém a localização de cada ponto de no espaço 2D e 3D. A avaliação
permitiu-nos obter o melhor par detetor de ponto-chave/descritor num RGB-D object dataset.
Usando o nosso detetor de ponto-chave e o descritor SHOTCOLOR, obtemos uma noa taxa de
reconhecimento de categorias e para o reconhecimento de objetos é com o descritor PFHRGB
que obtemos os melhores resultados.
Um sistema de reconhecimento 3D envolve a escolha de detetor de ponto-chave e descritor,
por isso é apresentado um novo método para a deteção de pontos-chave em nuvens de
pontos 3D e uma análise comparativa é realizada entre cada par de detetor de ponto-chave
3D e descritor 3D para avaliar o desempenho no reconhecimento de categorias e de objetos.
Estas avaliações são feitas numa base de dados pública de objetos 3D reais. O nosso detetor
de ponto-chave é inspirado no comportamento e na arquitetura neural do sistema visual dos
primatas. Os pontos-chave 3D são extraídas com base num mapa de saliências 3D bottom-up,
ou seja, um mapa que codifica a saliência dos objetos no ambiente visual. O mapa de saliência
é determinada pelo cálculo dos mapas de conspicuidade (uma combinação entre diferentes
modalidades) da orientação, intensidade e informações de cor de forma bottom-up e puramente
orientada para o estímulo. Estes três mapas de conspicuidade são fundidos num mapa de saliência
3D e, finalmente, o foco de atenção (ou "localização do ponto-chave") está sequencialmente
direcionado para os pontos mais salientes deste mapa. Inibir este local permite que o sistema
automaticamente orientado para próximo local mais saliente. As principais conclusões são: com
um número médio similar de pontos-chave, o nosso detetor de ponto-chave 3D supera os outros
oito detetores de pontos-chave 3D avaliados, obtendo o melhor resultado em 32 das métricas
avaliadas nas experiências do reconhecimento das categorias e dos objetos, quando o segundo
melhor detetor obteve apenas o melhor resultado em 8 dessas métricas. A única desvantagem
é o tempo computacional, uma vez que BIK-BUS é mais lento do que os outros detetores. Dado
que existem grandes diferenças em termos de desempenho no reconhecimento, de tamanho
e de tempo, a seleção do detetor de ponto-chave e descritor tem de ser interligada com a
tarefa desejada e nós damos algumas orientações para facilitar esta escolha neste trabalho de
investigação.
Depois de propor um detetor de ponto-chave 3D, a investigação incidiu sobre um método
robusto de deteção e tracking de objetos 3D usando as informações dos pontos-chave num filtro
de partículas. Este método consiste em três etapas distintas: Segmentação, Inicialização do
Tracking e Tracking. A segmentação é feita de modo a remover toda a informação de fundo,
a fim de reduzir o número de pontos para processamento futuro. Na inicialização, usamos um
detetor de ponto-chave com inspiração biológica. A informação do objeto que queremos seguir
é dada pelos pontos-chave extraídos. O filtro de partículas faz o acompanhamento dos pontoschave,
de modo a se poder prever onde os pontos-chave estarão no próximo frame. As experiências
com método PFBIK-Tracking são feitas no interior, num ambiente de escritório/casa, onde
se espera que robôs pessoais possam operar. Também avaliado quantitativamente este método
utilizando um "Tracking Error". A avaliação passa pelo cálculo das centróides dos pontos-chave e
das partículas. Comparando o nosso sistema com o método de tracking que existe na biblioteca usada no desenvolvimento, nós obtemos melhores resultados, com um número muito menor de
pontos e custo computacional. O nosso método é mais rápido e mais robusto em termos de
oclusão, quando comparado com o OpenniTracker
Fuzzy control system review
Overall intelligent control system which runs on fuzzy, genetic and neural algorithm is a promising engine for large –scale development of control systems . Its development relies on creating environments where anthropomorphic tasks can be performed autonomously or proactively with a human operator. Certainly, the ability to control processes with a degree of autonomy is depended on the quality of an intelligent control system envisioned. In this paper, a summary of published techniques for intelligent fuzzy control system is presented to enable a design engineer choose architecture for his particular purpose. Published concepts are grouped according to their functionality. Their respective performances are compared. The various fuzzy techniques are analyzed in terms of their complexity, efficiency, flexibility, start-up behavior and utilization of the controller with reference to an optimum control system condition
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