A Computational Theory of Contextual Knowledge in Machine Reading

Machine recognition of off–line handwriting can be achieved by either recognising words as individual symbols (word level recognition) or by segmenting a word into parts, usually letters, and classifying those parts (letter level recognition). Whichever method is used, current handwriting recognition systems cannot overcome the inherent ambiguity in writingwithout recourse to contextual information. This thesis presents a set of experiments that use Hidden Markov Models of language to resolve ambiguity in the classification process. It goes on to describe an algorithm designed to recognise a document written by a single–author and to improve recognition by adaptingto the writing style and learning new words. Learning and adaptation is achieved by reading the document over several iterations. The algorithm is designed to incorporate contextual processing, adaptation to modify the shape of known words and learning of new words within a constrained dictionary. Adaptation occurs when a word that has previously been trained in the classifier is recognised at either the word or letter level and the word image is used to modify the classifier. Learning occurs when a new word that has not been in the training set is recognised at the letter level and is subsequently added to the classifier. Words and letters are recognised using a nearest neighbour classifier and used features based on the two–dimensional Fourier transform. By incorporating a measure of confidence based on the distribution of training points around an exemplar, adaptation and learning is constrained to only occur when a word is confidently classified. The algorithm was implemented and tested with a dictionary of 1000 words. Results show that adaptation of the letter classifier improved recognition on average by 3.9% with only 1.6% at the whole word level. Two experiments were carried out to evaluate the learning in the system. It was found that learning accounted for little improvement in the classification results and also that learning new words was prone to misclassifications being propagated

Using contour information and segmentation for object registration, modeling and retrieval

This thesis considers different aspects of the utilization of contour information and syntactic and semantic image segmentation for object registration, modeling and retrieval in the context of content-based indexing and retrieval in large collections of images. Target applications include retrieval in collections of closed silhouettes, holistic w ord recognition in handwritten historical manuscripts and shape registration. Also, the thesis explores the feasibility of contour-based syntactic features for improving the correspondence of the output of bottom-up segmentation to semantic objects present in the scene and discusses the feasibility of different strategies for image analysis utilizing contour information, e.g. segmentation driven by visual features versus segmentation driven by shape models or semi-automatic in selected application scenarios. There are three contributions in this thesis. The first contribution considers structure analysis based on the shape and spatial configuration of image regions (socalled syntactic visual features) and their utilization for automatic image segmentation. The second contribution is the study of novel shape features, matching algorithms and similarity measures. Various applications of the proposed solutions are presented throughout the thesis providing the basis for the third contribution which is a discussion of the feasibility of different recognition strategies utilizing contour information. In each case, the performance and generality of the proposed approach has been analyzed based on extensive rigorous experimentation using as large as possible test collections

The Victorian Naturalist

v.113 (1996

Text detection and recognition in natural images using computer vision techniques

El reconocimiento de texto en imágenes reales ha centrado la atención de muchos investigadores en todo el mundo en los últimos años. El motivo es el incremento de productos de bajo coste como teléfonos móviles o Tablet PCs que incorporan dispositivos de captura de imágenes y altas capacidades de procesamiento. Con estos antecedentes, esta tesis presenta un método robusto para detectar, localizar y reconocer texto horizontal en imágenes diurnas tomadas en escenarios reales. El reto es complejo dada la enorme variabilidad de los textos existentes y de las condiciones de captura en entornos reales. Inicialmente se presenta una revisión de los principales trabajos de los últimos años en el campo del reconocimiento de texto en imágenes naturales. Seguidamente, se lleva a cabo un estudio de las características más adecuadas para describir texto respecto de objetos no correspondientes con texto. Típicamente, un sistema de reconocimiento de texto en imágenes está formado por dos grandes etapas. La primera consiste en detectar si existe texto en la imagen y de localizarlo con la mayor precisión posible, minimizando la cantidad de texto no detectado así como el número de falsos positivos. La segunda etapa consiste en reconocer el texto extraído. El método de detección aquí propuesto está basado en análisis de componentes conexos tras aplicar una segmentación que combina un método global como MSER con un método local, de forma que se mejoran las propuestas del estado del arte al segmentar texto incluso en situaciones complejas como imágenes borrosas o de muy baja resolución. El proceso de análisis de los componentes conexos extraídos se optimiza mediante algoritmos genéticos. Al contrario que otros sistemas, nosotros proponemos un método recursivo que permite restaurar aquellos objetos correspondientes con texto y que inicialmente son erróneamente descartados. De esta forma, se consigue mejorar en gran medida la fiabilidad de la detección. Aunque el método propuesto está basado en análisis de componentes conexos, en esta tesis se utiliza también la idea de los métodos basados en texturas para validar las áreas de texto detectadas. Por otro lado, nuestro método para reconocer texto se basa en identificar cada caracter y aplicar posteriormente un modelo de lenguaje para corregir las palabras mal reconocidas, al restringir la solución a un diccionario que contiene el conjunto de posibles términos. Se propone una nueva característica para reconocer los caracteres, a la que hemos dado el nombre de Direction Histogram (DH). Se basa en calcular el histograma de las direcciones del gradiente en los pixeles de borde. Esta característica se compara con otras del estado del arte y los resultados experimentales obtenidos sobre una base de datos compleja muestran que nuestra propuesta es adecuada ya que supera otros trabajos del estado del arte. Presentamos también un método de clasificación borrosa de letras basado en KNN, el cual permite separar caracteres erróneamente conectados durante la etapa de segmentación. El método de reconocimiento de texto propuesto no es solo capaz de reconocer palabras, sino también números y signos de puntuación. El reconocimiento de palabras se lleva a cabo mediante un modelo de lenguaje basado en inferencia probabilística y el British National Corpus, un completo diccionario del inglés británico moderno, si bien el algoritmo puede ser fácilmente adaptado para ser usado con cualquier otro diccionario. El modelo de lenguaje utiliza una modificación del algoritmo forward usando en Modelos Ocultos de Markov. Para comprobar el rendimiento del sistema propuesto, se han obtenido resultados experimentales con distintas bases de datos, las cuales incluyen imágenes en diferentes escenarios y situaciones. Estas bases de datos han sido usadas como banco de pruebas en la última década por la mayoría de investigadores en el área de reconocimiento de texto en imágenes naturales. Los resultados muestran que el sistema propuesto logra un rendimiento similar al del estado del arte en términos de localización, mientras que lo supera en términos de reconocimiento. Con objeto de mostrar la aplicabilidad del método propuesto en esta tesis, se presenta también un sistema de detección y reconocimiento de la información contenida en paneles de tráfico basado en el algoritmo desarrollado. El objetivo de esta aplicación es la creación automática de inventarios de paneles de tráfico de países o regiones que faciliten el mantenimiento de la señalización vertical de las carreteras, usando imágenes disponibles en el servicio Street View de Google. Se ha creado una base de datos para esta aplicación. Proponemos modelar los paneles de tráfico usando apariencia visual en lugar de las clásicas soluciones que utilizan bordes o características geométricas, con objeto de detectar aquellas imágenes en las que existen paneles de tráfico. Los resultados experimentales muestran la viabilidad del sistema propuesto

Text detection and recognition in natural images using computer vision techniques

El reconocimiento de texto en imágenes reales ha centrado la atención de muchos investigadores en todo el mundo en los últimos años. El motivo es el incremento de productos de bajo coste como teléfonos móviles o Tablet PCs que incorporan dispositivos de captura de imágenes y altas capacidades de procesamiento. Con estos antecedentes, esta tesis presenta un método robusto para detectar, localizar y reconocer texto horizontal en imágenes diurnas tomadas en escenarios reales. El reto es complejo dada la enorme variabilidad de los textos existentes y de las condiciones de captura en entornos reales. Inicialmente se presenta una revisión de los principales trabajos de los últimos años en el campo del reconocimiento de texto en imágenes naturales. Seguidamente, se lleva a cabo un estudio de las características más adecuadas para describir texto respecto de objetos no correspondientes con texto. Típicamente, un sistema de reconocimiento de texto en imágenes está formado por dos grandes etapas. La primera consiste en detectar si existe texto en la imagen y de localizarlo con la mayor precisión posible, minimizando la cantidad de texto no detectado así como el número de falsos positivos. La segunda etapa consiste en reconocer el texto extraído. El método de detección aquí propuesto está basado en análisis de componentes conexos tras aplicar una segmentación que combina un método global como MSER con un método local, de forma que se mejoran las propuestas del estado del arte al segmentar texto incluso en situaciones complejas como imágenes borrosas o de muy baja resolución. El proceso de análisis de los componentes conexos extraídos se optimiza mediante algoritmos genéticos. Al contrario que otros sistemas, nosotros proponemos un método recursivo que permite restaurar aquellos objetos correspondientes con texto y que inicialmente son erróneamente descartados. De esta forma, se consigue mejorar en gran medida la fiabilidad de la detección. Aunque el método propuesto está basado en análisis de componentes conexos, en esta tesis se utiliza también la idea de los métodos basados en texturas para validar las áreas de texto detectadas. Por otro lado, nuestro método para reconocer texto se basa en identificar cada caracter y aplicar posteriormente un modelo de lenguaje para corregir las palabras mal reconocidas, al restringir la solución a un diccionario que contiene el conjunto de posibles términos. Se propone una nueva característica para reconocer los caracteres, a la que hemos dado el nombre de Direction Histogram (DH). Se basa en calcular el histograma de las direcciones del gradiente en los pixeles de borde. Esta característica se compara con otras del estado del arte y los resultados experimentales obtenidos sobre una base de datos compleja muestran que nuestra propuesta es adecuada ya que supera otros trabajos del estado del arte. Presentamos también un método de clasificación borrosa de letras basado en KNN, el cual permite separar caracteres erróneamente conectados durante la etapa de segmentación. El método de reconocimiento de texto propuesto no es solo capaz de reconocer palabras, sino también números y signos de puntuación. El reconocimiento de palabras se lleva a cabo mediante un modelo de lenguaje basado en inferencia probabilística y el British National Corpus, un completo diccionario del inglés británico moderno, si bien el algoritmo puede ser fácilmente adaptado para ser usado con cualquier otro diccionario. El modelo de lenguaje utiliza una modificación del algoritmo forward usando en Modelos Ocultos de Markov. Para comprobar el rendimiento del sistema propuesto, se han obtenido resultados experimentales con distintas bases de datos, las cuales incluyen imágenes en diferentes escenarios y situaciones. Estas bases de datos han sido usadas como banco de pruebas en la última década por la mayoría de investigadores en el área de reconocimiento de texto en imágenes naturales. Los resultados muestran que el sistema propuesto logra un rendimiento similar al del estado del arte en términos de localización, mientras que lo supera en términos de reconocimiento. Con objeto de mostrar la aplicabilidad del método propuesto en esta tesis, se presenta también un sistema de detección y reconocimiento de la información contenida en paneles de tráfico basado en el algoritmo desarrollado. El objetivo de esta aplicación es la creación automática de inventarios de paneles de tráfico de países o regiones que faciliten el mantenimiento de la señalización vertical de las carreteras, usando imágenes disponibles en el servicio Street View de Google. Se ha creado una base de datos para esta aplicación. Proponemos modelar los paneles de tráfico usando apariencia visual en lugar de las clásicas soluciones que utilizan bordes o características geométricas, con objeto de detectar aquellas imágenes en las que existen paneles de tráfico. Los resultados experimentales muestran la viabilidad del sistema propuesto

How the light gets in: an exploration of children’s agency in the primary school classroom

This thesis examines where and how children achieve agency in the primary classroom, identifying the conditions that extend and limit the scope and scale of their agency, to understand more of the details of a phenomenon viewed as central to education but often glossed over in research. The study draws on a multimodal ethnography of a Year One classroom, within an ordinary English primary school, including an in-depth focus on the experience of a few carefully selected children. In addition, a week was spent undertaking a ‘rapid’ ethnography in a Year One class in an ‘outstanding’ teaching school. The research details the conditions of the ‘on-task’ modern primary classroom, a performance-focused environment centred on delivering a knowledge-based national curriculum. There is an emphasis on children’s conformity, including a moral and bodily discipline, with children expected to learn only what the teacher knows. Practices designed to promote agency (e.g. setting by current ability, and promoting learning behaviours such as resilience and aiming high) can promote pupil anxiety and re-inforce existing hierarchies. The thesis explores what children’s agency looks like in the on-task classroom, drawing on a relational conceptualisation of agency, where children act purposively to achieve outcomes of educational relevance. This includes a focus on children’s agency ‘orientations’ – their cultural, social and emotional experiences and outlooks – as well as discourses, practices and the materiality of classrooms. The thesis identifies children’s competence in understanding what is expected of them, and agency in performing the ‘good’ and ‘clever’ child subject positions, helping to make classroom life more liveable, although this form of agency is limited and unhelpful for dealing with the new and unexpected. Children also deviate, becoming the ‘desiring’ child, finding moments to pursue desires and ways of knowing not provided for within the on-task classroom. Here, children’s many practices, which include to laugh, move, speak, create, collaborate, as well as to sit and listen, offer embodied ways to think about, understand, re-imagine and transform the world. The children’s desires offer a critique of the on-task classroom, with its narrow focus on gaining knowledge and skills, and socialisation in moral rectitude, insinuating a desire to be educated through the transformation of the subject and existing social orders. All children pursue their desires in the classroom, but the middle class, male and oldest children have the greatest scope to deviate. Through tracing lines of desire, acting with the presumption of equality, I suggest children become political subjects, engaged in the act of ‘dissensus’ through the redistribution of what is understood as ‘sensible’ within the classroom. They also raise a ‘common concern’ about the need for a different type of classroom. The thesis concludes with teacher dilemmas emerging from the research highlighting the inherent complexity in deciding which of the different purposes of education to foreground at any point. It identifies the need for future research on pedagogical spaces that allow for children’s transformation as well as their conformity, and the mental health implications of the on-task classroom. The thesis draws on post-structuralist perspectives, together with new materialism (e.g. Gert Biesta, Michel de Certeau, Karin Murris, Saba Mahmood, Sevasti-Melissa Nolas, Jo Moran-Ellis, Jacques Rancière)

Genre, Authorship and Contemporary Women Filmmakers

Examining the significance of women’s work in popular film genres, Genre, Authorship and Contemporary Women Filmmakers sheds light on women’s contribution to genre cinema through an exploration of filmmakers like Kathryn Bigelow, Diablo Cody, Sofia Coppola and Kelly Reichard. Exploring genres as diverse as horror, the war movie, the Western, the costume biopic and the romantic comedy, the book interrogates questions of authorial subversion, gendered concepts of film authorship and male/female genre divisions, as well as re-evaluating certain genres as a space worthy of feminist criticism. By offering an analysis of the films themselves and the circumstances of production and reception, this book redefines political, theoretical and commercial conceptualisations of women’s cinema, and offers new perspectives on how women filmmakers explore the aesthetic and imaginative power of genre

An investigation into the discursive contructions of childhood masculinity and femininity in BEN 10

This thesis investigates the representation of gendered childhood in popular children’s television series Ben 10. The series focuses on ten year old Ben who is granted alien powers, deciding to use them to protect innocent people from danger. Alongside Ben is his ten year old female cousin, Gwen, presented as his foil and guide throughout the series. As the characters develop the series presents particular gendered ways of performing childhood and adolescence and responses to the challenges of growing up. Before charting the trajectories of masculinity and femininity of the series I provide a theoretical framework drawing on the work of Foucault for his conceptualisation of discourse, discursive regimes and discursive subjects. The discursive approach is further explored by outlining particular concepts posited by Connell and Butler who argue for the discursive construction and performativity of gender. Similarly, I employ a social constructionist approach to childhood, arguing for children as active meaning makers – albeit constrained by broader discourses. They are constantly learning behaviours which shape their social practice, indicating the significance of studies on children’s media. Consistent with a constructivist approach, this study employs a qualitative methodology to undertake a Critical Discourse Analysis of select episodes, also informed by narrative theories. These ideas underpin the textual analysis of each purposively sampled episode of the three series to present the progression of masculinity and femininity from childhood through early and later adolescence through the characters Ben and Gwen. The analysis serves to demonstrate that Rousseau’s gendered notions of childhood still have considerable purchase in the twenty-first century, particularly in relation to the female character. This study’s findings propose a shift in children’s televisual representations to espousing more liberal views of masculinity, wherein boys are permitted space to feel fear and anxiety. Unsurprisingly, the series continues to uphold traditional ideals of heteronormativity and a hegemonic masculinity which uses physicality to demonstrate dominance. Furthermore, despite the modern conception of self-actualising females the series expects its female characters to work doubly hard without fundamentally challenging patriarchal ideals. That conventional, patriarchal gender roles are rehearsed and privileged in this popular series has implications in terms of persistent gender inequalities