Face Detection for Augmented Reality Application Using Boosting-based Techniques

Augmented reality has gained an increasing research interest over the few last years. Customers requirements have become more intense and more demanding, the need of the different industries to re-adapt their products and enhance them by recent advances in the computer vision and more intelligence has become a necessary. In this work we present a marker-less augmented reality application that can be used and expanded in the e-commerce industry. We take benefit of the well known boosting techniques to train and evaluate different face detectors using the multi-block local binary features. The work purpose is to select the more relevant training parameters in order to maximize the classification accuracy. Using the resulted face detector, the position of the face will serve as a marker in the proposed augmented reality

Underwater image restoration: super-resolution and deblurring via sparse representation and denoising by means of marine snow removal

Underwater imaging has been widely used as a tool in many fields, however, a major issue is the quality of the resulting images/videos. Due to the light's interaction with water and its constituents, the acquired underwater images/videos often suffer from a significant amount of scatter (blur, haze) and noise. In the light of these issues, this thesis considers problems of low-resolution, blurred and noisy underwater images and proposes several approaches to improve the quality of such images/video frames. Quantitative and qualitative experiments validate the success of proposed algorithms

Perception of Unstructured Environments for Autonomous Off-Road Vehicles

Autonome Fahrzeuge benötigen die Fähigkeit zur Perzeption als eine notwendige Voraussetzung für eine kontrollierbare und sichere Interaktion, um ihre Umgebung wahrzunehmen und zu verstehen. Perzeption für strukturierte Innen- und Außenumgebungen deckt wirtschaftlich lukrative Bereiche, wie den autonomen Personentransport oder die Industrierobotik ab, während die Perzeption unstrukturierter Umgebungen im Forschungsfeld der Umgebungswahrnehmung stark unterrepräsentiert ist. Die analysierten unstrukturierten Umgebungen stellen eine besondere Herausforderung dar, da die vorhandenen, natürlichen und gewachsenen Geometrien meist keine homogene Struktur aufweisen und ähnliche Texturen sowie schwer zu trennende Objekte dominieren. Dies erschwert die Erfassung dieser Umgebungen und deren Interpretation, sodass Perzeptionsmethoden speziell für diesen Anwendungsbereich konzipiert und optimiert werden müssen. In dieser Dissertation werden neuartige und optimierte Perzeptionsmethoden für unstrukturierte Umgebungen vorgeschlagen und in einer ganzheitlichen, dreistufigen Pipeline für autonome Geländefahrzeuge kombiniert: Low-Level-, Mid-Level- und High-Level-Perzeption. Die vorgeschlagenen klassischen Methoden und maschinellen Lernmethoden (ML) zur Perzeption bzw.~Wahrnehmung ergänzen sich gegenseitig. Darüber hinaus ermöglicht die Kombination von Perzeptions- und Validierungsmethoden für jede Ebene eine zuverlässige Wahrnehmung der möglicherweise unbekannten Umgebung, wobei lose und eng gekoppelte Validierungsmethoden kombiniert werden, um eine ausreichende, aber flexible Bewertung der vorgeschlagenen Perzeptionsmethoden zu gewährleisten. Alle Methoden wurden als einzelne Module innerhalb der in dieser Arbeit vorgeschlagenen Perzeptions- und Validierungspipeline entwickelt, und ihre flexible Kombination ermöglicht verschiedene Pipelinedesigns für eine Vielzahl von Geländefahrzeugen und Anwendungsfällen je nach Bedarf. Low-Level-Perzeption gewährleistet eine eng gekoppelte Konfidenzbewertung für rohe 2D- und 3D-Sensordaten, um Sensorausfälle zu erkennen und eine ausreichende Genauigkeit der Sensordaten zu gewährleisten. Darüber hinaus werden neuartige Kalibrierungs- und Registrierungsansätze für Multisensorsysteme in der Perzeption vorgestellt, welche lediglich die Struktur der Umgebung nutzen, um die erfassten Sensordaten zu registrieren: ein halbautomatischer Registrierungsansatz zur Registrierung mehrerer 3D~Light Detection and Ranging (LiDAR) Sensoren und ein vertrauensbasiertes Framework, welches verschiedene Registrierungsmethoden kombiniert und die Registrierung verschiedener Sensoren mit unterschiedlichen Messprinzipien ermöglicht. Dabei validiert die Kombination mehrerer Registrierungsmethoden die Registrierungsergebnisse in einer eng gekoppelten Weise. Mid-Level-Perzeption ermöglicht die 3D-Rekonstruktion unstrukturierter Umgebungen mit zwei Verfahren zur Schätzung der Disparität von Stereobildern: ein klassisches, korrelationsbasiertes Verfahren für Hyperspektralbilder, welches eine begrenzte Menge an Test- und Validierungsdaten erfordert, und ein zweites Verfahren, welches die Disparität aus Graustufenbildern mit neuronalen Faltungsnetzen (CNNs) schätzt. Neuartige Disparitätsfehlermetriken und eine Evaluierungs-Toolbox für die 3D-Rekonstruktion von Stereobildern ergänzen die vorgeschlagenen Methoden zur Disparitätsschätzung aus Stereobildern und ermöglichen deren lose gekoppelte Validierung. High-Level-Perzeption konzentriert sich auf die Interpretation von einzelnen 3D-Punktwolken zur Befahrbarkeitsanalyse, Objekterkennung und Hindernisvermeidung. Eine Domänentransferanalyse für State-of-the-art-Methoden zur semantischen 3D-Segmentierung liefert Empfehlungen für eine möglichst exakte Segmentierung in neuen Zieldomänen ohne eine Generierung neuer Trainingsdaten. Der vorgestellte Trainingsansatz für 3D-Segmentierungsverfahren mit CNNs kann die benötigte Menge an Trainingsdaten weiter reduzieren. Methoden zur Erklärbarkeit künstlicher Intelligenz vor und nach der Modellierung ermöglichen eine lose gekoppelte Validierung der vorgeschlagenen High-Level-Methoden mit Datensatzbewertung und modellunabhängigen Erklärungen für CNN-Vorhersagen. Altlastensanierung und Militärlogistik sind die beiden Hauptanwendungsfälle in unstrukturierten Umgebungen, welche in dieser Arbeit behandelt werden. Diese Anwendungsszenarien zeigen auch, wie die Lücke zwischen der Entwicklung einzelner Methoden und ihrer Integration in die Verarbeitungskette für autonome Geländefahrzeuge mit Lokalisierung, Kartierung, Planung und Steuerung geschlossen werden kann. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die vorgeschlagene Pipeline flexible Perzeptionslösungen für autonome Geländefahrzeuge bietet und die begleitende Validierung eine exakte und vertrauenswürdige Perzeption unstrukturierter Umgebungen gewährleistet

ReSCon '10, Research Student Conference: Book of Abstracts

The third SED Research Student Conference (ReSCon2010) was hosted over three days, 21-23 June 2010, in the Hamilton Centre at Brunel University. The conference consisted of oral and poster presentations, which showcased the high quality and diversity of the research being conducted within the School of Engineering and Design. The abstracts and presentations were the result of ongoing research by postgraduate research students from the School. The conference is held annually, and ReSCon plays a key role in contributing to research and innovations within the School

Enhancing the Potential of the Conventional Gaussian Mixture Model for Segmentation: from Images to Videos

Segmentation in images and videos has continuously played an important role in image processing, pattern recognition and machine vision. Despite having been studied for over three decades, the problem of segmentation remains challenging yet appealing due to its ill-posed nature. Maintaining spatial coherence, particularly at object boundaries, remains difficult for image segmentation. Extending to videos, maintaining spatial and temporal coherence, even partially, proves computationally burdensome for recent methods. Finally, connecting these two, foreground segmentation, also known as background suppression, suffers from noisy or dynamic backgrounds, slow foregrounds and illumination variations, to name a few. This dissertation focuses more on probabilistic model based segmentation, primarily due to its applicability in images as well as videos, its past success and mainly because it can be enhanced by incorporating spatial and temporal cues. The first part of the dissertation focuses on enhancing conventional GMM for image segmentation using Bilateral filter due to its power of spatial smoothing while preserving object boundaries. Quantitative and qualitative evaluations are done to show the improvements over a number of recent approaches. The later part of the dissertation concentrates on enhancing GMM towards foreground segmentation as a connection between image and video segmentation. First, we propose an efficient way to include multiresolution features in GMM. This novel procedure implicitly incorporates spatial information to improve foreground segmentation by suppressing noisy backgrounds. The procedure is shown with Wavelets, and gradually extended to propose a generic framework to include other multiresolution decompositions. Second, we propose a more accurate foreground segmentation method by enhancing GMM with the use of Adaptive Support Weights and Histogram of Gradients. Extensive analyses, quantitative and qualitative experiments are presented to demonstrate their performances as comparable to other state-of-the-art methods. The final part of the dissertation proposes the novel application of GMM towards spatio-temporal video segmentation connecting spatial segmentation for images and temporal segmentation to extract foreground. The proposed approach has a simple architecture and requires a low amount of memory for processing. The analysis section demonstrates the architectural efficiency over other methods while quantitative and qualitative experiments are carried out to show the competitive performance of the proposed method

Análisis espacial y prognosis de la seguridad en entornos urbanos : comprensión de la trazabilidad de la conducta espacial y de su vínculo con las fuerzas motrices de la seguridad

Tesis de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Geografía e Historia, Departamento de Geografía Humana, leída el 30-01-2018Currently, our societies demand a permanent and trustable security. The number and typologyof threats that they are facing on daily basis can lead to their eminent collapse. The ground of theabove-mentioned status quo is simple: a security applied en mass is based on a fallacies and myths.This mythical security puts on risk much more than an ordinary clash between theoretical securitymodels: the entire social peace system is questioned. Transversally to those threats is proposed thetraceability concept, frequently used in bioscience and biometric technologies, but not in commonuse for spatial analysis purposes. Within this unprecedented research founded in the field of thespatial analysis, we will analyze the main security driving forces existing in our societies - from amulti-scale perspective - with the aim to achieve a final social improvement.The doctoral thesis presented herein covers a comprehensive pursuit of the spatial conductbehaviour and its traceability. In this thesis, focused on urban areas, it will be analyzed how thecontemporary surveillance technologies work, evaluating whether those technologies and massprograms are covering the security demanded by the societies. Within the following chapters we willreview how modern security have intentionally designed and developed a smokescreen that istricking a true pragmatic security and which is creating an unprecedented security failure. Once thissmokescreen is revealed and questioned, the results are demonstrating minimal capabilities of itsapplication and profitability for traceability purposes. What we presented herein, is not exclusively ameta-theoretical analysis of a state of art...Actualmente, nuestras sociedades demandan un estado permanente y verificable de seguridad.Los riesgos y amenazas a los que nos enfrentamos a diario pueden constituir el punto deinflexión que derive a nuestras sociedades - tal y como las conocemos y comprendemos - hacia uncolapso inminente. Los motivos de dicho status quo son simples: la seguridad - como producto - aplicadaen masa se fundamenta en un arquetipo de falacias y mitos. A pesar de que objetivamente sonindiscutibles las capacidades de vigilia tecnológica actual, la ratio volumen- eficiencia es sumamentecuestionable. Consecuentemente, el producto resultante adquirido - la seguridad como garantía de lapaz y orden social - pone en riesgo mucho más que una mera confrontación entre planteamientosmeta-teóricos: el conjunto de paz y garantías sociales vigentes en nuestra sociedad está en riesgo.Transversalmente al conjunto de riesgos y amenazas presentes nos encontramos con elconcepto de la trazabilidad, frecuentemente usado en ciencias naturales y tecnologías vinculadas alanálisis biométrico, pero raramente asociado al análisis espacial. Durante la presente investigación,de la cual no existen precedentes en cuanto al tratamiento de la temática, nos centraremos en el análisisde las fuerzas motrices vinculadas a la seguridad – desde una perspectiva multiescalar – con elobjetivo de aportar un beneficio social...Depto. de GeografíaFac. de Geografía e HistoriaTRUEunpu

Improving Access and Mental Health for Youth Through Virtual Models of Care

The overall objective of this research is to evaluate the use of a mobile health smartphone application (app) to improve the mental health of youth between the ages of 14–25 years, with symptoms of anxiety/depression. This project includes 115 youth who are accessing outpatient mental health services at one of three hospitals and two community agencies. The youth and care providers are using eHealth technology to enhance care. The technology uses mobile questionnaires to help promote self-assessment and track changes to support the plan of care. The technology also allows secure virtual treatment visits that youth can participate in through mobile devices. This longitudinal study uses participatory action research with mixed methods. The majority of participants identified themselves as Caucasian (66.9%). Expectedly, the demographics revealed that Anxiety Disorders and Mood Disorders were highly prevalent within the sample (71.9% and 67.5% respectively). Findings from the qualitative summary established that both staff and youth found the software and platform beneficial