Parametric region-based foreround segmentation in planar and multi-view sequences

Foreground segmentation in video sequences is an important area of the image processing that attracts great interest among the scientist community, since it makes possible the detection of the objects that appear in the sequences under analysis, and allows us to achieve a correct performance of high level applications which use foreground segmentation as an initial step. The current Ph.D. thesis entitled Parametric Region-Based Foreground Segmentation in Planar and Multi-View Sequences details, in the following pages, the research work carried out within this eld. In this investigation, we propose to use parametric probabilistic models at pixel-wise and region level in order to model the di erent classes that are involved in the classi cation process of the di erent regions of the image: foreground, background and, in some sequences, shadow. The development is presented in the following chapters as a generalization of the techniques proposed for objects segmentation in 2D planar sequences to 3D multi-view environment, where we establish a cooperative relationship between all the sensors that are recording the scene. Hence, di erent scenarios have been analyzed in this thesis in order to improve the foreground segmentation techniques: In the first part of this research, we present segmentation methods appropriate for 2D planar scenarios. We start dealing with foreground segmentation in static camera sequences, where a system that combines pixel-wise background model with region-based foreground and shadow models is proposed in a Bayesian classi cation framework. The research continues with the application of this method to moving camera scenarios, where the Bayesian framework is developed between foreground and background classes, both characterized with region-based models, in order to obtain a robust foreground segmentation for this kind of sequences. The second stage of the research is devoted to apply these 2D techniques to multi-view acquisition setups, where several cameras are recording the scene at the same time. At the beginning of this section, we propose a foreground segmentation system for sequences recorded by means of color and depth sensors, which combines di erent probabilistic models created for the background and foreground classes in each one of the views, by taking into account the reliability that each sensor presents. The investigation goes ahead by proposing foreground segregation methods for multi-view smart room scenarios. In these sections, we design two systems where foreground segmentation and 3D reconstruction are combined in order to improve the results of each process. The proposals end with the presentation of a multi-view segmentation system where a foreground probabilistic model is proposed in the 3D space to gather all the object information that appears in the views. The results presented in each one of the proposals show that the foreground segmentation and also the 3D reconstruction can be improved, in these scenarios, by using parametric probabilistic models for modeling the objects to segment, thus introducing the information of the object in a Bayesian classi cation framework.La segmentaci on de objetos de primer plano en secuencias de v deo es una importante area del procesado de imagen que despierta gran inter es por parte de la comunidad cient ca, ya que posibilita la detecci on de objetos que aparecen en las diferentes secuencias en an alisis, y permite el buen funcionamiento de aplicaciones de alto nivel que utilizan esta segmentaci on obtenida como par ametro de entrada. La presente tesis doctoral titulada Parametric Region-Based Foreground Segmentation in Planar and Multi-View Sequences detalla, en las p aginas que siguen, el trabajo de investigaci on desarrollado en este campo. En esta investigaci on se propone utilizar modelos probabil sticos param etricos a nivel de p xel y a nivel de regi on para modelar las diferentes clases que participan en la clasi caci on de las regiones de la imagen: primer plano, fondo y en seg un que secuencias, las regiones de sombra. El desarrollo se presenta en los cap tulos que siguen como una generalizaci on de t ecnicas propuestas para la segmentaci on de objetos en secuencias 2D mono-c amara, al entorno 3D multi-c amara, donde se establece la cooperaci on de los diferentes sensores que participan en la grabaci on de la escena. De esta manera, diferentes escenarios han sido estudiados con el objetivo de mejorar las t ecnicas de segmentaci on para cada uno de ellos: En la primera parte de la investigaci on, se presentan m etodos de segmentaci on para escenarios monoc amara. Concretamente, se comienza tratando la segmentaci on de primer plano para c amara est atica, donde se propone un sistema completo basado en la clasi caci on Bayesiana entre el modelo a nivel de p xel de nido para modelar el fondo, y los modelos a nivel de regi on creados para modelar los objetos de primer plano y la sombra que cada uno de ellos proyecta. La investigaci on prosigue con la aplicaci on de este m etodo a secuencias grabadas mediante c amara en movimiento, donde la clasi caci on Bayesiana se plantea entre las clases de fondo y primer plano, ambas caracterizadas con modelos a nivel de regi on, con el objetivo de obtener una segmentaci on robusta para este tipo de secuencias. La segunda parte de la investigaci on, se centra en la aplicaci on de estas t ecnicas mono-c amara a entornos multi-vista, donde varias c amaras graban conjuntamente la misma escena. Al inicio de dicho apartado, se propone una segmentaci on de primer plano en secuencias donde se combina una c amara de color con una c amara de profundidad en una clasi caci on que combina los diferentes modelos probabil sticos creados para el fondo y el primer plano en cada c amara, a partir de la fi abilidad que presenta cada sensor. La investigaci on prosigue proponiendo m etodos de segmentaci on de primer plano para entornos multi-vista en salas inteligentes. En estos apartados se diseñan dos sistemas donde la segmentaci on de primer plano y la reconstrucci on 3D se combinan para mejorar los resultados de cada uno de estos procesos. Las propuestas fi nalizan con la presentaci on de un sistema de segmentaci on multi-c amara donde se centraliza la informaci on del objeto a segmentar mediante el diseño de un modelo probabil stico 3D. Los resultados presentados en cada uno de los sistemas, demuestran que la segmentacion de primer plano y la reconstrucci on 3D pueden verse mejorados en estos escenarios mediante el uso de modelos probabilisticos param etricos para modelar los objetos a segmentar, introduciendo as la informaci on disponible del objeto en un marco de clasi caci on Bayesiano

Foreground object segmentation for moving camera sequences based on foreground-background probabilistic models and prior probability maps

International audienceThis paper deals with foreground object segmentation in the context of moving camera sequences. The method that we propose com-putes a foreground object segmentation in a MAP-MRF framework between foreground and background classes. We use region-based models to model the foreground object and the background region that surrounds the object. Moreover, the global background of the sequence is also included in the classification process by using pixel-wise color GMM. We compute the foreground segregation for each one of the frames by using a Bayesian classification and a graph-cut regularization between the classes, where the prior probability maps for both, foreground and background, are included in the for-mulation, thus using the cumulative knowledge of the object from the segmentation obtained in the previous frames. The results pre-sented in the paper show how the false positive and false negative detections are reduced, meanwhile the robustness of the system is improved thanks to the use of the prior probability maps in the clas-sification process

Informative regions in viral genomes

Viruses, far from being just parasites affecting hosts\u27 fitness, are major players in any microbial ecosystem. In spite of their broad abundance, viruses, in particular bacteriophages, remain largely unknown since only about 20% of sequences obtained from viral community DNA surveys could be annotated by comparison with public databases. In order to shed some light into this genetic dark matter we expanded the search of orthologous groups as potential markers to viral taxonomy from bacteriophages and included eukaryotic viruses, establishing a set of 31,150 ViPhOGs (Eukaryotic Viruses and Phages Orthologous Groups). To do this, we examine the non-redundant viral diversity stored in public databases, predict proteins in genomes lacking such information, and used all annotated and predicted proteins to identify potential protein domains. The clustering of domains and unannotated regions into orthologous groups was done using cogSoft. Finally, we employed a random forest implementation to classify genomes into their taxonomy and found that the presence or absence of ViPhOGs is significantly associated with their taxonomy. Furthermore, we established a set of 1457 ViPhOGs that given their importance for the classification could be considered as markers or signatures for the different taxonomic groups defined by the ICTV at the order, family, and genus levels

Análisis exergético de un sistema de refrigeración por absorción de doble efecto con eyecto-compresión

El presente trabajo muestra un estudio de análisis paramétrico de diferentes sistemas de refrigeración por absorción, como lo son los de simple efecto con y sin eyecto-compresión y los de doble efecto con y sin eyecto-compresión. De esta manera se presenta una revisión bibliográfica de los sistemas de refrigeración por absorción convencionales, al igual que también se presentan los estudios relacionados con los sistemas de refrigeración por absorción con eyecto-compresión. Para el análisis de estos sistemas de refrigeración por absorción, se utilizaron la Primera y Segunda Ley como conceptos termodinámicos, con el fin de determinar el coeficiente de operación (COP) y efectuar el análisis exergético para dichos sistemas. Este trabajo estuvo enfocado en la sustancia LiBr/H2O como fluido de trabajo en los sistemas de refrigeración por absorción, ya que, el cálculo de las propiedades exergéticas, así como también, el porcentaje de concentración para esta sustancia, están establecidas por los diferentes autores de la literatura suministrada en este trabajo. El cálculo de las propiedades termodinámicas y exergéticas de la sustancia LiBr/H2O, se realizó con el software EES®. El planteamiento del sistema de doble efecto con eyecto-compresión, fue tomado a partir de estudios preliminares basados en un sistema de simple efecto utilizando eyectores, con el fin de llevar a cabo esta idea al sistema de absorción de doble efecto. De esta manera se analizan, entre otros, tres sistemas diferentes de doble efecto con eyecto-compresión, buscando que estos sistemas sean técnicamente viables, comparados con los sistemas de absorción convencionales. Los resultados obtenidos en este trabajo, parten de la simulación de cada ciclo para dichos sistemas utilizando el software EES®. Estos resultados se presentan a partir de tablas y gráficas en forma comparativa para los diferentes sistemas de refrigeración por absorción, donde se muestra el comportamiento tanto del coeficiente de operación (COP), como el comportamiento de la eficiencia exergética, y la exergía destruida debido a la implementación del sistema de eyecto-compresión En los anexos se presenta el cálculo de las diferentes propiedades de la sustancia LiBr/H2O y las condiciones bajos las cuales se obtuvieron las propiedades para dicha solución a través del EES®. También se presentan las ecuaciones que modelan los diferentes sistemas de refrigeración por absorción y por último, se presentan las tablas de resultados con los diferentes valores de las propiedades termodinámicas para los sistemas de absorción analizados

Bayesian foreground segmentation and tracking using pixel-wise background model and region-based foreground model

In this paper we present a segmentation system for monocular video sequences with static camera that aims at foreground/ background separation and tracking. We propose to combine a simple pixel-wise model for the background with a general purpose region based model for the foreground. The background is modeled using one Gaussian per pixel, thus achieving a precise and easy to update model. The foreground is modeled using a Gaussian Mixture Model with feature vectors consisting of the spatial (x, y) and colour (r, g, b) components. The spatial components of this model are updated using the Expectation Maximization algorithm after the classification of each frame. The background model is formulated in the 5 dimensional feature space in order to be able to apply a Maximum A Posteriori framework for the classification. The classification is done using a graph cut algorithm that allows taking into account neighborhood information. The results presented in the paper show the improvement of the system in situations where the foreground objects have similar colors to those of the background.Peer ReviewedPostprint (published version

3D objects reconstruction from frontal images: an example with guitars

This work deals with the automatic 3D reconstruction of objects from frontal RGB images. This aims at a better understanding of the reconstruction of 3D objects from RGB images and their use in immersive virtual environments. We propose a complete workflow that can be easily adapted to almost any other family of rigid objects. To explain and validate our method, we focus on guitars. First, we detect and segment the guitars present in the image using semantic segmentation methods based on convolutional neural networks. In a second step, we perform the final 3D reconstruction of the guitar by warping the rendered depth maps of a fitted 3D template in 2D image space to match the input silhouette. We validated our method by obtaining guitar reconstructions from real input images and renders of all guitar models available in the ShapeNet database. Numerical results for different object families were obtained by computing standard mesh evaluation metrics such as Intersection over Union, Chamfer Distance, and the F-score. The results of this study show that our method can automatically generate high-quality 3D object reconstructions from frontal images using various segmentation and 3D reconstruction techniques.Postprint (published version

Projecte Escolta'm. Proposta didàctica d'un projecte educatiu d'Educació secundària amb l'audició activa i activitats d'expressió corporal com a eix vertebrador

Treball Final de Màster Universitari en Professor/a d'Educació Secundària Obligatòria i Batxillerat, Formació Professional i Ensenyaments d'Idiomes. Codi SAP709. Curs: 2019/2020L’audició musical és un element essencial de l’educació musical en l’educació secundària. Aquesta és una proposta didàctica d’un projecte de tres mesos de durada i amb l’alumnat de 1º, 2º, 3º d’ESO i 1º de Batxillerat en un centre públic d’educació secundària de la província de Castelló, en què es tracten la selecció de repertori, la identificació dels elements clau de les audicions. A més a més, també es van a realitzar activitats individuals i en grup i amb instrumental Orff, a partir de l’obra/cançó setmanal de canvi de classe del timbre del centre, i com a element innovador d’altres projectes, també es desenvoluparan activitats de moviment i d’expressió corporal amb l’obra/cançó setmanal per tal d’aconseguir un aprenentatge molt més significatiu. La motivació de tot l’alumnat també és necessària per tal d’aconseguir la seua participació i implicació, i és per això que la gamificació de les activitats és un element clau, des del plantejament de les activitats fins a l’avaluació