Fast parallel algorithms for a broad class of nonlinear variational diffusion approaches

Variational segmentation and nonlinear diffusion approaches have been very active research areas in the fields of image processing and computer vision during the last years. In the present paper, we review recent advances in the development of efficient numerical algorithms for these approaches. The performance of parallel implement at ions of these algorithms on general-purpose hardware is assessed. A mathematically clear connection between variational models and nonlinear diffusion filters is presented that allows to interpret one approach as an approximation of the other, and vice versa. Numerical results confirm that, depending on the parametrization, this approximation can be made quite accurate. Our results provide a perspective for uniform implement at ions of both nonlinear variational models and diffusion filters on parallel architectures

Secure Iris Recognition Based on Local Intensity Variations

In this paper we propose a fast and efficient iris recognition algorithm which makes use of local intensity variations in iris textures. The presented system provides fully revocable biometric templates suppressing any loss of recognition performance

Perspectives in visual imaging for marine biology and ecology: from acquisition to understanding

Durden J, Schoening T, Althaus F, et al. Perspectives in Visual Imaging for Marine Biology and Ecology: From Acquisition to Understanding. In: Hughes RN, Hughes DJ, Smith IP, Dale AC, eds. Oceanography and Marine Biology: An Annual Review. 54. Boca Raton: CRC Press; 2016: 1-72

Fast Parallel Algorithms for a Broad Class of Nonlinear Variational Diffusion Approaches

Variational segmentation and nonlinear diffusion approaches have been very active research areas in the fields of image processing and computer vision during the last years. In the present paper, we review recent advances in the development of efficient numerical algorithms for these approaches. The performance of parallel implementations of these algorithms on general-purpose hardware is assessed. A mathematically clear connection between variational models and nonlinear diffusion filters is presented that allows to interpret one approach as an approximation of the other, and vice versa. Numerical results confirm that, depending on the parametrization, this approximation can be made quite accurate. Our results provide a perspective for uniform implementations of both nonlinear variational models and diffusion filters on parallel architectures

Automatická extrakce informací ze skenovaných dokumentů

Tento článek se zabývá úkolem extrakce informací ze strukturovaného dokumentu skenovaného běžným kancelářským skenerem. Zkoumá přístupy zpracování naskenovaných papírových dokumentů a extrakci hledaných informací, jako jsou jména, adresy, data a další číselné hodnoty. Představujeme návrh systému rozděleného do čtyř po sobě jdoucích modulů: předzpracování, optické rozpoznávání znaků, extrakce informací pomocí databáze a extrakce informací bez databáze. V modulu předzpracování jsou představeny dvě základní techniky - zlepšení kvality obrazu a odklonění obrazu. Řešení optického rozpoznávání znaků a přístupy k extrakci informací jsou porovnávány pomocí výkonu celého systému. Nejlepší výkon extrakce informací s databází byl získán algoritmem Locality-sensitive Hashing.This paper deals with the task of information extraction from a structured document scanned by an ordinary office scanner device. It explores the processing pipeline from scanned paper documents to the extraction of searched information such as names, addresses, dates, and other numerical values. We propose system design decomposed into four consecutive modules: preprocessing, optical character recognition, information extraction with a database, and information extraction without a database. In the preprocessing module, two essential techniques are presented – image quality improvement and image deskewing. Optical Character Recognition solutions and approaches to information extraction are compared using the whole system performance. The best performance of information extraction with the database was obtained by the Locality-sensitive Hashing algorithm

Experiences of living with MRSA - a literature review

Meticillinresistenta staphylococcus aureus (MRSA) är en allmänfarlig smitta med anmälningsplikt i Sverige. Nationellt är förekomsten låg, globalt högre. I omvårdnad är kommunikation en grundbult och genom att kommunicera med patienten kan sjuksköterskan förstå omvårdnadsbehoven, lära känna patienten och nå omvårdnadsmålen. Information kan vara ett behov inom omvårdnad vilket kräver kommunikation. Individens upplevelse definieras som medvetande om något och vad något är. Känslan av sammanhang (KASAM) påverkar individens grad av upplevd hälsa. Hög grad av KASAM är baserat på hög meningsfullhet, begriplighet och hanterbarhet och leder till hög grad av hälsa. Samtliga delar påverkas av sjuksköterskans bemötande som kan utgå från personcentrerad vård vilket har fokus på livsberättelse, partnerskap och dokumentation. Syftet med studien var att belysa patienters upplevelser av att leva med MRSA. Metoden som användes var litteraturöversikt baserat på analys av en kvantitativ och nio kvalitativa artiklar. Resultatet delades in i fem teman; Psykisk påverkan som främst bestod av upplevelser som psykologiskt trauma, pestsmittad samt oro och rädsla över att smitta andra. Det fanns dock patienter som upplevde optimism och hopp; Livsförändringar beskrev fysiska symtom, förändrat praktiskt handlande där hygienen tog stor plats, begränsat vardagsliv samt rädsla och oro från omgivningen; Vårdmöten visade på bristande kunskap hos personal och att vårdtiden kännetecknades av stigmatisering och dåligt bemötande; Isolering upplevdes begränsande, umgänget med andra samt vårdkvalitén påverkades; Information och kunskap fanns behov och önskemål om och upplevdes ofta som otillräcklig. Patientens KASAM skulle kunna påverkas av psykisk påverkan, förändrat praktiskt handlande, bristande bemötande och informationstillgång. Genom personcentrerad vård kan sjuksköterskan hjälpa patienten till ökad acceptans och välbefinnande

Discovery of quinazolines as histamine H4 receptor inverse agonists using a scaffold hopping approach.

From a series of small fragments that was designed to probe the histamine H(4) receptor (H(4)R), we previously described quinoxaline-containing fragments that were grown into high affinity H(4)R ligands in a process that was guided by pharmacophore modeling. With a scaffold hopping exercise and using the same in silico models, we now report the identification and optimization of a series of quinazoline-containing H(4)R compounds. This approach led to the discovery of 6-chloro-N-(furan-3-ylmethyl)2-(4-methylpiperazin-1-yl)quinazolin-4-amine (VUF10499, 54) and 6-chloro-2-(4-methylpiperazin-1-yl)-N-(thiophen-2-ylmethyl)quinazolin-4-amine (VUF10497, 55) as potent human H(4)R inverse agonists (pK(i) = 8.12 and 7.57, respectively). Interestingly, both compounds also possess considerable affinity for the human histamine H(1) receptor (H(1)R) and therefore represent a novel class of dual action H(1)R/H(4)R ligands, a profile that potentially leads to added therapeutic benefit. Compounds from this novel series of quinazolines are antagonists at the rat H(4)R and were found to possess anti-inflammatory properties in vivo in the rat