Experimental confirmation of protandric simultaneous hermaphroditism in a Caridean shrimp outside of the genus Lysmata

Caridean shrimps display a variety of sexual systems including gonochorism and various forms of protandry but rarely simultaneous hermaphroditism. Protandric simultaneous hermaphroditism (PSH) has thus far only been demonstrated in the genus Lysmata. The first report of simultaneous hermaphroditism in a caridean shrimp was with Exhippolysmata ensirostris. However, this was not confirmed, since this species was also considered to be strictly protandric. Therefore, inconclusive results about this species’ true sexual system led us to examine Exhippolysmata oplophoroides. Mating between female phase individuals resulted in successful spawning, embryonic development and hatching of viable larvae. Furthermore, we have confirmed that this species is not capable of self-fertilization. Juveniles reared in the laboratory matured in a similar manner to that of Lysmata. Data were limited due to the loss of all individuals to a Vibrio infection. However, the results obtained in this study conclusively affirm functionally that PSH occurs outside the genus Lysmata, in E. oplophoroides. Theories examining the evolution of PSH within decapods must be re-examined in light of the present data

Les amphores en Gaule : production et circulation

En 1995, le programme s’est développé dans les deux directions qu’il s’est donné : la production des amphores gauloises et la circulation des amphores de toutes origines à travers les Gaules. Actualité des recherches sur les ateliers et productions d’amphores gauloises À Fréjus, aux lieux-dits « Saint-Lambert » et « Valescur », la découverte de fours et de dépotoirs d’amphores (G4, G5 et D2/4) ouvre de nouvelles perspectives sur l’étude des productions amphoriques locales. Un programme d’étud..

Les amphores en Gaule : production et circulation

En 1996, deuxième année du programme développé sur trois ans, les deux orientations dominantes ont été suivies : la production des amphores gauloises et la circulation des amphores de toutes origines à travers les Gaules. Recherches sur les ateliers et les productions d’amphores gauloises La connaissance des ateliers gaulois évolue grâce aux visions d’ensemble que donnent quelques fouilles extensives et l’analyse des relations entre officine et environnement. Un colloque tenu à Sallèles d’Aud..

Joint Probabilistic People Detection in Overlapping Depth Images

Privacy-preserving high-quality people detection is a vital computer vision task for various indoor scenarios, e.g. people counting, customer behavior analysis, ambient assisted living or smart homes. In this work a novel approach for people detection in multiple overlapping depth images is proposed. We present a probabilistic framework utilizing a generative scene model to jointly exploit the multi-view image evidence, allowing us to detect people from arbitrary viewpoints. Our approach makes use of mean-field variational inference to not only estimate the maximum a posteriori (MAP) state but to also approximate the posterior probability distribution of people present in the scene. Evaluation shows state-of-the-art results on a novel data set for indoor people detection and tracking in depth images from the top-view with high perspective distortions. Furthermore it can be demonstrated that our approach (compared to the the mono-view setup) successfully exploits the multi-view image evidence and robustly converges in only a few iterations

Temporal Smoothing for Joint Probabilistic People Detection in a Depth Sensor Network

Wide-area indoor people detection in a network of depth sensors is the basis for many applications, e.g. people counting or customer behavior analysis. Existing probabilistic methods use approximative stochastic inference to estimate the marginal probability distribution of people present in the scene for a single time step. In this work we investigate how the temporal context, given by a time series of multi-view depth observations, can be exploited to regularize a mean-field variational inference optimization process. We present a probabilistic grid based dynamic model and deduce the corresponding mean-field update regulations to effectively approximate the joint probability distribution of people present in the scene across space and time. Our experiments show that the proposed temporal regularization leads to a more robust estimation of the desired probability distribution and increases the detection performance

Automatische Registrierung adaptiver Modelle zur Typerkennung technischer Objekte [online]

Anwendungen der Bildanalyse werden in zunehmendem Maße unter Verwendung dreidimensionaler Modelle realisiert und fusionieren auf diese Weise Methoden der Computergrafik und der Bildauswertung. Mit dem Ziel der automatischen Erfassung dynamischer Szenenaktivitäten ist in den letzten Jahren ein vermehrter Einsatz adaptiver Modelle zu beobachten. In der vorliegenden Arbeit wird ein neu entwickeltes Verfahren zur automatischen Konstruktion adaptiver Modelle für technische Objekte vorgestellt. Ferner werden Module zur automatischen Anpassung dieser adaptiven Modelle an Grauwertbilder beschrieben, die durch Synthese-Analyse-Iterationen die Brücke zur Bildanalyse schlagen. Die zentrale Stärke der vorgestellten Komponenten liegt darin, dass sie aus Einzelbildern dreidimensionale Rekonstruktionen für unbekannte Objektvarianten liefern. Wie experimentell gezeigt wird, sind diese Rekonstruktionen geometrisch genauer als handelsübliche Modelle. Die Leistungsfähigkeit der entwickelten Verfahren wird am Beispiel der Flugzeugtypisierung gezeigt. Darüber hinaus wird die Anwendbarkeit der Module zur Lageschätzung demonstriert

Automatische Registrierung adaptiver Modelle zur Typerkennung technischer Objekte [online]

Anwendungen der Bildanalyse werden in zunehmendem Maße unter Verwendung dreidimensionaler Modelle realisiert und fusionieren auf diese Weise Methoden der Computergrafik und der Bildauswertung. Mit dem Ziel der automatischen Erfassung dynamischer Szenenaktivitäten ist in den letzten Jahren ein vermehrter Einsatz adaptiver Modelle zu beobachten. In der vorliegenden Arbeit wird ein neu entwickeltes Verfahren zur automatischen Konstruktion adaptiver Modelle für technische Objekte vorgestellt. Ferner werden Module zur automatischen Anpassung dieser adaptiven Modelle an Grauwertbilder beschrieben, die durch Synthese-Analyse-Iterationen die Brücke zur Bildanalyse schlagen. Die zentrale Stärke der vorgestellten Komponenten liegt darin, dass sie aus Einzelbildern dreidimensionale Rekonstruktionen für unbekannte Objektvarianten liefern. Wie experimentell gezeigt wird, sind diese Rekonstruktionen geometrisch genauer als handelsübliche Modelle. Die Leistungsfähigkeit der entwickelten Verfahren wird am Beispiel der Flugzeugtypisierung gezeigt. Darüber hinaus wird die Anwendbarkeit der Module zur Lageschätzung demonstriert

People Detection in a Depth Sensor Network via Multi-View CNNs trained on Synthetic Data

In this work an approach for wide-area indoor people detection with a network of depth sensors is presented. We propose an end-to-end multi-view deep learning architecture which takes three foreground segmented overlapping depth images as input and predicts the marginal probability distribution of people present in the scene. In contrast to classical data-driven approaches our method does not make use of any real image data for training but uses a randomized generative scene model to generate synthetic depth images which are used to train our proposed deep learning architecture. The evaluation shows promising results on a publicly available data set