On-shell neutral Higgs bosons in the NMSSM with complex parameters

The Next-to-Minimal Supersymmetric Standard model (NMSSM) appears as an interesting candidate for the interpretation of the Higgs-measurement at the LHC and as a rich framework embedding physics beyond the Standard Model. We consider the renormalization of the Higgs sector of this model in its $\mathcal{CP}$-violating version, and propose a renormalization scheme for the calculation of on-shell Higgs masses. Moreover, the connection between the physical states and the tree-level ones is no longer trivial at the radiative level: a proper description of the corresponding transition thus proves necessary in order to calculate Higgs production and decays at a consistent loop order. After discussing these formal aspects, we compare the results of our mass calculation to the output of existing tools. We also study the relevance of the on-shell transition-matrix in the example of the $h_i \to \tau^+ \tau^-$ width. We find deviations between our full prescription and popular approximations that can exceed $10\%$.Comment: 28 pages, 11 figure

Detection of hand gestures using depth cameras

É descrito o projeto de um sistema baseado em visão computacional, para o reconhecimento de poses manuais distintas, além da discriminação e rastreamento de seus membros. Entre os requisitos prioritários deste software estão a eficácia e a eficiência para essas tarefas, de forma a possibilitar o controle em tempo real de sistemas computacionais, por meio de gestos de mãos. Além desses fatores, a portabilidade para outros dispositivos e plataformas computacionais, e a possibilidade de extensão da quantidade de poses iniciais, também consiste em condições importantes para a sua funcionalidade. Essas características tendem a promover a popularização da interface proposta, possibilitando a sua aplicação para diversas finalidades e situações; contribuindo dessa forma para a difusão deste tipo de tecnologia e o desenvolvimento das áreas de interfaces gestuais e visão computacional. Vários métodos foram desenvolvidos e pesquisados com base na metodologia de extração de características, utilizando algoritmos de processamento de imagens, análise de vídeo, e visão computacional, além de softwares de aprendizado de máquina para classificação de imagens. Como dispositivo de captura, foi selecionada uma câmera de profundidade, visando obter informações auxiliares aos vários processos associados, reduzindo assim os custos computacionais inerentes e possibilitando a manipulação de sistemas eletrônicos em espaços virtuais tridimensionais. Por meio desse dispositivo, foram filmados alguns voluntários, realizando as poses manuais propostas, de forma a validar os algoritmos desenvolvidos e possibilitar o treinamento dos classificadores utilizados. Esse registro foi necessário, já que não foram encontradas bases de dados disponíveis contendo imagens com informações adequadas para os métodos pesquisados. Por fim, foi desenvolvido um conjunto de métodos capaz de atingir esses objetivos, através de sua combinação para adequação a diferentes dispositivos e tarefas, abrangendo assim todos os requisitos identificados inicialmente. Além do sistema implementado, a publicação da base de imagens de poses de mãos produzida também consiste em uma contribuição para as áreas do conhecimento associadas a este trabalho. Uma vez que as pesquisas realizadas indicam que esta base corresponde ao primeiro conjunto de dados disponibilizado, compatíveis com vários métodos de detecção de gestos manuais por visão computacional, acredita-se que esta venha a auxiliar ao desenvolvimento de softwares com finalidades semelhantes, além possibilitar uma comparação adequada entre o desempenho desses, por meio de sua utilização.A project of a computer vision based system is described here, for the recognition of different kinds of hand poses, in addition to the discrimination and tracking of its members. Among the software requirements priority, were the efficiency and effectiveness in these tasks, in order to enable the real time control of computer systems by hand gestures. Besides these features, the portability to various devices and computational platforms, and the extension possibility of initial pose number, are also importants conditions for its functionality. Several methods have been developed and researched, based on the methodology of feature extraction, using image processing, video analysis, and computer vision algorithms; in addition to machine learning software for image classification. As capture device, was selected a depth camera, in order to obtain helper information to several associated processes, so reducing the computational costs involved, and enabling handling electronic systems in three-dimensional virtual spaces. Through this device, some volunteers were recorded, performing the proposed hand poses, in order to validate the developed algorithms and to allow the used classifiers training. This record was required, since available databases containing images with relevant information for researched methods was not found. Finally, were developed a set of methods able to achieve these goals, through its combination for adaptation to different devices and tasks, thus covering all requirements initially identified. Besides the developed system, the publication of the hand poses image database produced, is also an contribution to the field of knowledge related with this work. Since the researches carried out indicated that this database is the first set of available data, compatible with different computer vision detection methods for hand gestures, it\'s believed that this will assist in developing software with similar purposes, besides permit a proper comparison of the performances, by means of its use