Deep Network Flow for Multi-Object Tracking

Data association problems are an important component of many computer vision applications, with multi-object tracking being one of the most prominent examples. A typical approach to data association involves finding a graph matching or network flow that minimizes a sum of pairwise association costs, which are often either hand-crafted or learned as linear functions of fixed features. In this work, we demonstrate that it is possible to learn features for network-flow-based data association via backpropagation, by expressing the optimum of a smoothed network flow problem as a differentiable function of the pairwise association costs. We apply this approach to multi-object tracking with a network flow formulation. Our experiments demonstrate that we are able to successfully learn all cost functions for the association problem in an end-to-end fashion, which outperform hand-crafted costs in all settings. The integration and combination of various sources of inputs becomes easy and the cost functions can be learned entirely from data, alleviating tedious hand-designing of costs.Comment: Accepted to CVPR 201

Hybrid One-Shot 3D Hand Pose Estimation by Exploiting Uncertainties

Model-based approaches to 3D hand tracking have been shown to perform well in a wide range of scenarios. However, they require initialisation and cannot recover easily from tracking failures that occur due to fast hand motions. Data-driven approaches, on the other hand, can quickly deliver a solution, but the results often suffer from lower accuracy or missing anatomical validity compared to those obtained from model-based approaches. In this work we propose a hybrid approach for hand pose estimation from a single depth image. First, a learned regressor is employed to deliver multiple initial hypotheses for the 3D position of each hand joint. Subsequently, the kinematic parameters of a 3D hand model are found by deliberately exploiting the inherent uncertainty of the inferred joint proposals. This way, the method provides anatomically valid and accurate solutions without requiring manual initialisation or suffering from track losses. Quantitative results on several standard datasets demonstrate that the proposed method outperforms state-of-the-art representatives of the model-based, data-driven and hybrid paradigms.Comment: BMVC 2015 (oral); see also http://lrs.icg.tugraz.at/research/hybridhape

Um método para detecção de intrusão em grades computacionais

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.As tecnologias atuais de detecção de intrusão são limitadas na proteção contra ataques que podem violar a segurança de grades computacionais. Este trabalho apresenta o problema da detecção de intrusão em grades, descreve os requisitos para identificar essas violações, propõe um método para detecção de intrusão baseada em grade, descreve um exemplo de uma arquitetura de um sistema de detecção de intrusão (IDS) distribuído e mostra como ele supera as limitações das tecnologias atuais pela integração da detecção dos ataques típicos de computadores host e de redes com a detecção de ataques específicos de grade e anomalias de comportamento de usuários. A integração é viabilizada pelo uso de protocolos e formatos de compartilhamento de informações entre IDSs que estão em processo de padronização pelo IETF. É também descrito um caso de uso empregando simulação de uma grade computacional onde usuários que apresentam anomalias comportamentais são identificados por um IDS de grade integrado com outros IDSs que aprendeu previamente a reconhecer mudanças de comportamento que possivelmente são o resultado de uma intrusão

Aplicação de algoritmos genéticos na modelagem de transformadores a partir de ensaios

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnonológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia ElétricaEste trabalho apresenta uma análise dos procedimentos definidos por normas técnicas para o ensaio de transformadores de potência. O modelo convencional do transformador e seu desempenho são obtidos a partir destes ensaios. É proposto um procedimento para obtenção de um modelo com parâmetros variantes no tempo que leve em consideração os efeitos da perda e saturação magnética do material. Os resultados são obtidos a partir de ensaios realizados em uma bancada com instrumentos adequados para a medida das grandezas elétricas envolvidas. O procedimento emprega uma técnica de otimização chamada Algoritmo Genético. Os resultados experimentais adquiridos com a bancada são comparados aos simulados para validação do modelo. É feita uma investigação do procedimento proposto pela norma para a medida das perdas magnéticas. Os resultados obtidos nos ensaios conforme as normas técnicas são comparados aos adquiridos com a bancada

Competitividade do Complexo Agroindustrial de Tilápia do Distrito Federal

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária, Programa de Pós-Graduação em Agronegócios, 2018.A piscicultura brasileira cresceu de forma constante no início deste século, principalmente com base na produção de tilápias, que atingiu a posição de principal produto da aquicultura nacional. O aumento do consumo interno, aliado a uma demanda reprimida amplamente atendida pela pesca e atividade de importação, está constantemente em crescimento. No entanto, em contraste com outros segmentos do agronegócio, a piscicultura ainda não atingiu os ganhos produtivos de outras cadeias produtivas e complexos agroindustriais. Apesar do constante crescimento nacional, alguns Estados não alcançaram esse limite de crescimento e se acham atrasados em tecnologia comparados a outros mais desenvolvidos. Adormecido em relação a esse crescimento, o Distrito Federal encontra-se estagnado em nível de produção, processamento e comercialização. No entanto, o Distrito Federal possui um dos maiores centros urbanos do país, com o consumo de tilápia abastecido por outras regiões do país. Diante desse panorama, o presente trabalho propôs analisar o Complexo Agroindustrial de Tilápia e as cadeias produtivas que o compõem. Para realizar esta pesquisa, utilizaram-se dados secundários de bancos de dados conhecidos, juntamente com coleta de dados primários de especialistas em produção de tilápia do Distrito Federal. A pesquisa modelou e caracterizou o Complexo Agroindustrial de Tilápia do Distrito Federal e suas cadeias produtivas, identificando principalmente os fatores críticos que inibem seu desenvolvimento. A pesquisa identificou um setor produtivo com baixa produtividade, baixo nível de desenvolvimento e dificuldades de comercialização e expansão. O sistema também é caracterizado por problemas de associação e gerenciamento de empreendedorismo. Verificou-se também que o mercado local é amplamente atendido por empresas de outras regiões produtoras do país, que apresentam maior grau de competitividade, principalmente pela vantagem de custos de produção. Existem também inúmeras oportunidades inexploradas e pontos fortes que foram identificados por este estudo e podem servir como força motriz para a atividade. Finalmente, o presente estudo apresenta estratégias de intervenção para melhorar o desempenho do CAI analisado.Brazilian fish farming has grown steadily at the beginning of this century, mainly based on tilapia production, which reached the position of the main product of national aquaculture. The increase in domestic consumption, coupled with a repressed demand that is largely met by fishing and import activity, is constantly increasing. However, unlike other segments of the agribusiness, fish farming has not yet reached the productive gains of other productive chains and agro-industrial complexes. Despite constant national growth, some states have not reached this growth threshold and are lagging behind in technology compared to other more developed ones. Asleep in relation to this growth, the Federal District is in a stagnation level in the production, processing and commercialization. However, the Federal District has one of largest urban centers in the country and its consumption of tilapia has been supplied by other regions of the country. Given this panorama, this work proposed to analyze the Agro-industrial Complex of Tilapia and the productive chains that compose it. In order to carry out this research, it was used secondary data from well-known databases, together with a gathering of primary data from specialists in tilapia production of the Federal District. The research modeled and characterized the Tilapia Agro-industrial Complex of the Federal District and its productive chains, identifying mainly the critical factors that inhibit its development. The research identified a productive sector with low productivity, low level of development and difficulties of commercialization and expansion. The system is also characterized by problems of association and entrepreneurship management. It has also been found that the local market is largely taken by companies from other producing regions of the country, which presents a higher degree of competitiveness, mainly by production costs advantage. There are also numerous untapped opportunities and strengths that was identified by this study and may serve as a driving force for activity. Finally, the present study presents intervention strategies to improve the performance of the CAI analyzed

The prevailing dermoscopic vascular pattern in melanoma is influenced by tumor thickness and pigmentation type.

In non-pigmented skin tumors the diagnosis is mainly based on the evaluation of the vascular morphology and vessels\ub4 distribution dermoscopically [1-4]. However, up to date, no study formally correlated the prevailing vascular morphology with the thickness of melanoma according to Breslow and amount of pigmentation

NeurOCS: Neural NOCS Supervision for Monocular 3D Object Localization

Monocular 3D object localization in driving scenes is a crucial task, but challenging due to its ill-posed nature. Estimating 3D coordinates for each pixel on the object surface holds great potential as it provides dense 2D-3D geometric constraints for the underlying PnP problem. However, high-quality ground truth supervision is not available in driving scenes due to sparsity and various artifacts of Lidar data, as well as the practical infeasibility of collecting per-instance CAD models. In this work, we present NeurOCS, a framework that uses instance masks and 3D boxes as input to learn 3D object shapes by means of differentiable rendering, which further serves as supervision for learning dense object coordinates. Our approach rests on insights in learning a category-level shape prior directly from real driving scenes, while properly handling single-view ambiguities. Furthermore, we study and make critical design choices to learn object coordinates more effectively from an object-centric view. Altogether, our framework leads to new state-of-the-art in monocular 3D localization that ranks 1st on the KITTI-Object benchmark among published monocular methods.Comment: Paper was accepted to CVPR 202