Pattern recognition using statistical techniques and neural networks: application to handwritten digit classification

El Reconocimiento de Patrones es el estudio de cómo las máquinas pueden observar el ambiente o entorno, aprender a distinguir patrones de interés a partir de la experiencia, y tomar decisiones razonables con respecto a las categorías a las que pertenecen dichos patrones. El mejor reconocedor de patrones conocido hasta ahora es el ser humano, no sabiéndose a ciencia cierta cuál es el proceso mediante el cual los humanos realizamos esta tarea. El Reconocimiento Optico de Caracteres (OCR) es uno de los tópicos más antiguos dentro del Reconocimiento de Patrones y una de las areas de investigación más importante y activa, que en la actualidad presenta desafío: la precisión en el reconocimiento asociada tanto a caracteres impresos en una imagen degradada o a caracteres manuscritos es aún insuficiente, existiendo errores en el reconocimiento. El Reconocimiento de Dígitos Manuscritos es un tema destacado dentro de OCR, por las aplicaciones relacionadas, como el procesamiento automático de cheques bancarios, la clasificación de correo en base a la lectura de códigos postales, la lectura automática de formularios y documentos con escritura manuscrita, dispositivos de lectura para ciegos, reconocimiento de escritura en computadoras manuales PDA, y porque constituye un problema modelo que incluye desafíos comunes con otros tópicos. Por esta razón, es tomado como referencia para la aplicación y testeo de nuevas teorías y algoritmos del area de Reconocimiento de Patrones en general. En este trabajo de tesis de doctorado se propone una nueva estrategia Bayesiana de combinación de clasificadores que permite detectar ambigüedades y resolverlas, lo que constituye la novedad y principal contribución de la tesis. Se propone, a su vez, un sistema completo de reconocimiento de patrones en dos niveles, con una arquitectura modular y paralelizable, que utiliza distintas características extraídas de los patrones de entrada según el problema a resolver junto con la estrategia Bayesiana ya mencionada que decide la respuesta del sistema. Como elementos componentes del reconocedor, en una primera capa o nivel, se utilizan clasificadores relativamente sencillos y bien posicionados para el problema a tratar. Los elementos pertenecientes a la segunda capa se utilizan para estimar cuán confiable es la respuesta de cada clasificador individual frente a un patrón de entrada, permitiendo decidir cuándo un patrón debe ser considerado bien definido o ambiguo, y en este ultimo caso con qué clases podrá confundirse. Adicionalmente, se proponen y aplican estrategias de selección de clasificadores en la etapa de construcción del reconocedor. El sistema reconocedor de patrones presentado fue aplicado al problema del reconocimiento de dígitos manuscritos off-line, como forma de testear su desempeño. En función de esto, se proponen descriptores basados en características de multirresolución a través del uso de la Transformada Wavelet CDF 9/7 y de Análisis de Componentes Principales, que permiten disminuir considerablemente el tamaño del patrón de entrada y aumentar la calidad de la representación. La experimentación se realizó sobre las bases de datos CENPARMI y MNIST, ampliamente referenciadas para este problema. Se obtuvieron altos porcentajes en el reconocimiento que alcanzaron un 97,40 y 99,32 % para las bases CENPARMI y MNIST respectivamente. Dichos valores son comparables a los resultados publicados considerados representativos.Pattern Recognition is the study of how machines can observe the environment, learn to distinguish patterns of interest from their background, and make sound and reasonable decisions about the categories of the patterns. The best pattern recognizers in most instances are humans, yet we do not understand how humans recognize patterns. Optical character recognition (OCR) is one of the most traditional topics in the context of Pattern Recognition that includes as a key issue the automatic recognition of handwritten characters. The subject has many interesting applications, such as automatic recognition of postal codes, recognition of amounts in banking checks and automatic processing of application forms. Handwritten numeral classification is a difficult task because of the wide variety of styles, strokes and orientations of digit samples. One of the main difficulties lies in the fact that the intra-class variance is high, due to the different forms associated with the same pattern, because of the particular writing style of each individual. Many models have been proposed to deal with this problem, but none of them has succeeded in obtaining levels of response comparable to human ones. This thesis presents a pattern recognition system that is able to detect ambiguous patterns and ex- plain its answers using a Bayesian strategy which is the main contribution of this work. The recogniser is composed of two levels. The first one is formed by a collection of independent classifiers, each one spe- cialised in a different feature extracted from the input pattern. The second level consists of an analyzing module in charge of defining and explaining the output of the system. This module is integrated by the following elements: the table of reliability and two parameters adjustable while running the system. The system has been applied to the off-line recognition of handwritten digits. Descriptors based on the CDF 9/7 wavelet transform and Principal Component Analysis are proposed in order to reduce the size of the input pattern while increasing the quality of its representation. Strategies for selecting classifiers for the system are also proposed. The experiments were carried out on the MNIST and CENPARMI handwritten digit databases, which are generally accepted as standards in most of the literature in the field. Recognition rates obtained are comparable with results from representative work, reaching 97.40 and 99.32 % for CENPARMI and MNIST databases respectively.Fil:Seijas, Leticia María. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina

Sistema Automatizado de Estacionamiento para Patentes Argentinas

The global market for smart parking solutions is booming. Nowadays, this market is highly competitive due mainly to the increase in car ownership and the number of vehicles circulating the roads. However, there is a technological gap between Argentina and other countries. This work presents the Automated LPR Parking System for Argentinian Plates SAE (in Spanish, Sistema Automatizado de Estacionamiento) designed and developed in its prototype version for a private company, to control and manage the entry, stay and exit of vehicles in parking lots. The system is composed by two main modules: the automatic license plate recognition system and the Principal System Board. This board allows the connection of the central unit with peripherals such as magnetic field sensors, access barriers and infrared barriers. In addition, the system manages a database that stores the necessary information for the parking management. Registered users that pay monthly and ocasinal users are considered. Furthermore, the system implements a mechanism for vehicle size detection to determine the value of the parking fees. SAE handles both hardware and system failures and exceptional situations. In addition, the entry and exit of vehicles are handled simultaneously.El mercado global de soluciones inteligentes para estacionamiento está en auge siendo altamente competitivo debido principalmente al crecimiento del parque automotor. En Argentina aún prevalece la operatoria manual. Este trabajo presenta el Sistema Automatizado de Estacionamiento (SAE), diseñado y desarrollado en su versión prototipo para una empresa privada, para controlar y gestionar el ingreso, egreso y estadía de vehículos en playas de estacionamiento. El sistema cuenta con un módulo de reconocimiento de patentes vigentes en Argentina, la placa principal que permite conectar la unidad central del sistema con los periféricos como detectores magnéticos, barreras de acceso y barreras infrarrojas, y una base de datos que almacena información necesaria para la gestión del estacionamiento. Se contemplan usuarios abonados y no abonados y tarifas para distintos tipos de vehículo, para lo cual se implementa un sistema para la detección de tamaño. El SAE maneja casos de fallo tanto de hardware como del sistema y situaciones de excepción. Se contemplan además vías de ingreso y egreso con entrada y salida de vehículos en simultáneo

Triacylglyceride, antioxidant and antimicrobial features of virgin Camellia oleifera, C. reticulata and C. sasanqua oils

Virgin oils obtained from seeds of Camellia oleifera (CO), Camellia reticulata (CR) and Camellia sasanqua (CS) were studied for their triacylglyceride composition, antioxidant and antimicrobial activities. Levels of fatty acids determined by 1H-nuclear magnetic resonance analysis were similar to those reported for olive oils (82.30%–84.47%; 5.69%–7.78%; 0.26%–0.41% and 8.04%–11.2%, for oleic, linoleic, linolenic and saturated acids, respectively). The CR oil showed the best antioxidant potential in the three in vitro models tested. With regard to EC50 values (µg/mL), the order in DPPH radical-scavenging was CR (33.48) < CO (35.20) < CS (54.87). Effectiveness in reducing power was CR (2.81) < CO (3.09) < CS (5.32). IC50 for LPO inhibition were 0.37, 0.52 and 0.75 µg/mL for CR, CO and CS, respectively. All the oils showed antimicrobial activity, and exhibited different selectivity and MICs for each microorganism tested (E. coli, B. cereus and C. albicans). B. cereus was the less sensitive species (MIC: 52.083 ± 18.042 for CO; 41.667 ± 18.042 for CR; 104.167 ± 36.084 for CS mg/mL) and the E. coli was the most sensitive to camellia oil’s effect. The standard gentamicin presented higher MIC for E. coli (4.2) than the CR (MIC= 2.6) and CO (MIC = 3.9) oilsXUNTA DE GALICIA for financial support: Grants INCITE09 262346PR and PGIDIT06RAG26103PR. X.F. would also like to thank the Xunta de Galicia (Isidro Parga Pondal Program for young researchers, Grant No. IPP-020)S

Comprehensive study of honey with protected denomination of origin and contribution to the enhancement of legal specifications

In this study the characterization of a total of 60 honey samples with Protected Denomination of Origin (PDO) collected over three harvests (2009–2011, inclusive), from the Northeast of Portugal was carried out based on the presence of pollen, physicochemical and microbiological characteristics. All samples were found to meet the European Legislation, but some didn’t meet the requirements of the PDO specifications. Concerning the floral origin of honey, our results showed the prevalence of rosemary (Lavandula pedunculata) pollen. The microbiological quality of all the analyzed samples was satisfactory, since fecal coliforms, sulfite-reducing clostridia and Salmonella were absent, and molds and yeasts were detected in low counts. Significant differences between the results were studied using one-way analysis of variance (ANOVA), followed by Tukey’s HSD test. The samples were submitted to discriminant function analysis, in order to determine which variables differentiate between two or more naturally occurring groups (Forward Stepwise Analysis). The variables selected were in this order: diastase activity, pH, reducing sugars, free acidity and HMF. The pollen spectrum has perfect discriminatory power. This is the first study in which a honey with PDO was tested, in order to assess its compliance with the PDO book of specificationsX.F. would also like to thank the Xunta de Galicia (Isidro Parga Pondal Program for young researchers, Grant No. IPP-020)S

Reconocimiento de dígitos manuscritos mediante redes neuronales : una técnica híbrida

En este trabajo se presenta un sistema reconocedor de números manuscritos con un diseño novedoso, sencillo y modular, que incluye el desarrollo de una técnica híbrida de aprendizaje, basada en la utilización de mapas auto-organizativos de Kohonen. Para medir el rendimiento del sistema, se han realizado pruebas utilizando la base de datos de dígitos manuscritos sin restricciones de la Universidad de Concordia, Canadá, obteniéndose resultados comparables a los publicados por otros autores para la misma base de datos. El sistema propuesto no sólo permite clasificar dígitos; también permite explicar las respuestas dadas y detectar patrones ambiguos, indicando a qué otras clases podrían pertenecer. Además, los mapas Kohonen utilizados, muestran gráficamente la distribución de los datos de entrenamiento, contribuyendo también a la explicación de las respuestas. La utilización de varias características representativas extraídas de los datos de entrada durante la etapa previa de preprocesamiento, y el tratamiento de las mismas en forma independiente, permite que la presencia de errores en los patrones de entrada no tenga gran influencia en la respuesta del sistema.This work introduces a system for the recognition of handwritten numerals, with an innovative, simple and modular design, that includes the development of a hibrid leaming technique based on the use of Kohonen Self-Organizing maps. In order to measure the performance of the proposed system, tests were conducted using the unconstrained handwritten numeral database of Concordia University, Canada. The performance obtained is comparable to other results reported in the literature for the same data set. The proposed system not only allows digit classification, but also to explain the answers obtained and detect ambiguous pattems, indicating the classes they could belong to. On the other hand, the Kohonen maps used show graphically the distribution of the training data, contributing to the explanation of the answers. The use of various representative features obtained from the input data during the preprocessing stage, and the independent processing of them, prevent errors in the input pattems from having too much influence on the behaviour of the system.Fil:Seijas, Leticia María. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina

Sistema automatizado de estacionamiento para patentes argentinas

The global market for smart parking solutions is booming. Nowadays, this market is highly competitive due mainly to the increase in car ownership and the number of vehicles circulating the roads. However, there is a technological gap between Argentina and other countries. This work presents the Automated LPR Parking System for Argentinian Plates SAE (in Spanish, Sistema Automatizado de Estacionamiento) designed and developed in its prototype version for a private company, to control and manage the entry, stay and exit of vehicles in parking lots. The system is composed by two main modules: the automatic license plate recognition system and the Principal System Board. This board allows the connection of the central unit with peripherals such as magnetic field sensors, access barriers and infrared barriers. In addition, the system manages a database that stores the necessary information for the parking management. Registered users that pay monthly and ocasinal users are considered. Furthermore, the system implements a mechanism for vehicle size detection to determine the value of the parking fees. SAE handles both hardware and system failures and exceptional situations. In addition, the entry and exit of vehicles are handled simultaneously.El mercado global de soluciones inteligentes para estacionamiento está en auge siendo altamente competitivo debido principalmente al crecimiento del parque automotor. En Argentina aún prevalece la operatoria manual. Este trabajo presenta el Sistema Automatizado de Estacionamiento (SAE), diseñado y desarrollado en su versión prototipo para una empresa privada, para controlar y gestionar el ingreso, egreso y estadía de vehículos en playas de estacionamiento. El sistema cuenta con un módulo de reconocimiento de patentes vigentes en Argentina, la placa principal que permite conectar la unidad central del sistema con los periféricos como detectores magnéticos, barreras de acceso y barreras infrarrojas, y una base de datos que almacena información necesaria para la gestión del estacionamiento. Se contemplan usuarios abonados y no abonados y tarifas para distintos tipos de vehículo, para lo cual se implementa un sistema para la detección de tamaño. El SAE maneja casos de fallo tanto de hardware como del sistema y situaciones de excepción. Se contemplan además vías de ingreso y egreso con entrada y salida de vehículos en simultáneo