Studies in probabilistic methods for scene analysis

In this thesis, probabilistic methods are applied to a number of problems in computer vision. The goal is to provide means for a vision based system that is able to analyze and recognize scenes and objects in camera images and to use that information for autonomous navigation and machine learning. New methods are developed for different functions that are needed in such a system, including segmentation of images, model-based recognition of objects, robot navigation and model complexity control. The approach is based on generative probability models, and Bayesian statistical inference is used to match these models with image data. Stochastic sampling methods are applied to obtain numerical results. The self-organizing map is a neural network algorithm that has many applications in computer vision. In this thesis, the algorithm is analyzed in a probabilistic framework. A probability density model is derived and new model selection techniques are proposed, which enable complexity control for the self-organizing map. The analysis of images is discussed from the point of view of segmentation and object recognition. Segmentation aims at dividing the image into parts of different appearance, while object recognition is meant to identify objects that fulfill given criteria. These are different goals, but they complement each other. When the recognition of all objects in an image is not possible, segmentation can provide an explanation to the rest of the image. For object recognition, different two and three dimensional object models are considered and Bayesian matching techniques are applied to them. Efficient techniques for image segmentation are proposed and results are presented.Tässä väitöskirjassa sovelletaan todennäköisyyslaskennan menetelmiä eräisiin tietokonenäköongelmiin. Työn tarkoituksena on tuottaa keinoja näköön perustuvaan järjestelmään, joka voi analysoida ja tunnistaa näkymiä ja kohteita kamerakuvista ja käyttää näin saatua informaatiota itsenäiseen navigointiin ja koneoppimiseen. Työssä kehitetään uusia menetelmiä järjestelmän tarvitsemiin toimintoihin kuten kuvien segmentointiin, mallipohjaiseen kohteiden tunnistukseen, robottinavigointiin ja mallien kompleksisuuden hallintaan. Työssä käytettävä lähestymistapa perustuu generatiivisiin todennäköisyysmalleihin, ja mallit sovitetaan kuvadataan bayesiläistä tilastollista päättelyä soveltaen. Numeeristen tulosten saamiseksi käytetään stokastisia poimintamenetelmiä. Itsejärjestyvä kartta on neuroverkkoalgoritmi, jolla on useita tietokonenäköalan sovelluksia. Tässä työssä algoritmia analysoidaan todennäköisyyspohjaisesti. Algoritmin tuottamalle mallille johdetaan todennäköisyysjakaumamalli ja sille esitetään uusia mallinvalintamenetelmiä, jotka mahdollistavat itsejärjestyvän kartan kompleksisuuden hallinnan. Kuvien analysointia käsitellään sekä segmentoinnin että kohteiden tunnistuksen näkökulmasta. Segmentoinnissa kuva jaetaan erilaisilta näyttäviin osiin. Kohteiden tunnistus perustuu niiden ennalta tunnettuihin ominaisuuksiin. Tavoitteet ovat siten varsin erilaisia, mutta ne täydentävät toisiaan. Silloin kun vain osa kuvassa olevista kohteista pystytään tunnistamaan, segmentoinnilla voidaan saada kuvan muille osille selitys. Väitöskirjassa esitetään laskennallisesti tehokkaita menetelmiä kuvien segmentointiin. Kohteiden tunnistusta kaksi- ja kolmiulotteisten mallien avulla tarkastellaan bayesiläisiä menetelmiä käyttäen.reviewe

Cloning and expression of two different genes from Streptococcus dysgalactiae encoding fibronectin receptors.

Binding of bacteria to fibronectin has been implicated as a mechanism of bacterial adhesion to the host tissue. In this report we have analyzed the binding of a strain of Streptococcus dysgalactiae to fibronectin. The cells bind to a site in the NH2-terminal domain of the protein via trypsin-sensitive cell surface components. Furthermore, a lysate prepared by sonication of streptococcal cells contained fibronectin-binding proteins that inhibit the binding of the ligand to intact bacteria. When the proteins were separated by sodium dodecyl sulfate-polyacrylamide gel electrophoresis, blotted to an Immobilon-P filter, and probed with 125I-labeled fibronectin, a 140-kDa fibronectin-binding protein was identified along with a number of smaller binding proteins. A genomic DNA library was constructed and screened for the expression of fibronectin-binding proteins. Two clones were isolated and shown to contain unrelated inserts by restriction mapping and cross-hybridization experiments. The two encoded proteins were also immunologically distinct although both bound to the same region of the fibronectin molecule, and both effectively inhibited the binding of 125I-fibronectin to bacterial cells. Immunological analyses showed that only one of the two proteins tentatively identified as fibronectin receptors was expressed in detectable quantities in the Streptococcus dysgalactiae strain under the culture conditions employed

Harvan moniulotteisen datan analysointi - mitattu sisäilman laatu ja ihmisten tuntemukset

Tämän työn tarkoituksena oli tutkia ihmisten kokeman työpaikan sisäilman laadun riippuvuutta toisaalta fysikaalista ja kemiallisista suureista sekä toisaalta erilaisista psykososiaalisista taustatekijöistä. Tutkimusaineisto koostui mittauksista ja kyselytutkimusten vastauksista. Menetelminä käytettiin useita erilaisia tilastollisia menetelmiä kuten muuttujavalintaa, tiheysestimointia sekä luokittelu- ja regressiomalleja. Työn teoreettiseen osaan sisältyy myös itsejärjestyvään karttaan (SOM) liittyvää menetelmäkehitystä, jonka tuloksena syntyi käyttökelpoinen virhemitta SOM:n yleistyskyvyn arviointiin. Sisäilmatuntemusten ei voitu osoittaa liittyvän juuri lainkaan muihin tutkimuksessa mukana olleisiin muuttujiin. Kokeillut mallit pystyivät selittämään vain pienen osan vastausten vaihtelusta muiden muuttujien avulla. Tuloksena saatiin arviot siitä, kuinka paljon eri vastausten osuuksiin voitaisiin vaikuttaa mitattuja suureita säätämällä

On the generative probability density model in the self-organizing map, Neurocomputing 48

Abstract. The Self-Organizing Map, SOM, is a widely used tool in exploratory data analysis. A theoretical and practical challenge in the SOM has been the difficulty to treat the method as a statistical model fitting procedure. In this chapter we give a short review of statistical approaches for the SOM. Then we present the probability density model for which the SOM training gives the maximum likelihood estimate. The density model can be used to choose the neighborhood width of the SOM so as to avoid overfitting and to improve the reliability of the results. The density model also gives tools for systematic analysis of the SOM. A major application of the SOM is the analysis of dependencies between variables. We discuss some difficulties in the visual analysis of the SOM and demonstrate how quantitative analysis of the dependencies can be carried out by calculating conditional distributions from the density model.

Multiplexed analysis of amino acids in mice brain microdialysis samples using isobaric labeling and liquid chromatography-high resolution tandem mass spectrometry

We developed a new multiplexed reversed phase liquid chromatography-high resolution tandem mass spectrometric (LC-MS/MS) method. The method is based on isobaric labeling with a tandem mass tag (TMT10-plex) and stable isotope-labeled internal standards, and was used to analyze amino acids in mouse brain microdialysis samples. The TMT10-plex labeling of amino acids allowed analysis of ten samples in one LC-MS/MS run, significantly increasing the sample throughput. The method provides good chromatographic performance (peak half-width between 0.04-0.12 min), allowing separation of all TMTlabeled amino acids with acceptable resolution and high sensitivity (limits of detection typically around 10 nM). The use of stable isotope-labeled internal standards, together with TMT10-plex labeling, ensured good repeatability (relative standard deviation 0.994), indicating good quantitative performance of the multiplexed method. The method was applied to study the effect of d-amphetamine microdialysis perfusion on amino acid concentrations in the mouse brain. All amino acids were reliably detected and quantified, indicating that the method is sensitive enough to detect low concentrations of amino acids in brain microdialysis samples. (c) 2021 The Author(s). Published by Elsevier B.V. This is an open access article under the CC BY license ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ )Peer reviewe