Fast Disparity Estimation from a Single Compressed Light Field Measurement

The abundant spatial and angular information from light fields has allowed the development of multiple disparity estimation approaches. However, the acquisition of light fields requires high storage and processing cost, limiting the use of this technology in practical applications. To overcome these drawbacks, the compressive sensing (CS) theory has allowed the development of optical architectures to acquire a single coded light field measurement. This measurement is decoded using an optimization algorithm or deep neural network that requires high computational costs. The traditional approach for disparity estimation from compressed light fields requires first recovering the entire light field and then a post-processing step, thus requiring long times. In contrast, this work proposes a fast disparity estimation from a single compressed measurement by omitting the recovery step required in traditional approaches. Specifically, we propose to jointly optimize an optical architecture for acquiring a single coded light field snapshot and a convolutional neural network (CNN) for estimating the disparity maps. Experimentally, the proposed method estimates disparity maps comparable with those obtained from light fields reconstructed using deep learning approaches. Furthermore, the proposed method is 20 times faster in training and inference than the best method that estimates the disparity from reconstructed light fields

Computational Spectral Imaging: A Contemporary Overview

Spectral imaging collects and processes information along spatial and spectral coordinates quantified in discrete voxels, which can be treated as a 3D spectral data cube. The spectral images (SIs) allow identifying objects, crops, and materials in the scene through their spectral behavior. Since most spectral optical systems can only employ 1D or maximum 2D sensors, it is challenging to directly acquire the 3D information from available commercial sensors. As an alternative, computational spectral imaging (CSI) has emerged as a sensing tool where the 3D data can be obtained using 2D encoded projections. Then, a computational recovery process must be employed to retrieve the SI. CSI enables the development of snapshot optical systems that reduce acquisition time and provide low computational storage costs compared to conventional scanning systems. Recent advances in deep learning (DL) have allowed the design of data-driven CSI to improve the SI reconstruction or, even more, perform high-level tasks such as classification, unmixing, or anomaly detection directly from 2D encoded projections. This work summarises the advances in CSI, starting with SI and its relevance; continuing with the most relevant compressive spectral optical systems. Then, CSI with DL will be introduced, and the recent advances in combining the physical optical design with computational DL algorithms to solve high-level tasks

RKHS classification for multivariate extreme-value analysis

International audienceIn many engineering applications, data samples are expensive to get and limited in number. In such a difficult context, this paper shows how classification based on Reproducing Kernel Hilbert Space (RKHS) can be used in conjunction with Extreme Value Theory (EVT) to estimate extreme multivariate quantiles and small probabilities of failure. For estimating extreme multivariate quantiles, RKHS one-class classification makes it possible to map vector-valued data onto \RR, so as to estimate a high quantile of a univariate distribution by means of EVT. In order to estimate small probabilities of failure we basically apply multivariate EVT, however EVT is hampered by the fact that many samples may be needed before observing a single tail event. By means of a new method again based on RKHS classification, we can partially solve this problem and increase the proportion of tail events in the samples collected

Application de la classification à vecteurs de support pour l'estimation de quantiles multidimensionnels extrêmes

Estimer une probabilité de défaillance d'un système entrée-sortie à partir d'observations ponctuelles de celui-ci est un problème important pour le monde industriel. Une approche possible consiste à modéliser le système comme la réalisation d'un processus aléatoire et de s'intéresser au volume d'excursion de ce processus. Soit $\xi$ un processus aléatoire gaussien et \abs{A_u(\xi)} le volume de l'ensemble d'excursion de $\xi$ au dessus d'un seuil $u$ sous une mesure de probabilité $\mu$. L'objectif de cet article est d'estimer le volume d'excursion à partir de $n$ observations ponctuelles du processus. Nous proposons d'approximer le volume d'excursion de $\xi$ par celui d'un prédicteur $\xi_n$ obtenu par krigeage intrinsèque à partir des $n$ observations. Nous étudions les propriétés de convergence de cette approximation. Dans un deuxième temps, nous proposons un algorithme visant à choisir les points d'observation pour accélérer la convergence de l'estimateur

Exame médico periódico

TCC (especialização). Universidade Federal de Santa Catarina. Associação Catarinense de Medicina. Curso de Especialização em Medicina do TrabalhoO objetivo principal da medicina do trabalho é a ação preventiva sobre os muitos fatores nocivos presentes no ambiente de trabalho para, assim, melhorar a relação de trabalho do homem. A tradução de uma boa prevenção é um exame periódico correto, adequado a realidade e as circunstâncias diversas de cada tipo de trabalho. A NR-7 foi sem dúvida um avanço importante para a melhoria da qualidade e segurança do trabalho. Estas são medidas razoáveis e que, no mínimo, devem ser cumpridas; implantando um programa de controle da saúde dos trabalhadores. Cabe, então, ao médico do trabalho, conscientizar o empresário da necessidade deste programa. O médico do trabalho é peça fundamental para tornar o exame periódico algo realmente importante na teoria e na prática. Não deve aceitar ou colaborar para a “massificação” dos periódicos, que encontram-se em uma trajetória ascendente, tornando esta atividade ou ainda todo o Programa de Controle Médico de Saúde Ocupacional (PCMSO) um mero sub-emprego à classe médica. A importância do exame bem realizado, da observação acurada, dos exames complementares devidamente solicitados, é demostrada quando se impede a progressão ou o desenvolvimento de uma doença ou ainda quando se evita um acidente de trabalho. Neste trabalho de monografia não pretendemos demonstrar como se realiza um exame médico periódico, tão pouco relataremos os diversos e muitos tipos de exames laboratoriais específicos e necessários, obrigatórios, dispostos na NR-7 Anexo II da legislação vigente para cada atividade insalubre. Abordaremos temas importantes que devem ser observados na implantação de um PCMSO

Detección de daño estructural en vigas de concreto parcialmente agrietadas

100 páginas. Maestría en Ingeniería Estructural.En esta investigación se presentan los resultados de un estudio enfocado a identificar daños en vigas de concreto simple. Se determinaron mediante ensayes y simulaciones numéricas la existencia, ubicación y cuantificación del daño estructural en vigas simplemente apoyadas. Los ensayes se realizaron en el Laboratorio de Estructuras de la Universidad Autónoma Metropolitana. El método empleado para efectuar la detección de daño utiliza una combinación entre los modelos estadísticos autorregresivo (AR) y autorregresivo con exógeno (ARX). Dichos modelos se aplican a series de tiempo obtenidas con acelerómetros, las cuales fueron registradas en condiciones de operación y ambientales desconocidas. Para calibrar y validar el modelo AR-ARX también se generaron registros de aceleración sintéticos, en los que la fuente de excitación fue un ruido blanco de banda ancha. Además del método mencionado, se utilizaron otras técnicas para la detección de daño, como el cambio en las frecuencias naturales y en las formas modales. En cada uno de los métodos mencionados se efectúo la detección de daño. Sin embargo, el método AR-ARX, al ser un método más refinado, no sólo identificó daño, sino además proporcionó la localización y cuantificación del mismo. Por otra parte, se simuló el comportamiento de las vigas en su evolución de daño hasta el colapso. En este proceso se utilizaron elementos planos (2D) y tridimensionales (3D), en los cuales la falla puede representarse como una discontinuidad o grieta. Se utilizó el modelo constitutivo con superficie de daño diferente en tensión y en compresión (DTC) para el proceso de falla. Este modelo considera la energía de fractura y el tipo de ablandamiento que puede presentarse en elementos de concreto. Con estos modelos se realizaron curvas de la carga contra el desplazamiento y se comprobaron con las obtenidas experimentalmente. Las vigas también se modelaron con elementos unidimensionales (1D), donde el comportamiento no lineal de las vigas se representó mediante un resorte rotacional en la zona agrietada. Para determinar el valor de dicha rigidez se utilizaron formulaciones basadas en energía.Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (México)