Multisensor knowledge systems: interpreting 3-D structure

Journal ArticleWe describe an approach which facilitates and makes explicit the organization of the knowledge necessary to map multisensor system requirements onto an appropriate assembly of algorithms, processors, sensors, and actuators. We have previously introduced the Multisensor Kernel System and Logical Sensor Specifications as a means for high-level specification of multisensor systems. The main goals of such a characterization are: to develop a coherent treatment of multisensor information, to allow system reconfiguration for both fault tolerance and dynamic response to environmental conditions, and to permit the explicit description of control. In this paper we show how Logical Sensors can be incorporated into an object-based approach for the interpretation of 3-D structure. Considering the inherent difficulties in interpreting general configurations of lines in space, and considering the ubiquitousness of special line configurations in man-made environments and objects, we advocate the use of computational units tuned to the occurrence of special configurations. The organized use of these units circumvents the inherent difficulties in interpreting general configurations of lines. After a brief examination of the problem of interpreting general configurations of lines in space, a number of computational units are proposed which are naturally derived from angular relations. The process of propagation (which allows interpretation to spread over the image) is also advocated. Such computational units and processes, which are simple and efficient, can be conveniently organized in a rule-based framework where the occurrence of the various special configurations can be tested. The Multisensor Knowledge System provides such a framework

Word-Based computer recognition of Printed text

Computer recognition of printed text luis been traditionally based on characters : each character is first extracted and then recognized by one of varions methods. Word recognition follows where contextual information is brought in (reference dictionary, confusion matrices, syntactic and semantic context, etc.) . Our approach is based directly on the recognition of the word ; no emphasis is put on the character or on context, although these can be used. A word is represented by simple and stable features computed directly from the word (length, position of ascenders, descenders, holes, etc .) . A word is recognized by matching its characteristics against those of a reference set, a hierarchically organized dictionary . A simple preferential process may be instantiated in the case of multiple matches. Experimental results have demonstrated not only the feasibility of the approach but also its advantages, simplicity, robusteness, and efficiency in an omnifont context .La reconnaissance de texte par ordinateur s'est traditionnellement faite à partir des caractères : on isole chacun des caractères d'un mot et, par une méthode de reconnaissance quelconque, on établit l'identité de chaque caractère . Une fois la reconnaissance de toutes les lettres d'un mot achevée, une analyse contextuelle est faite (dictionnaire, matrice de confusion, etc .) . Des approches « top-down » suggèrent que la reconnaissance d'un mot peut s'établir à partir du contexte de ce mot dans la phrase. Ce contexte peut être de nature diverse : statistique, syntaxique ou sémantique. Notre approche s'insère entre les deux approches mentionnées : on ne s'attardera ni aux caractères individuels constituant un mot, ni aux relations qui existent entre les mots d'une phrase . On s'intéressera au mot lui-même, à sa forme générale, à sa « signature graphique » . Cette signature graphique est établie à partir de caractéristiques très simples prélevées directement sur le mot (position dans le mot des ascendantes, descendantes, boucles, etc .) . Chaque mot d'un dictionnaire donné est classifié selon sa signature graphique : une classe sera donc constituée de mots dont la signature graphique est identique . Pour reconnaître un mot, il s'agit donc d'extraire les caractéristiques sur le mot, de trouver dans le dictionnaire la classe à laquelle il appartient, en extraire le (ou les) mots et d'y appliquer un traitement simple pour finaliser la reconnaissance du mot. Les résultats expérimentaux nous ont permis de démontrer que la reconnaissance de texte à partir des mots est non seulement réalisable mais qu'elle comporte des avantages : entre autres, sa grande simplicité et son efficacité dans les environnements omnifontes ainsi que son habilité à fonctionner dans les environnements bruités

Physical Activity Recognition Based on a Parallel Approach for an Ensemble of Machine Learning and Deep Learning Classifiers

Human activity recognition (HAR) by wearable sensor devices embedded in the Internet of things (IOT) can play a significant role in remote health monitoring and emergency notification, to provide healthcare of higher standards. The purpose of this study is to investigate a human activity recognition method of accrued decision accuracy and speed of execution to be applicable in healthcare. This method classifies wearable sensor acceleration time series data of human movement using efficient classifier combination of feature engineering-based and feature learning-based data representation. Leave-one-subject-out cross-validation of the method with data acquired from 44 subjects wearing a single waist-worn accelerometer on a smart textile, and engaged in a variety of 10 activities, yields an average recognition rate of 90%, performing significantly better than individual classifiers. The method easily accommodates functional and computational parallelization to bring execution time significantly down

Real Time Turbulent Video Perfecting by Image Stabilization and Super-Resolution

Image and video quality in Long Range Observation Systems (LOROS) suffer from atmospheric turbulence that causes small neighbourhoods in image frames to chaotically move in different directions and substantially hampers visual analysis of such image and video sequences. The paper presents a real-time algorithm for perfecting turbulence degraded videos by means of stabilization and resolution enhancement. The latter is achieved by exploiting the turbulent motion. The algorithm involves generation of a reference frame and estimation, for each incoming video frame, of a local image displacement map with respect to the reference frame; segmentation of the displacement map into two classes: stationary and moving objects and resolution enhancement of stationary objects, while preserving real motion. Experiments with synthetic and real-life sequences have shown that the enhanced videos, generated in real time, exhibit substantially better resolution and complete stabilization for stationary objects while retaining real motion.Comment: Submitted to The Seventh IASTED International Conference on Visualization, Imaging, and Image Processing (VIIP 2007) August, 2007 Palma de Mallorca, Spai

Détermination d’un patron représentatif de la cinématique 3D du genou à l’aide d’une analyse fonctionnelle des données

Le but de cette étude est de déterminer un patron représentatif des signaux cinématiques tridimensionnels (3D) du genou. Ces signaux correspondent à des courbes continues décrivant la variation en fonction du temps des angles de rotation du genou dans les plans sagittal, frontal et transverse durant un cycle de marche. La détermination d’un patron représentatif à partir de ces courbes est confrontée à une grande complexité qui est due principalement à la présence des courbes aberrantes et à la variabilité en phase entre les différentes courbes. Nous proposons une approche basée sur l’analyse fonctionnelle des données cinématiques qui consiste à (1) éliminer les courbes aberrantes à l’aide de l’indice MBD (Modified Band Depth Index) et (2) à minimiser la variabilité à l’aide de la technique curve registration. Finalement le patron retenu est défini par une moyenne des courbes traitées

Analyse de complexité des données cinématiques tridimensionnelles du genou

L'analyse de la marche à partir des données cinématiques du genou offre des informations importantes sur la fonction de la locomotion humaine. Ces données ont été récemment promues pour le diagnostic des pathologies de genou à travers leur classification. Le but de cette étude est d'analyser la complexité intrinsèque des données cinématiques en vue de leur classification. Nous proposons d'évaluer deux mesures : le chevauchement entre les attributs et la séparabilité des classes. Les résultats obtenues prouvent que l'ordre de complexité des données cinématiques est assez élevé comparé à celui d'autres ensembles de données utilisées dans la littérature comme données de référence