Pattern recognition in sar images using f ractional r andom f ields and its possible application to the problem of the detection of oil spills in open sea

In this article we present a short proof of a duality principle concerning frame and Riesz sequences due to Ulanovskii and Olevskii. Our proof is derived from a result on compression on orthogonal projections. As a consequence, we get a better lower frame (Riesz) bound for the sequences than the one deduced from the original proof.Fil: Mailing, Agustin Beltran. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; ArgentinaFil: Molina,Segundo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Hamkalo, Jose Luis. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Dobarro, Fernando. Universidad Nacional de Tierra del Fuego; ArgentinaFil: Medina, Juan Miguel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; ArgentinaFil: Cernuschi Frias, Bruno. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Fernandez, Daniel Alfredo. Universidad Nacional de Tierra del Fuego; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Schlaps, Erica. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Tierra del Fuego; ArgentinaVII Congreso de Matemática Aplicada, Computacional e IndustrialRio CuartoArgentinaAsociación Argentina de Matemática Aplicada, Computacional e IndustrialUniversidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Química y Naturale

A method for mixed states texture segmentation with simultaneous parameter estimation

In this work a method for mixed-state model motion texture segmentation and parameter estimation is presented. We use the Expectation Maximization algorithm for mixture parameter estimation, introducing the Gibbs distribution for moving points, excluding zero discrete component associated with no motion regions. We use then the a posteriori probabilities to generate an alternative field to segment the textures according to its statistical parameters.Fil: Mailing, Agustin Beltran. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; ArgentinaFil: Cernuschi Frias, Bruno. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; Argentin

Aproximación de la Covarianza de Procesos con Representaciones Ralas

Se analiza una alternativa para la aproximación de la covarianza de procesos con representación rala en alguna base conocida.Fil: Mailing, Agustin Beltran. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electronica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; ArgentinaFil: Cernuschi Frias, Bruno. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electronica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; ArgentinaXV Reunión de Trabajo en Procesamiento de la Información y ControlSan Carlos de BarilocheArgentinaUniversidad Nacional de Rio Negr

Model distribution dependant complexity estimation on textures

On this work a method for the complexity of a textured image to be estimated is presented. The method allow to detect changes on its stationarity by means of the complexity with respect to a given model set (distribution dependant). That detection is done in such a way that also allows to classify textured images according to the whole texture complexity. When different models are used to model data, the more complex model is expected to fit it better because of the higher degree of freedom. Thus, a naturally-arisen penalization on the model complexity is used in a Bayesian context. Here a nested models scheme is used to improve the robustness and efficiency on the implementation. Even when MRF models are used for the sake of clarity, the procedure it is not subject to a particular distribution.Fil: Mailing, Agustin Beltran. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electronica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; ArgentinaFil: Crivelli, Tomás. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electronica; ArgentinaFil: Cernuschi Frias, Bruno. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; Argentina6th International Symposium on Visual ComputingLas VegasEstados UnidosUniversity of Nevad