Departament de Matemàtica Aplicada i Anàlisi
http://hdl.handle.net/10803/84
2024-03-28T08:44:11ZContribution to the study of invariant manifolds and the splitting of separatrices of parabolic points
http://hdl.handle.net/10803/673362
Contribution to the study of invariant manifolds and the splitting of separatrices of parabolic points
Baldomá, Inmaculada
In general, when beginning to explore any scientific field, one focuses on the generic situations; that is, one centers on the behaviours that appear in “most” of the cases encountered in practice.
This methodology allows an easier understanding of the problem, since the non-generic (or degenerate) cases are left out (at least a priori) in a first approach. This way, the casuistic is simpler and the general theory can be developed more easily. Although this is a good scientific procedure, the aim of Science is to explain reality in the most complete way possible. So, when the general case has been already described (perhaps not completely, but at least in a good part), one should study the non-generic cases: the exceptions. It should not be forgotten that, in nature, not all the processes follow a general rule. The exceptional cases often provide new types of behaviour. Therefore, a lot can be learned from the exceptions, as much at an intrinsic level (situations that differ from the general qualitative behaviour) as for the new techniques that are developed in order to understand them.
In certain contexts, it is generic to encounter degenerate cases. Let us think, for instance, about the case of parametric families, f(mi), which describe different behaviours depending on the value of mi. In this situation, it is generic (that is, it occurs in most of the families) to find values of the parameter f(mi)(0) for which the behaviour of f(mi)(0) is degenerate.
2001-01-01T00:00:00ZHuman Pose Analysis and Gesture Recognition from Depth Maps: Methods and Applications
http://hdl.handle.net/10803/403985
Human Pose Analysis and Gesture Recognition from Depth Maps: Methods and Applications
Reyes Estany, Miguel
The visual analysis of humans is one of the most active research topics in Computer Vision. Several approaches for body pose recovery have been recently presented, allowing for better generalization of gesture recognition systems. The evaluation of human behaviour patterns in different environments has been a problem studied in social and cognitive sciences, but now it is raised as a challenging approach to computer science because of the complexity of data extraction and its analysis. The main difficulties of visual analysis in n RGB data is the discrimination of shapes, textures, background objects, changes in lighting conditions and viewpoint. In contrast to common RGB images used in Computer Vision, range images provide additional information about the 3-D world, allowing to capture the depth information of each pixel in the image. Furthermore, the use of depth maps is of increasing interest after the advent of cheap multisensor devices based on structured light, or Time of Flight (ToF) technology.
In this work we deal with the problem of analyzing human pose and motion in RGB-Depth images, and in particular: 1) human pose recovery, 2) hand pose description, and 3) gesture recognition. We will treated these three areas by using RGB-Depth data in order to take profit from visual representation and 3-D geometric information. Using both channels of information improves the efficiency of human pose and motion analysis methods. We also present efficient use of the proposed methods in real areas of application, such as eHealth and human computer interaction (HCI).
Principal objectives are establish the viability of depth map usage in human hand and body pose estimation and, in other hand, for gesture recognition. The presented research is also applied on real high impact applications; El análisis visual de personas es uno de los temas de investigación más activos en Visión Computacional. Varios enfoques para la recuperación de la postura corporal se han presentado recientemente, que permiten una mejor generalización de los sistemas de reconocimiento de gestos. La evaluación de los patrones de comportamiento humano en diferentes ambientes ha sido un problema de estudio en las ciencias sociales y cognitivas, pero actualmente se presenta como un reto para las ciencias informáticas, dada la complejidad de la extracción de datos y su análisis. Entre las principales dificultades del análisis visual de los datos n RGB está la discriminación de las formas, texturas, objetos de fondo, cambios en las condiciones de iluminación y puntos de vista. En contraste con las imágenes RGB comunes utilizadas en Visión Computacional, imágenes de rango aportan información adicional sobre mundo 3-D, lo que permite capturar la información de profundidad de cada pixel en la imagen.
Además, el uso de mapas de profundidad es de creciente interés después de la llegada de los dispositivos multisensor baratos basados en luz estructurada, o la tecnología de Tiempo de Vuelo (TOF, por sus siglas en inglés).
En este trabajo analizaremos el problema de la postura y el movimiento humano en imágenes RGB con profundidad, y en particular: 1) la actitud humana de recuperación de la postura, 2) descripción de posiciones de la mano, y 3) el reconocimiento de gestos. Vamos a tratar estas tres áreas mediante el uso de los datos RGB-Profundos con el fin de sacar provecho de la representación visual y la información geométrica en 3-D. El uso de los dos canales de información mejora la eficiencia de los métodos de análisis de movimiento y postura humanos.
También presentamos un uso eficiente de los métodos propuestos en campos de aplicación real, como la salud y la interacción persona-ordenador (HCI).
Nuestros principales objetivos son establecer la viabilidad del uso de mapa de profundidad en la estimación de pose de la mano y el cuerpo humano y, por otro lado, para el reconocimiento de gestos. Adicionalmente se presenta el impacto de éstas en aplicaciones reales con alto impacto social.
2017-02-27T00:00:00ZEndpoint estimates via extrapolation theory
http://hdl.handle.net/10803/396143
Endpoint estimates via extrapolation theory
Domingo Salazar, Carlos
In this thesis, we study different variants of Rubio de Francia’s extrapolation that allow us to obtain estimates near L1. This theory is subsequently applied to deduce enpoint boundedness for the Bochner-Riesz operator and other classes of multipliers. We also present results related to Yano’s extrapolation on Lorentz spaces and how it can be related to the theory of weights.; En aquesta tesi, estudiem variants de l’extrapolació de Rubio de Francia que permetin obtenir estimacions a prop de l’espai L1. Aquesta teoria l’apliquem després per deduïr acotacions a l’extrem per l’operador de Bochner-Riesz i altres classes de multiplicadors. També presentem altres resultats sobre teoria d’extrapolació de tipus Yano en espais de Lorentz i sobre com es pot relacionar amb la teoria de pesos.
2016-04-07T00:00:00ZOn-line norm synthesis for open Multi-Agent systems
http://hdl.handle.net/10803/396133
On-line norm synthesis for open Multi-Agent systems
Morales Matamoros, Javier
Multi Agent Systems (MAS) are computerised systems composed of autonomous software agents that interact to solve complex problems. Within a MAS, agents require some mechanism to coordinate their activities. In the MAS literature, norms have been widely used to coordinate agents’ activities. Thus, given a MAS, a major research challenge is how to synthesise a normative system, namely a collection of norms, which supports its agents’ coordination.
This dissertation focuses on the automated synthesis of norms for open Multi- Agent Systems. In an open MAS, the agent population may change along time, agents may be developed by third parties and their behaviours are not known beforehand. These particular conditions make specially challenging to synthesise a normative system to govern an open MAS.
The MAS literature has mainly investigated two general approaches to norm synthesis: off-line design, and on-line synthesis. The first approach aims at synthesising a normative system at design time. With this aim, it assumes that the MAS state space is known at design time and does not change at runtime. This goes against the nature of open MAS, and thus off-line design is not appropriate to synthesise their norms. Alternatively, on-line norm synthesis considers that norms are synthesised at runtime. Most on-line synthesis research has focused on norm emergence, which considers that agents synthesise their own norms, thus assuming that they have norm synthesis capabilities. Again, this cannot be assumed in open MAS.
Against this background, this dissertation introduces a whole computational framework to perform on-line norm synthesis for open Multi-Agent Systems. Firstly, this framework provides a computational model to synthesise norms for a MAS at runtime. Such computational model requires neither knowledge about agents’ behaviours beforehand nor their participation in the norm synthesis pro- cess. Instead, it considers a regulatory entity that observes agents’ interactions at runtime, identifying situations that are undesirable for coordination to sub- sequently synthesise norms that regulate these situations. Our computational model has been conceived to be of general purpose so that it can be employed to synthesise norms in a wide range of application domains by providing little domain-dependent information. Secondly, our framework provides an abstract architecture to implement such regulatory entity (the so-called Norm Synthesis Machine), which observes a MAS and executes a synthesis strategy to synthe- sise norms. Thirdly, our framework encompasses a family of norm synthesis strategies intended to be executed by the Norm Synthesis Machine. Overall, this family of strategies supports multi-objective on-line norm synthesis
Our first synthesis strategy, the so-called base, aims at synthesising effective normative systems that successfully avoid situations that are undesirable for a MAS’ coordination. Then, two further strategies (called iron and simon) go beyond effectiveness and also consider compactness as a norm synthesis goal. iron and simon take alternative approaches to synthesise compact normative systems that, in addition to effectively achieve coordination, are as synthetic as possible. This allows them to reduce agents’ computational efforts when reasoning about norms. A fourth strategy, the so-called lion, goes beyond effectiveness and compactness to also consider liberality as a synthesis goal. lion aims at synthesising normative systems that are effective and compact while preserving agents’ freedom to the greatest possible extent. Our final strategy is desmon, which is capable of synthesising norms by considering different degrees of reactivity. desmon allows to adjust the amount of information that is required to decide whether a norm must be included in a normative system or not. Thus, desmon can synthesise
norms either by being reactive (i.e., by considering little information), or by being more deliberative (by employing more information).
We provide empirical evaluations of our norm synthesis strategies in two application domains: a road traffic domain, and an on-line community domain. In this former domain, we employ these strategies to synthesise effective, compact and liberal normative systems that successfully avoid collisions between cars. In the latter domain, our strategies synthesise normative systems based on users’ complaints about inappropriate contents. In this way, our strategies implement a regulatory approach that synthesises norms when there is enough user consensus about the need for norms.
Overall, this thesis advances in the state of the art in norm synthesis by providing a novel computational model, an abstract architecture and a family of strategies for on-line norm synthesis for open Multi-Agent Systems.; Els sistemes Multi-Agent (MAS) són sistemes computeritzats composats d’agents autònoms que interaccionen per resoldre problemes complexos. A un MAS, els agents requereixen algun mecanisme per a coordinar les seves activitats. A la literatura en Sistemes Multi-Agent, les normes han estat àmpliament utilitzades per coordinar les activitats dels agents. Per tant, donat un MAS, un dels majors reptes d’investigació és el de sintetizar el sistema normatiu, és a dir, la col·lecció de normes, que suporti la coordinació dels agents.
Aquesta tesi es centra en la síntesi automàtica de normes per sistemes Multi-Agent oberts. A un MAS obert, la població d’agents pot canviar amb el temps, els agents poden ésser desenvolupats per terceres parts, i els comportaments dels agents són desconeguts per endavant. Aquestes condicions particulars fan especialment complicat sintetizar el sistema normatiu que reguli un sistema Multi-Agent obert.
En general, la literatura en Sistemes Multi-Agent ha investigat dues aproximacions a la síntesi de normes: disseny off-line, i síntesi on-line. La primera aproximació consisteix a sintetizar un sistema normatiu en temps de disseny. Amb aquest propòsit, aquesta aproximació assumeix que l’espai d’estats d’un MAS és conegut en temps de disseny i no canvia en temps d’execució. Això va contra la natura dels sistemes Multi-Agent oberts, i per tant el disseny off-line no és apropiat per a sintetitzar les seves normes. Com a alternativa, la síntesi on-line considera que les normes són sintetizades en temps d’execució. La majoria de recerca en síntesi on-line s’ha centrat en la emergència de normes, que considera que els agents sintetizen les seves pròpies normes, per tant assumint que tenen la capacitat de sintetitzar-les. Aquestes condicions tampoc no es poden assumir en un MAS obert.
Donat això, aquesta tesi introdueix un marc computacional per la síntesi on-line de normes en sistemes Multi-Agent oberts. Primer, aquest marc proveeix un model computacional per sintetizar normes per un MAS en temps d’execució. Aquest model computacional no requereix ni coneixement sobre els comportaments dels agents per endavant ni la seva participación en la síntesi de normes. En canvi, considera que una entitat reguladora observa les interaccions dels agents en temps d’execució, identificant situacions indesitjades per la coordinació i sintetizant normes que regulen aquestes situacions. El nostre model computacional ha estat dissenyat per a ésser de propòsit general per tal que pugui ser utilitzat a la síntesi de normes en un ampli ventall de dominis d’aplicació proporcionant només información clau sobre el domini. Segon, el nostre marc proveeix una arquitectura abstracta per implementar aquesta entitat reguladora, anomenada Màquina de Síntesi, que observa un MAS en temps d’execució i executa una estratègia de síntesi que s’encarrega de sintetizar normes. Tercer, el nostre marc incorpora una familia d’estratègies de síntesi destinades a ésser executades per una màquina de síntesi. En general, aquesta familia d’estratègies soporta la síntesi multi-objectiu i on-line de normes.
La nostra primera estratègia, anomenada BASE, està dissenyada per sintetitzar sistemes normatius eficaços que evitin de manera satisfactòria situacions indesitjades per la coordinació d’un sistema Multi-Agent. Després, dues estratègies de síntesi, anomenades IRON i SIMON, van més enllà de la eficàcia i també consideren la compacitat com a objectiu de síntesi. IRON i SIMON prenen aproximacions alternatives a la síntesi de sistemes normatius compactes que, a més d’aconseguir la coordinació de manera efectiva, siguin tant sintètics com fos possible. Això permet a aquestes estratègies reduir els esforços computacionals dels agents a l’hora de raonar sobre les normes. Una quarta estratègia, anomenada LION, va més enllà de la eficàcia i la compacitat per considerar també la liberalitat com a objectiu de síntesi. Lion sintetitza sistemes
normatius que són eficaços i compactes mentre preserven la llibertat dels agents tant com sigui possible. La nostra última estratègia és desmon, que és capaç de sintetizar normes considerant diferents graus de reactivitat. desmon permet ajustar la quantitat d’informació necessària per decidir si una norma cal que sigui o no inclosa a un sistema normatiu. DESMON pot sintetizar normes essent reactiu (considerant poca informació), o essent més deliberatiu (considerant més informació).
En aquesta tesi presentem avaluacions empíriques de les nostres estratègies de síntesi en dos dominis d’aplicació: el domini del tràfic, i el domini de les comunitats on-line. En aquest primer domini, utilitzem les nostres estratègies per a sintetizar sistemes normatius eficaços, compactes i liberals que eviten colisions entre cotxes. Al segon domini, les nostres estratègies sintetizen sistemes normatius basant-se en les queixes dels usuaris de la comunitat sobre continguts inapropiats. D’aquesta manera, les nostres estratègies implementen un mecanisme de regulació que sintetiza normes quan hi ha suficient consens entre els usuaris sobre la necessitat de normes.
Aquesta tesi avança en l’estat de l’art en síntesi de normes al proporcionar un novedós model computacional, una arquitectura abstracta i una familia d’estratègies per la síntesi on-line de normes per sistemes Multi-Agent oberts.
2016-02-02T00:00:00Z