<p>We introduce Hypoelliptic Diffusion Maps (HDM), a novel semi-supervised machine learning framework for the analysis of collections of anatomical surfaces. Triangular meshes obtained from discretizing these surfaces are high-dimensional, noisy, and unorganized, which makes it difficult to consistently extract robust geometric features for the whole collection. Traditionally, biologists put equal numbers of ``landmarks'' on each mesh, and study the ``shape space'' with this fixed number of landmarks to understand patterns of shape variation in the collection of surfaces; we propose here a correspondence-based, landmark-free approach that automates this process while maintaining morphological interpretability. Our methodology avoids explicit feature extraction and is thus related to the kernel methods, but the equivalent notion of ``kernel function'' takes value in pairwise correspondences between triangular meshes in the collection. Under the assumption that the data set is sampled from a fibre bundle, we show that the new graph Laplacian defined in the HDM framework is the discrete counterpart of a class of hypoelliptic partial differential operators.</p><p>This thesis is organized as follows: Chapter 1 is the introduction; Chapter 2 describes the correspondences between anatomical surfaces used in this research; Chapter 3 and 4 discuss the HDM framework in detail; Chapter 5 illustrates some interesting applications of this framework in geometric morphometrics.</p> / Dissertation

No description available.

Grâce aux bases de données en ligne, le volume de données ne cesse d accroitre. Non seulement la quantité de donnes augmente mais aussi la complexité des donnes est hautement complexe. Ce fait nécessite le développement d algorithmes performants. Récemment, une nouvelle classe de méthodes connue sous le nom de: "apprentissage de variétés" a été introduite. Ces méthodes présentent un formalisme intéressant et performant pour l analyse de données à très haute dimension. Ces méthode assument que les degrés de liberté dans les données sont bien plus petit que la dimension de l espace des données. Le but de ces algorithmes est retrouve une variété plongée dans un espace à haute dimension (voire infinie). La sortie d un tel algorithme est une fonction transformant les données dans un espace (espace de feature) où l'analyse devient plus facile. Souvent cette fonction est considère comme une para métrisation de la variété. Dans la première partie de ce manuscrit, nous allons introduire les idées principales ainsi que la théorie des espaces métriques. Ceci nous fournira les outils de bases pour les méthodes d'apprentissage de variétés. Par la suite nous présenterons des méthodes linéaires et non- linéaires pour l'apprentissage de variétés et analyserons leurs points forts et faibles. La deuxième partie développera deux applications en utilisant l'apprentissage des variétés. Dans les deux cas l'apprentissage de variétés est appliqué pour approximer le métrique dans l espace initiale. Ainsi la distance entre points dans l'espace originale peut être approximé en utilisant la métrique dans l'espace feature. Ainsi nous pouvant résoudre des problèmes d optimisation basée sur les distances entre points. Dans cette idée nous regardons le premier problème connu sous le nom "problème de la pré-image". Nous analyserons ce problème dans le contexte de la ACP a noyau and la technique des di

Η παρούσα εργασία ασχολείται με την ανάκτηση σχήματος. Πιο συγκεκριμένα επικεντρώνεται σε επίπεδα (δισδιάστατα) σχήματα τα οποία είναι μη άκαμπτα και έχουν υποστεί κάμψη ή μεταβάλλονται εξαιτίας της παρουσίας κάποιας άρθρωσης. Τέτοια εύκαμπτα σχήματα συναντάμε καθημερινά στη φύση όπως για παράδειγμα τους μικροοργανισμούς μέχρι και τον ίδιο τον άνθρωπο. Τα κριτήρια ομοιότητας μεταξύ των σχημάτων που χρησιμοποιούνται εδώ είναι Intrinsic. Τέτοια κριτήρια μπορεί κανείς να εξάγει δημιουργώντας ένα τελεστή διάχυσης. Οι τελεστές διάχυσης μπορούν να διατυπωθούν με πολλούς τρόπους. Στην παρούσα εργασία βασιζόμαστε στην πιθανολογική προσέγγιση δημιουργώντας ένα τελεστή (Μητρώο Markov) ενώ ταυτόχρονα λαμβάνουμε ένα τυχαίο περίπατο στα δεδομένα. Ο τελεστής αυτός επιπλέον έχει το πλεονέκτημα ότι μπορεί να προσεγγίσει τον τελεστή Laplace-Beltrami ασχέτως της πυκνότητας δειγματοληψίας των δεδομένων. Ορίζεται λοιπόν ως Απόσταση Διάχυσης η απόσταση δύο σημείων. Η απόσταση αυτή είναι μικρότερη όσο περισσότερα μονοπάτια συνδέουν τα δύο σημεία. Η φασματική ανάλυση του μητρώου αυτού μας επιτρέπει να αναπαραστήσουμε τα δεδομένα μας σε ένα νέο χώρο με σαφή μετρική απόσταση την Ευκλείδεια χρησιμοποιώντας τις ιδιοτιμές και τα ιδιοδιανύσματα που προκύπτουν. Επιπλέον η Ευκλείδεια απόσταση στο νέο χώρο ισούται με την απόσταση Διάχυσης στον αρχικό χώρο. Ο συνδυασμός των φασματικών ιδιοτήτων του μητρώου Διάχυσης με τις Markov διεργασίες οδηγεί σε μία ανάλυση των δεδομένων σε πολλές κλίμακες. Αυτό ισοδυναμεί με το να προχωρήσουμε τον τυχαίο περίπατο μπροστά. Από τις απεικονίσεις αυτές μπορούμε να εξάγουμε ιστογράμματα κατανομής αποστάσεων. Έτσι για κάθε σχήμα και για κάθε κλίμακα λαμβάνουμε ένα ιστόγραμμα κατανομής αποστάσεων. Συνεπώς δύο σχήματα μπορεί να βρίσκονται πολύ κοντά σε μία κλίμακα χρόνου ενώ να βρίσκονται πολύ μακριά σε μία άλλη κλίμακα. Συγκεκριμένα εδώ παραθέτουμε την άποψη η απόσταση των σχημάτων συνδέεται άμεσα με την κλίμακα- χρόνο. Μελετώνται οι ιδιότητες των μικρών, μεσαίων και μεγάλων κλιμάκων κυρίως ως προς τα γεωμετρικά χαρακτηριστικά που μπορούν να περιγράψουν και κατά συνέπεια την ικανότητα να εξάγουν αποδοτικούς περιγραφείς των σχημάτων. Η συνεισφορά της παρούσας Διπλωματικής Εργασίας είναι διπλή: A. Προτείνεται για πρώτη φορά μία νέα μέθοδος κατά την οποία αξιοποιούνται οι ιδιότητες των διαφορετικών κλιμάκων της διεργασίας Διάχυσης που αναφέραμε. Ονομάζουμε τη μέθοδο αυτή Weighted Multiscale Diffusion Distance -WMDD. B. Τα αποτελέσματα που παρουσιάζονται φέρνουν την μέθοδο αυτή στην κορυφή για τις συγκεκριμένες βάσεις σχημάτων (MPEG-7 και KIMIA 99). / This thesis focuses explicitly at shape retrieval applications. More precisely concentrates in planar shapes that are non-rigid, meaning that they might have been articulated or bended. These non-rigid shapes appear in humans’ life like for example bacteria and also the same the human body. The shape pair wise similarity criteria are intrinsic. Such similarity criteria one can take through a Diffusion Operator. Diffusion Operators can be defined in many ways. In this thesis we concern only in the probabilistic interpretation of Diffusion Operators. Thus by constructing a Diffusion Operator we also construct a random Walk on data. This operator converges to the Laplace-Beltrami even if the sampling density of the data is not uniform. Through this framework the Diffusion Distance between two points is defined. This distance gets smaller as much more paths are connecting two points. Spectral decomposition if this diffusion kernel allows us to map, re-represent our data using the eigenvectors and the eigenvalues in a new space with the property of embedding with an explicit metric. These maps are called Diffusion Maps and have the property that diffusion distance in the initial space equals the Euclidean distance in the embedding space. A combination of spectral properties of a Markov matrix with Markov Processes leads to a multiscale analysis. This corresponds to running the random walk forward. From these embeddings we can extract histograms of distributions of distances. Thus for every shape and every scale we have one histogram. Therefore two shapes may be close in one scale but not in another one. The contribution of this Thesis is twofold: A. For first time a new method where the properties of different scales as studied in order to take the advantage of the most discriminative times/ steps of the diffusion process that we described above. We called this method Weighted Multiscale Diffusion Distance- WMDD. B. The results presented here bring our method to the state of the art for the MPEG- and KIMIA 99 databases.

[pt] A tecnologia de poços inteligentes já possui muitos anos de experiência de campo. Inúmeras publicações tem descrito como o controle de fluxo remoto e os sistemas de monitoração podem diminuir o número de intervenções, o número de poços e aumentar a eficiência do gerenciamento de reservatórios. Apesar da maturidade dos equipamentos de completação o conceito de poço inteligente integrado como um elemento chave do Digital Oil Field ainda não está completmente desenvolvido. Sistemas permanentes de monitoração nesse contexto tem um papel fundamental como fonte da informação a respeito do sistema de produção real visando calibração de modelos e minimização de incerteza. Entretanto, cada sensor adicional representa aumento de complexidade e de risco operacional. Um entendimento fundamentado do que realmente é necessário, dos tipos de sensores aplicáveis e quais técnicas de análises estão disponíveis para extrair as informações necessárias são pontos chave para o sucesso do projeto de um poço inteligente. Este trabalho propõe uma nova forma de tratar os dados em tempo real de poços inteligentes através da centralização do pré-processamento dos dados. Um modelo poço inteligente numérico para temperatura em regime transiente foi desenvolvido, testado e validado com a intenção de gerar dados sintéticos. A aplicação foi escolhida sem perda de generalidade como um exemplo representativo para validação dos algorítmos de limpeza e extração de características desenvolvidos. Os resultados mostraram aumento da eficiência quando comparados com o estado da arte e um potencial para capturar a influência mútua entre os processos de produção. / [en] Intelligent Well (IW) technology has built-up several years production experience. Numerous publications have described how remote flow control and monitoring capabilities can lead to fewer interventions, a reduced well count and improved reservoir management. Despite the maturity of IW equipment, the concept of the integrated IW as a key element in the Digital Oil Field still not fully developed. Permanent monitoring systems in this framework play an important role as source of the necessary information about actual production system aiming model calibration and uncertainty minimization. However, each extra permanently installed sensor increases the well s installation complexity and operational risk. A well-founded understanding of what data is actually needed and what analysis techniques are available to extract the required information are key factors for the success of the IW project. This work proposes a new framework to real-time data analysis through centralizing pre-processing. A numeric IW transient temperature model is developed, tested and validated to generate synthetic data. It was chosen without loss off generality as a representative application to test and validate the cleansing and feature extraction algorithms developed. The results achieved are compared with the state of the art ones showing advantages regarding efficiency and potential to capture mutual influence among processes.