published_or_final_version / History / Master / Master of Philosophy

Thesis (M.A.)--University of Hong Kong, 1994. / Includes bibliographical references (leaves 78-82).

Thesis (M.A.)--University of Hong Kong, 1994. / Includes bibliographical references (leaves 78-82). Also available in print.

Ingeniero Civil Eléctrico / Las imágenes hiper espectrales (HSI) son un tipo particular de imágenes obtenidas usando un arreglo de sensores sensibles a un determinado rango del espectro electromagnético. Cada pixel de ellas se relaciona a un espectro continuo en un rango de frecuencias específico. Contienen gran cantidad de información de los escenarios que capturan. Resulta interesante desde el punto de vista académico e industrial el extraer dicha información para su interpretación y mejorar la toma de decisiones. Estas imágenes son masivas en capacidad de almacenamiento computacional y muy redundantes, pero aún así extremadamente ricas en información. Por ello, el procesamiento de señales es un paso imprescindible al momento de interpretarlas. La interpretación de la información de las HSI usando procesamiento computacional es un tema de investigación vigente y muy popular en la academia. En esta memoria se exploran y aplican algunas de las técnicas existentes para separar la señal obtenida del sensor en un modelo compuesto por varias señales combinadas. Estas técnicas son Vertex Component Analysis (VCA), Simplex Identification via Split Augmented Lagrangian (SISAL) y Sparse Unmixing by variable Splitting and Augmented Lagrangian (SUnSAL). A la base de datos utilizada la conforman pixeles simulados a partir de firmas espectrales reales e HSI adquiridas en enero de 2015 en el marco del proyecto Fondo de Fomento al Desarrollo Científico y Tecnológico (FONDEF) IDeA-CA13I-10305. Se analizan los métodos investigados, estableciendo claramente los casos en que cada uno puede ser utilizado y verificando su eficacia en cada uno de ellos. También se presentan algunas alternativas de aplicaciones que permiten utilizar los resultados de unmixing para obtener más información sobre los datos. En las pruebas de extracción y reconstrucción, la combinación de usar tanto VCA como SISAL para extraer firmas espectrales en conjunto con SUnSAL para la regresión de estas firmas en el conjunto de datos es prácticamente indistinta. SISAL posee la ventaja de ajustar las firmas espectrales de VCA en condiciones de mayor grado de mezcla. Si la mezcla es leve, VCA tiene resultados levemente superiores. Se concluye también que unmixing puede funcionar mejor que otras técnicas de reducción de dimensionalidad, como Análisis de Componentes Principales (PCA) y el sub espacio de la señal para entrenar clasificadores de espectros.

Thesis (M.A.)--University of Wisconsin--Madison, 1983. / Typescript. eContent provider-neutral record in process. Description based on print version record. Includes bibliographical references (leaves 97-100).

Thesis (M. Phil.)--University of Hong Kong, 1982.

University of Macau / Institute of Chinese Medical Sciences

書院在中國學術史、中國教育史上占有重要的地位，是中國文化史上的燦爛明珠。從唐代產生到清末改制，書院歷經了千年之久的辦學歷史，形成了一套獨具特色的教學方法、管理制度和學術風格，使源遠流長的傳統私學趨於成熟及完善。書院因此成為中國古代的重要教育機構，受到宋以後許多思想家和教育家的重視。 　　歷來有關書院研究的專書與論文甚多，唯諸書大抵用力於書院制度本身的研究，罕能及於書院精神的探索，對於理學家從事的書院教育活動尚缺乏專題性的研究。朱熹從事書院教育長達五十年之久，於乾道、淳熙年間，曾先後建設了寒泉、武夷和竹林三個精舍，以及修復白鹿洞、嶽麓兩所書院，弟子遍滿天下。其創辦書院且講學於書院，培養大批人才，從而形成歷史上最大的理學學派，對中國日後的思想、文化和教育產生了極其深遠的影響。 　　本文意欲對朱熹與書院的關係，作一探討，期望能對朱熹的書院運動在中國學術史及中國教育史上的貢獻，給予全面的探索與分析。關於本文研究的次第，茲略敘述如下：　　第一章為「緒論」，旨在探討書院制度的起源與書院教育的特色。第二章為「朱熹的書院教育活動」，主要論述朱熹建築寒泉、武夷、竹林三精舍，以及修復白鹿洞、嶽麓兩所書院的教育活動。 　　第三章為「朱熹的書院教育思想」，闡述說明朱熹從事書院教育的宗旨與目標、內容與方法。第四章為「朱熹對書院的管理情形」，分別就書院的職事、藏書、刻書、祭祀與經費等方面，剖析朱熹對管理所設立的各種書院制度。 　　第五章為「結論」，總述朱熹對書院發展的影響及其對書院運動的貢獻。

Human Systems Integration Capstone / Approved for public release;distribution is unlimited / MANPRINT efforts have the greatest impact when initiated early in the acquisition process, when changes to a system can be made most easily. At this point in time, MANPRINT activities are funded directly by the Program Manager (PM)/Program Executive Office (PEO), who do not tend to allocate appropriate funding for early MANPRINT efforts. For this reason, HRED FE personnel must become MANPRINT salesmen and promote the value of their inclusion and market themselves to the acquisition managers. As support of acquisition programs early in their lifecycle has the greatest need for guidance, this document will largely discuss methods for moving MANPRINT â to the leftâ that can be undertaken at the HRED FE working level. Specifically, this document will detail how to become part of the PMâ s team and what activities would best support the PM once included.

Banana has become the most commonly consumed fresh fruit among US population. It is a challenge to use computer vision to divide touching bananas, for this purpose a novel image segmentation algorithm is proposed, combining k-means and the watershed transformation. The first part is to extract the background, achieved using a K-means based in the HS space, the second part is individual banana segmentation where a smarter selection of the initial markers from where the watershed transformation grows is attained fusing two morphological filters with different structural elements. The validation of the proposed algorithm has been conducted using 124 experimentally capture banana pictures manually segmented. For background extraction K-means in HS space produced the best performance over the other two tested (Otsu, K-means(L*a*b*), getting average a F1 Score average of 96.99%, Otsu and K-means(L*a*b*) scored 82.58% and 88.06% respectively. The result of the watershed segmentation was also compared with the manual segmentation; The overall performance using the F1 Score in average is 92.28%. The performance would improve with modifications to the system, including a more homogenous illumination, only allowing certain positions to be possible for the bananas cluster, and a more adequate background selection.