Humans have long sought to use technology to augment human abilities and intellect. However, technology is traditionally employed only to create speedier solutions or more-rapid comprehension. A more challenging endeavor is to enable humans with technology to gain additional or enhanced comprehension that may not be possible to acquire otherwise. One such application is the use of technology to augment human abilities in detecting deception using nonverbal cues. Detecting deception is often critical, whether an individual is communicating with a close friend, negotiating a business deal, or screening individuals at a security checkpoint.The detection of deception is a challenging endeavor. A variety of studies have shown that humans have a hard time accurately discriminating deception from truth, and only do so slightly better than chance. Several deception detection methods exist; however, most of these are invasive and require a controlled environment.This dissertation presents a technological approach to detecting deception based on kinesic (i.e., movement-based) and vocalic (i.e., sounds associated with the voice) cues that is firmly grounded in deception theory and past empirical studies. This noninvasive approach overcomes some of the weaknesses of other deception detection methods as it can be used in a natural environment without cooperation from the individual of interest.The automatable approach demonstrates potential for increasing humans' ability to correctly identify those who display behaviors indicative of deception. The approach was evaluated using experimental and field data. The results of repeated measures analysis of variance, linear regression and discriminant function analysis suggest that the use of such a system could augment human abilities in detecting deception by as much as 15-25%. While there are a number of technical challenges that need to be addressed before such a system could be deployed in the field, there are numerous environments where it would be potentially useful.

Regular inspection and documentation for railway assets are necessary to monitor the status of the traffic environment. Mobile Laser Scanning (MLS) makes it possible to collect highly accurate spatial information of railway environments in the form of point cloud, and an automatic method to extract interested objects from the point cloud is needed to avoid too much manual work. In this project, point cloud along a railway in Saltsjöbanan was collected by MLS and processed to extract interested objects from it. The main purpose of the project is to develop a workflow for automatic extraction of masts of overhead supply and street lights from the study area. Researchers have proposed various methods for object extraction, such as model-based method, shape-based method, semantic method, and machine learning method recently. Different methods were reviewed and Support Vector Machine was chosen for the classification. Several softwares were reviewed as well. TerraScan and CloudCompare were chosen for pre-processing, and the major part was done in MATLAB. The proposed method consists of 4 steps: pre-processing, voxelization and segmentation, feature computation, classification and validation. The method calculates features to describe every object segmented from the point cloud and learns from the manually classified objects to train a classifier. The study area was divided into training data and validating data. The SVM classifier was trained using training data and evaluated using validating data. In the classification, 90.84% of the masts and 67.65% of the lights were correctly classified. There was some object loss during the step of pre-processing and segmentation. When including the loss from the pre-processing and segmentation step, 87.5% of the masts and 53.49% of the lights were successfully detected. The street lights have more various outlook and more complicated surrounding environment, which caused a relatively low accuracy. / Regelbunden inspektion och dokumentation för järnvägstillgångar är nödvändig för att övervaka trafikmiljön. Mobil Laser Scanning (MLS) gör det möjligt att samla in mycket exakt geografisk information om järnvägsmiljöer i form av punktmoln och en automatisk metod för att extrahera intresserade objekt från punktmoln är nödvändigt för att undvika för mycket manuellt arbete. I det här projektet samlades punktmoln längs en järnväg i Saltsjöbanan av MLS och bearbetades för att extrahera intresserade objekt från den. Huvudsyftet med projektet är att utveckla ett arbetsflöde för automatisk utvinning av kontaktledningsstolpar och gatubelysningsstolpar från studieområdet. Forskare har nyligen föreslagit olika metoder för objektutvinning som baseras på modell, form, semantisk och maskininlärning. I detta arbete har flera olika metoder för objektutvinning undersökts och slutligen valdes Support Vector Machine (SVM) för klassificering. Ett antal tillgängliga programvaror har utvärderats. TerraScan och CloudCompare valdes för förbehandling, och huvuddelen gjordes i MATLAB. Den föreslagna metoden består av 4 steg: förbehandling, voxelisering och segmentering, funktionen beräkning, klassificering och validering. Metoden beräknar funktioner för att beskriva varje objekt segmenterat från punktmoln och lär ut från de manuellt klassificerade objekten för att träna en klassificerare. Studieområdet delades in i träningsdata och validering av data. SVM-klassificeraren utbildades med träningsdata och utvärderades genom att validera data. I klassificeringen klassificerades 90,84% av kontaktledningsstolparna och 67,65% av belysningsstolparna korrekt. Det fanns vissa förluster av objekt under förbehandling och segmentering. Inkluderat förlusten i förbehandling och segmentering upptäcktes 87,5% av kontaktledningsstolparna och 53,49% av belysningsstolparna korrekt. Det något sämre resultatet vid detektion av belysningsstolpar beror på att dessa är placerade i en svårare miljö med närhet till andra objekt och inte minst vegitation. Att automatiskt detektera objekt i sådan miljö baserat på enbart laserdata är svårt vilket medförde en relativt låg noggrannhet.

La biodiversité dans les paysages dépend des caractéristiques de ce paysage mais peut aussi être influencée par son histoire. En effet, certaines espèces ne réagissent pas immédiatement à une perturbation mais peuvent montrer un temps de réponse plus ou moins long. De ce fait, la prise en compte de l'évolution de l'habitat des espèces est devenue un enjeu important en écologie depuis quelques années, pour mieux comprendre la présence ou la diversité biologique actuelle. L'objectif de cette thèse en géomatique s'inscrit dans ce contexte applicatif d'écologie historique. Le sujet que nous traitons porte sur l'extraction automatique d'îlots boisés et la caractérisation de leur évolution spatio-temporelle depuis le milieu du XIXe siècle pour modéliser l'effet de leur trajectoire historique sur la diversité actuelle en syrphes forestiers (Diptera : Syrphidae). Le site d'étude est un paysage agri-forestier des Coteaux de Gascogne. La démarche générale proposée se compose de trois étapes principales : (1) la constitution de la base de données spatiales des îlots boisés intégrant plusieurs sources de données hétérogènes, (2) l'appariement des îlots boisés aux différentes dates avec la caractérisation de leur évolution spatio-temporelle, (3) la modélisation statistique des relations espèces-habitats intégrant l'histoire comme un des facteurs explicatifs de la diversité en syrphes observée. Plusieurs contributions méthodologiques ont été apportées à cette démarche. Nous avons proposé une nouvelle méthode de correction géométrique fondée sur la régression ridge à noyau pour rendre compatible les données spatiales anciennes et actuelles mobilisées. Nous avons également développé une approche et un outil de vectorisation automatique des forêts dans les dessins-minutes de la carte d'Etat-Major du XIXe siècle. Enfin, une première évaluation de l'impact de l'incertitude spatiale sur la réponse des modèles espèces-habitats a également été initiée. D'un point de vue écologique, les résultats ont révélé un effet significatif de la continuité temporelle des habitats sur la diversité en syrphes forestiers. Nous avons montré que les forêts les plus isolées présentaient une dette d'extinction ou un crédit de colonisation selon le type d'évolutions apparues au cours de la dernière période étudiée (1979-2010). Il s'est avéré qu'une durée de 30 ans n'était pas suffisante aux syrphes forestiers pour qu'ils retrouvent un été d'équilibre à la suite d'une évolution spatiale de leur habitat isolé. / Biodiversity in landscapes depends on landscape spatial patterns but can also be influenced by landscape history. Indeed, some species are likely to respond in the longer term to habitat disturbances. Therefore, in recent years, landscape dynamics have become a possible factor to explain current biodiversity. The aim of this thesis in GIS is part of this historical ecology context. We are dealing with automatic extraction of forest patches and characterization of their spatiotemporal evolution. The objective is to evaluate forest dynamics effects on current diversity of forest hoverflies. (Diptera: Syrphidae) in the agri-forestry landscape of Coteaux de Gascogne. The proposed general approach consists of three main steps: (1) the forest spatial database production from heterogeneous sources, (2) forest patches matching and characterization of their spatiotemporal evolution, (3) species-habitat modeling while integrating history as one of the factors likely to explain hoverflies diversity. Several methodological contributions were made. We proposed a new geometric correction approach based on kernel ridge regression to make consistent past and present selected data sources. We also developed an automatic extraction approach of forest from Historical Map of France of the 19th century. Finally, spatial uncertainty effects on ecological models responses have been assessed. From an ecological viewpoint, a significant effect from historical continuity of patches on forest hoverflies diversity was revealed. The most isolated fragments presented an extinction debt or a colonization credit according to area dynamics occurred in the last time-period (1970-2010). As it turns out, 30 years was not sufficient for forest hoverflies to reach new equilibrium after isolated habitat changes.

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

L'objectiu principal d'aquesta tesi és dissenyar un model d'un Sistema d'Extracció Automàtica de Candidats a Unitats de Significació Especialitzada (SEACUSE) basat en fonaments lingüístics de diferents tipus i adequat a les necessitats d'unes activitats professionals concretes.Per fer-ho, en el primer capítol es descriu els sistemes d'extracció automàtica de candidats a terme (SEACAT) i s'analitza i valora els principals SEACAT amb l'objectiu d'elaborar un estat de la qüestió en aquest camp que evidenciï les característiques i sobretot les limitacions d'aquests sistemes.En el segon capítol, en primer lloc, es validen les hipòtesis que vam postular en el treball de recerca sobre els patrons estructurals de les UTP i en segon lloc a comprovar les principals limitacions dels SEACAT que es basen en patrons morfosintàctics. Aquestes limitacions es manifesten en dos aspectes: el silenci (unitats pertinents no detectades per l'extractor) i el soroll (unitats no pertinents presentades com si ho fossin).Les dades que es desprenen de l'anàlisi del silenci i el soroll s'estudien en el tercer i quart capítol, respectivament. Així, primer s'analitzen els tipus i les causes de silenci que produeixen els SEACAT, i tot seguit els tipus i les causes del soroll generat per aquests sistemes.El cinquè proposa elements i estratègies perquè un sistema d'extracció automàtica redueixi el silenci i el soroll, i d'aquesta manera aconsegueixi que els seus resultats s'acostin més al reconeixement i delimitació manuals de les unitats de significació especialitzada.El sisè capítol introdueix el punt de vista de l'usuari i planteja el fet que no totes les activitats professionals requereixen els mateixos tipus ni el mateix nombre d'unitats especialitzades d'un text. Aquesta hipòtesi és verificada a través d'una prova experimental basada en les necessitats de quatre activitats professionals diferents.I, finalment, en el setè capítol, s'exposa una proposta de model de SEACUSE que, a més de les estratègies plantejades en el capítol cinquè, té en compte les finalitats dels professionals a l'hora de presentar els resultats. / El objetivo principal de esta tesis es diseñar un modelo de un Sistema de Extracción Automática de Candidatos a Unidades de Significación Especializada (SEACUSE) basado en fundamentos lingüísticos diferentes y adecuado a las necesidades de unas actividades profesionales concretas.En el primer capítulo se describen los sistemas de extracción automática de candidatos a término (SEACAT) y se analizan y valoran los principales SEACAT con el objetivo de elaborar un estado de la cuestión en este campo que evidencie las características y sobre todo las limitaciones de estos sistemas.En el segundo capítulo, primeramente, se validan las hipótesis que postulamos en el proyecto de investigación previo a la tesis doctoral sobre los patrones estructurales de las UTP y después se comprueba las principales limitaciones de los SEACAT que se basan en patrones morfosintácticos. Estas limitaciones se manifestar en dos aspectos: el silencio (unidades pertinentes no detectadas por el extractor) y el ruido (unidades no pertinentes presentadas como si lo fueran).Los datos que se desprenden del análisis del silencio y del ruido se estudian en los capítulos tercero y cuarto, respectivamente. Así, primero se analizan los tipos y las causas de silencio que producen los SEACAT, y seguidamente los tipos y las causas del ruido generado por estos sistemas.El quinto propone elementos y estrategias para que un sistema de extracción automática reduzca el silencio y el ruido, y de esta manera consiga que sus resultados se aproximen más al reconocimiento y delimitación manuales de las unidades de significación especializada.El sexto capítulo introduce el punto de vista del usuario y plantea el hecho de que no todas las actividades profesionales requieren los mismos tipos ni el mismo número de unidades especializadas de un texto. Esta hipótesis se verifica a través de una prueba experimental basada en las necesidades de cuatro actividades profesionales diferentes.Y, finalmente, en el último capítulo, se expone una propuesta de un modelo de SEACUSE que, además de las estrategias planteadas en el quinto capítulo, tiene en cuenta las finalidades de los profesionales en la presentación de los resultados. / The main objective of this dissertation is to design a model for an Automatic Extraction System for Candidates of Specialized Meaning Units (AESCSMU) based upon different types of linguistic foundations that are adequate to meet the needs of concrete professional activities.To achieve this purpose, the first chapter describes the automatic extraction systems for term candidates (AESTCs). It also analyzes and makes an evaluation of the main AESTCs with the purpose of presenting the state of the issue in this field of knowledge, while showing the characteristics and, above all, the limitations of these systems.The second chapter validates, in the first place, the hypotheses that are going to be taken for granted during the research project about the structural patterns of the multiword units, and, in the second place, tests the main limitations of the AESTCs that are based upon morphosyntactic patterns. These limitations become manifest in two aspects: silence (when the extractor does not detect pertinent units) and noise (when non-pertinent units are presented as if they were pertinent).Data derived from the analysis of silence and noise are studied both on the third and fourth chapters. There, we first analyze the types and causes of silence produced by the AESTCs, and then the types and causes of the noise generated by these systems.The fifth chapter proposes elements and strategies so that automatic extraction systems may reduce silence as well as noise. This way we can accomplish that their results may come closer to the manual identification and delimitation of specialized meaning units.The sixth chapter introduces of the user's point of view, and states the fact that not all the professional activities require the same type and the same number of specialized units from a text. This hypothesis is verified through an experimental test based upon the needs of four different professional activities.Finally, the seventh and last chapter proposes a possible model of an AESCSMU that, besides the strategies presented on chapter five, considers the goals of professionals at the time of presenting the results.