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The encoding of images by semantic entities is still an unresolved task. This paper proposes the encoding of images by only a few important components or image primitives. Classically, this can be done by the Principal Component Analysis (PCA). Recently, the Independent Component Analysis (ICA) has found strong interest in the signal processing and neural network community. Using this as pattern primitives we aim for source patterns with the highest occurrence probability or highest information. For the example of a synthetic image composed by characters this idea selects the salient ones. For natural images it does not lead to an acceptable reproduction error since no a-priori probabilities can be computed. Combining the traditional principal component criteria of PCA with the independence property of ICA we obtain a better encoding. It turns out that the Independent Principal Components (IPC) in contrast to the Principal Independent Components (PIC) implement the classical demand of Shannon’s rate distortion theory.
This paper proposes a new approach for the encoding of images by only a few important components. Classically, this is done by the Principal Component Analysis (PCA). Recently, the Independent Component Analysis (ICA) has found strong interest in the neural network community. Applied to images, we aim for the most important source patterns with the highest occurrence probability or highest information called principal independent components (PIC). For the example of a synthetic image composed by characters this idea selects the salient ones. For natural images it does not lead to an acceptable reproduction error since no a-priori probabilities can be computed. Combining the traditional principal component criteria of PCA with the independence property of ICA we obtain a better encoding. It turns out that this definition of PIC implements the classical demand of Shannon’s rate distortion theory.
Classically, encoding of images by only a few, important components is done by the Principal Component Analysis (PCA). Recently, a data analysis tool called Independent Component Analysis (ICA) for the separation of independent influences in signals has found strong interest in the neural network community. This approach has also been applied to images. Whereas the approach assumes continuous source channels mixed up to the same number of channels by a mixing matrix, we assume that images are composed by only a few image primitives. This means that for images we have less sources than pixels. Additionally, in order to reduce unimportant information, we aim only for the most important source patterns with the highest occurrence probabilities or biggest information called „Principal Independent Components (PIC)“. For the example of a synthetic picture composed by characters this idea gives us the most important ones. Nevertheless, for natural images where no a-priori probabilities can be computed this does not lead to an acceptable reproduction error. Combining the traditional principal component criteria of PCA with the independence property of ICA we obtain a better encoding. It turns out that this definition of PIC implements the classical demand of Shannon’s rate distortion theory.
This paper describes the problems and an adaptive solution for process control in rubber industry. We show that the human and economical benefits of an adaptive solution for the approximation of process parameters are very attractive. The modeling of the industrial problem is done by the means of artificial neural networks. For the example of the extrusion of a rubber profile in tire production our method shows good results even using only a few training samples.
In this paper we regard first the situation where parallel channels are disturbed by noise. With the goal of maximal information conservation we deduce the conditions for a transform which "immunizes" the channels against noise influence before the signals are used in later operations. It shows up that the signals have to be decorrelated and normalized by the filter which corresponds for the case of one channel to the classical result of Shannon. Additional simulations for image encoding and decoding show that this constitutes an efficient approach for noise suppression. Furthermore, by a corresponding objective function we deduce the stochastic and deterministic learning rules for a neural network that implements the data orthonormalization. In comparison with other already existing normalization networks our network shows approximately the same in the stochastic case but, by its generic deduction ensures the convergence and enables the use as independent building block in other contexts, e.g. whitening for independent component analysis. Keywords: information conservation, whitening filter, data orthonormalization network, image encoding, noise suppression.
A new approach to optimize multilevel logic circuits is introduced. Given a multilevel circuit, the synthesis method optimizes its area while simultaneously enhancing its random pattern testability. The method is based on structural transformations at the gate level. New transformations involving EX-OR gates as well as Reed–Muller expansions have been introduced in the synthesis of multilevel circuits. This method is augmented with transformations that specifically enhance random-pattern testability while reducing the area. Testability enhancement is an integral part of our synthesis methodology. Experimental results show that the proposed methodology not only can achieve lower area than other similar tools, but that it achieves better testability compared to available testability enhancement tools such as tstfx. Specifically for ISCAS-85 benchmark circuits, it was observed that EX-OR gate-based transformations successfully contributed toward generating smaller circuits compared to other state-of-the-art logic optimization tools.
A und B möchten digitale Unterschriften auf faire Weise austauschen, d.h. A soll genau dann eine Unterschrift von B erhalten, wenn B eine Unterschrift von A erhält. Der triviale Ansatz zum Austausch zweier Unterschriften, daß A seine Unterschrift an B sendet und dann B seine Unterschrift an A schickt, ist nicht fair, da B nach Erhalt der Unterschrift von A das Protokoll vorzeitig beenden oder eine ungültige Unterschrift senden kann. Bei den bekannten praktikablen Protokollen zum fairen Austausch unterteilen die Teilnehmer die Unterschriften in kleine Blöcke aus wenigen Bits und tauschen die Blöcke dann schrittweise aus. Diese Protokolle garantieren einerseits, daß man sofort überprüfen kann, ob ein erhaltener Block korrekt ist. Andererseits geben die bereits ausgetauschten Blöcke so wenig wie möglich über den restlichen Teil der Unterschrift preis. Versucht in diesem Fall ein Teilnehmer zu betrügen, indem er beispielsweise einen falschen Wert sendet, so kann der andere Teilnehmer dies unmittelbar bemerken und stoppen. Da die noch nicht ausgetauschten Blöcke fast nichts über den übrigen Teil der Unterschrift preisgeben, hat der Betrüger höchstens einen Block mehr als der ehrliche Teilnehmer erhalten. Ist die Blockgröße hinreichend klein, kann der ehrliche Teilnehmer den Nachteil durch Raten bzw. Probieren ausgleichen. In dieser Diplomarbeit entwickeln wir Protokolle zum fairen Austausch sogenannter Diskreter- Logarithmus-Unterschriften. Die bekannten praktikablen Protokolle zum Austausch dieses Unterschriftentyps verwenden als Sicherheitsvoraussetzung die Faktorisierungsannahme. Im Unterschied dazu beruht die Sicherheit unseres Austauschprotokolls auf der Diskreten- Logarithmus-Annahme und damit auf der des Unterschriftenverfahrens. Ferner erlauben unsere Protokoll die Herausgabe der Blöcke in beliebiger, auch vom Protokollverlauf abhängiger Reihenfolge, während die Reihenfolge bei den bisherigen Protokollen von vornherein festgelegt ist.
Im Zeitraum 1. 11. 1993 bis 30. 3. 1997 wurden 1149 allgemeinchirurgische Intensivpatienten prospektiv erfaßt, von denen 114 die Kriterien des septischen Schocks erfüllten. Die Letalität der Patienten mit einem septischen Schock betrug 47,3%. Nach Training eines neuronalen Netzes mit 91 (von insgesamt n = 114) Patienten ergab die Testung bei den verbleibenden 23 Patienten bei der Berücksichtigung von Parameterveränderungen vom 1. auf den 2. Tag des septischen Schocks folgendes Ergebnis: Alle 10 verstorbenen Patienten wurden korrekt als nicht überlebend vorhergesagt, von den 13 Überlebenden wurden 12 korrekt als überlebend vorhergesagt (Sensitivität 100%; Spezifität 92,3%).
In this paper we present a non-deterministic call-by-need (untyped) lambda calculus lambda nd with a constant choice and a let-syntax that models sharing. Our main result is that lambda nd has the nice operational properties of the standard lambda calculus: confluence on sets of expressions, and normal order reduction is sufficient to reach head normal form. Using a strong contextual equivalence we show correctness of several program transformations. In particular of lambdalifting using deterministic maximal free expressions. These results show that lambda nd is a new and also natural combination of non-determinism and lambda-calculus, which has a lot of opportunities for parallel evaluation. An intended application of lambda nd is as a foundation for compiling lazy functional programming languages with I/O based on direct calls. The set of correct program transformations can be rigorously distinguished from non-correct ones. All program transformations are permitted with the slight exception that for transformations like common subexpression elimination and lambda-lifting with maximal free expressions the involved subexpressions have to be deterministic ones.
In dieser Arbeit definieren wir ein Maß für den Grad der Mehrdeutigkeit (degree of ambiguity da) kontextfreier Grammatiken und Sprachen als die Anzahl der Ableitungsbäume in Abhängigkeit von der Länge n eines Wortes. Wir zeigen, dass es weder Sprachen noch zyklenfreie Grammatiken gibt, deren Mehrdeutigkeitsgrad stärker als 2£(n) wächst (wie z B. £(nn)). Aus [10] ist es außerdem bekannt, dass es keine Grammatiken (und somit keine Sprachen) gibt, deren Mehrdeutigkeit stärker als polynomiell, aber schwächer als exponentiell wächst (wie z. B. £(2pn). Deshalb untersuchen wir in dieser Arbeit hauptsächlich konstant mehrdeutige, polynomiell mehrdeutige und exponentiell mehrdeutige Grammatiken und Sprachen. Für jede feste, ganze Zahl k 2 N hat Maurer [8] die Existenz einer k-deutigen kontextfreien Sprache nachgewiesen. Durch Verwendung einer einfacheren Sprache, nämlich der Sprache Lk := fambm1 1 bm2 2 : : : bmk k jm;m1;m2; : : : ;mk ¸ 1; 9 i mit m = mig, und mit Hilfe von Ogden's Lemma1 erhalten wir einen wesentlich kürzeren Beweis. Ferner zeigen wir die Existenz exponentiell mehrdeutiger Sprachen. Wir zeigen, dass die Sprache L¤ { wobei L = faibicj ji; j ¸ 1g [ faibjciji; j ¸ 1g-exponentiell mehrdeutig ist, indem wir beweisen, dass das Wort (ah+h!bh+h!ch+h!)k mindestens 2k Ableitungen in jeder Grammatik G für L¤ hat, wobei k aus N ist und h die Konstante aus Ogden's Lemma für G ist. Für beliebig kleines c aus R+ entwerfen wir eine Grammatik Gc für L¤, so dass daGc · 2cn gilt. Somit gilt, dass die Sprache L¤ zwar exponentiell mehrdeutig ist, aber es gibt kein festes c aus R+ , so dass L¤ 2cn-deutig ist. Wir geben polynomiell mehrdeutige Grammatiken an und zeigen die Existenz von polynomiell mehrdeutigen Sprachen, indem wir mit Hilfe von Ogden's Lemma beweisen, dass die Anzahl der Ableitungsbäume eines Wortes der Länge n in jeder Grammatik für die Sprache Lk in der Größenordnung von (nk) liegt, wobei k eine Konstante aus N ist, und L := fambm1cbm2c : : : bmpcjp 2 N; m;m1;m2; : : : ;mp 2 N; 9i 2 f1; 2; : : : ; pg mit m = mig gilt. Durch Angabe einer O(nk){deutigen Grammatik zeigen wir schließlich, dass Lk polynomiell vom Grad k mehrdeutig ist. Außerdem entwerfen wir für jedes feste d aus R+ eine Grammatik Gd für L, so dass daGd · dn dn für genügend großes n ist.