Identificación y clasificación de escenas por causalidad de Wiener-Granger

Fecha: 23 de marzo de 2017 a las 11:00 hrs.
Lugar: T-223
Presenta: César Benavides Álvarez
Afiliación: Alumno de doctorado PCyTI
Asesor: Dra. Graciela Román Alonso y Dr. Juan Villegas Cortez (UAM-A)

Resumen:El reconocimiento y clasificación de imágenes se ha estado desarrollando de manera amplia como una rama activa de investigación de la Inteligencia Artificial, dentro de los sistemas de visión artificial; se han implementado sistemas de recuperación de imágenes de diferentes tipos, desde el etiquetado manual del contenido, uso del histograma, y entre los más recientes tenemos la recuperación de imágenes a partir de su contenido propio (CBIR). En las ciencias neurológicas se comenzó a utilizar la teoría de causalidad de Winner-Granger, analizando diferentes zonas del cerebro y las relaciones causales que se generan dentro de éste, y es así que en una bio-inspiración se está aplicando la técnica en el procesamiento digital de video, usando el análisis de series temporales extraídas de información de los cuadros del video, para la clasificación de escenas dentro del mismo. En esta presentación se muestra nuestra propuesta de un clasificador de imágenes de escenarios naturales, aplicando la técnica CBIR junto con la teoría de causalidad de Wiener-Granger, buscando conformar un patrón de descripción temporal nuevo de cómo los humanos leemos las imágenes, y en ello conformar un patrón del tipo de escena estudiada, con el fin de lograr una correcta clasificación de escenas naturales.

Simulación de procesos de sorción capilar en redes porosas in silico
Análisis de las características foliares utilizando una cámara TOF

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