Próximo seminario. Clanes y juegos y Determinación del perfil antropométrico en secuencias de video

Se les invita al próximo seminario del Posgrado en Ciencias y Tecnologías de la Información (PCyTI)

Titulo de la ponencia: Clanes y juegos
Fecha: 22 de marzo de 2018 a las 11:00 hrs.
Lugar: T-223
Presenta: María del Carmen Cedillo Chagoya
Afiliación: Alumna de doctorado
Asesor: Dr. Miguel Ángel Pizaña López

Resumen:
Dada una gráfica G, los clanes son las subgráficas completas maximales de G y la gráfica de intersección de éstos es la gráfica de clanes, K(G). La iteración de las gráficas de clanes está definido por K^{0}(G) = G y K^{n}(G) = K(K^{n-1}(G)). Se dice que G es clan-divergente si el conjunto de gráficas resultantes de la iteración de clanes tiene infinitas gráficas no isomorfas.

Anteriormente se probó que la propiedad de clan-divergencia es indecidible para la clase de gráficas automáticas (no necesariamente finitas), lo cual implica que esta propiedad en gráficas automáticas no es expresable en lenguaje de primer orden de teoría de gráficas. Aplicando la teoría de los juegos de k-rondas de Ehrenfeucht-Fraïsse se extendió el resultado para demostrar que incluso la clan-divergencia para la clase de gráficas finitas tampoco puede ser expresable en lenguaje de primer orden. Dichos resultados abren nuevas rutas de investigación en la teoría de gráficas de clanes ya que la expresibilidad lógica tiene fuertes relaciones con la teoría de la complejidad.

Titulo de la ponencia: Determinación del perfil antropométrico en secuencias de video
Fecha: 22 de marzo de 2018 a las 11:40 hrs.
Lugar: T-223
Presenta: Miguel Contreras Murillo
Afiliación: Alumno de doctorado
Asesor: Dr. Sergio Gerardo de los Cobos Silva

Resumen:
La identificación y re-identificación de personas en secuencias de video es un tema difícil de implementar debido a que se basa en comparar a cada individuo presente en la escena con aquellos en la base de datos, resultando en un proceso costoso y lento.

El uso de la biometría suave disminuye el número de iteraciones necesarias para este fin, ya que se comparan únicamente los individuos que comparten características generales similares. Sin embargo, los enfoques actuales dependen de la silueta de la persona analizada, resultando en clasificaciones erróneas cuando el ángulo de obtención de la imagen, o del tipo de vestimenta portada son diferentes.

Esta investigación propone la obtención del perfil antropométrico midiendo los huesos del esqueleto virtual de una persona que ayude a otros algoritmos en la identificación de personas disminuyendo la cantidad de individuos candidatos a comparar, mejorando la obtención de características suaves, ya que el esqueleto virtual no depende totalmente de la silueta de la persona. Además, este perfil podría ser utilizado como característica principal para el reconocimiento automático de personas en conjuntos poco poblados.

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