Próximo seminario: 1. Desarrollo de Mecanismos de Control de Tráfico en Comunicaciones IoT, 2. 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: Desarrollo de Mecanismos de Control de Tráfico en Comunicaciones IoT
Fecha: 3 de junio de 2021 a las 11:00 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: Sergio Javier Álvarez
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesor: Dr. Miguel López Guerrero

Resumen:

El estado actual de las tecnologías de cómputo y comunicaciones permite afirmar que nos encontramos ya en el camino hacia la implementación del concepto de ciudades inteligentes. En estas comunidades existen altos niveles de automatización, monitorización y control que redundan en una mejora substancial del bienestar de sus habitantes. En la cristalización de esta idea, las soluciones a la multiplicidad de retos de comunicación que plantea el Internet de las Cosas (IoT) es de importancia fundamental. Esto se debe, por ejemplo, a que en el futuro se espera contar con millones de máquinas conectadas a Internet, de las cuales, cientos o hasta miles se encontrarán coexistiendo en extensiones geográficas relativamente pequeñas.
Esta presentación se centra en la descripción del entorno de las comunicaciones Máquina a Máquina o M2M, el cual es la base del Internet de las Cosas. Para ello se describirán: a) los modelos existentes con los que se representan las transmisiones entre máquinas; y b) los protocolos MAC que permiten la compartición de los recursos de la red entre una gran cantidad de dispositivos. En la conjunción de estos dos tópicos se plantean las perspectivas de investigación de este proyecto.

Título de la ponencia: Determinación del perfil antropométrico en secuencias de video
Fecha: 3 de junio de 2021 a las 11:30 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: Miguel Contreras Murillo
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesores: Dr. Sergio Gerardo de los Cobos Silva y Dr. Pedro Lara Velázquez

Resumen:

La clasificación de género es un problema abierto de visión artificial. Su aplicación va desde la estadística hasta el reconocimiento de personas en videovigilancia. Hoy en día, existen enfoques con video 2D que obtienen buenos resultados en situaciones normales, pero fallan cuando la persona viste ropa holgada, lleva equipaje, o el ángulo de la imagen varía; ya que estos algoritmos se basan en el cálculo de bordes, siluetas, o energía de la persona en la escena. Se presenta una nueva metodología para la clasificación de género basada en la creación de un esqueleto virtual por medio de Redes Neuronales Convolucionales para cada persona en imágenes y video 2D, donde las distancias obtenidas entre algunos puntos de interés del esqueleto virtual son usadas como entradas en un clasificador de género. Los resultados obtenidos mejoran dado que la vestimenta, equipaje y ángulo en la escena afectan poco el proceso de esqueletización.

Próximo seminario: 1. Análisis del impacto de los tamaños de segmento en el desempeño de streaming de vídeo en Internet, 2. Modelos inteligentes para el pronóstico de contaminantes atmosféricos
Próximo seminario: Detección temprana de incedios mediante flujos de video codificados con transformada DCT

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