{"id":3274,"date":"2018-03-01T11:00:00","date_gmt":"2018-03-01T11:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/?p=3274"},"modified":"2023-01-26T21:08:57","modified_gmt":"2023-01-26T21:08:57","slug":"proximo-seminario-identificacion-y-clasificacion-de-escenas-por-causalidad-de-wiener-granger","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/?p=3274","title":{"rendered":"Identificaci\u00f3n y clasificaci\u00f3n de escenas por causalidad de Wiener-Granger"},"content":{"rendered":"\n

Titulo de la ponencia<\/strong>: Identificaci\u00f3n y clasificaci\u00f3n de escenas por causalidad de Wiener-Granger
Fecha<\/strong>: 1\u00b0 de marzo de 2018 a las 11:00 hrs.
Lugar<\/strong>:\u00a0T-223<\/a>
Presenta<\/strong>:\u00a0C\u00e9sar Benavides \u00c1lvarez<\/a>
Afiliaci\u00f3n<\/strong>: Alumno de doctorado
Asesores<\/strong>:\u00a0Dra. Graciela Rom\u00e1n Alonso<\/a><\/strong>\u00a0y\u00a0Dr. Juan Villegas Cortez<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Resumen<\/strong>:
El reconocimiento y clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes se ha desarrollado de manera amplia como una rama activa de investigaci\u00f3n dentro de los sistemas de visi\u00f3n artificial, se han implementado sistemas de recuperaci\u00f3n y clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes aplicando diferentes t\u00e9cnicas, que van desde el etiquetado manual, el uso de histogramas, y uno de los m\u00e1s recientes: la recuperaci\u00f3n de im\u00e1genes a partir de su contenido (CBIR). En los \u00faltimos a\u00f1os dentro de las ciencias neurol\u00f3gicas se comenz\u00f3 a trabajar con im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica (FMRI), para darle una interpretaci\u00f3n m\u00e1s a fondo sobre el contenido de ellas haciendo uso de la teor\u00eda de causalidad de Winner-Granger (CWG). Esta teor\u00eda busca analizar las relaciones causales que se generan dentro de diferentes zonas del cerebro, a trav\u00e9s de una estimulaci\u00f3n. Otros estudios recientes est\u00e1n aplicando CWG al procesamiento digital de im\u00e1genes para el an\u00e1lisis de video, con el fin de lograr clasificar una escena dentro de un segmento de video. En esta ponencia se presenta un paradigma nuevo para representar una imagen digital vista como un conjunto de series de tiempo, a partir de las caracter\u00edsticas propias de la imagen, por medio de la extracci\u00f3n de informaci\u00f3n CBIR, con el fin de encontrar una relaci\u00f3n causal entre las diferentes texturas contenidas en la escena que sirva como patr\u00f3n descriptivo de cada una de ellas y lograr una correcta clasificaci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Titulo de la ponencia: Identificaci\u00f3n y clasificaci\u00f3n de escenas por causalidad de Wiener-GrangerFecha: 1\u00b0 de marzo de 2018 a las 11:00 hrs.Lugar:\u00a0T-223Presenta:\u00a0C\u00e9sar Benavides \u00c1lvarezAfiliaci\u00f3n: Alumno de doctoradoAsesores:\u00a0Dra. 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