Nuevo algoritmo de relajación para motores de cuerpos sólidos

Con el fin de conocer mejor a las bacterias, en la actualidad se han desarrollado aplicaciones que permite simular el comportamiento de las colonias formadas por este tipo de organismos. Una de las piezas más importantes que tienen estos simuladores es el motor de físicas. Éste es el encargado de resolver todas las fuerzas producidas entre las bacterias y conseguir que todas queden correctamente colocadas y distribuidas a lo largo de la colonia, tratando de asemejarse lo más posible a la realidad. En una simulación de éstas características, todas las bacterias, además de estar en contacto entre sí, crecen en un pequeño porcentaje durante cada fotograma. Ello produce una gran cantidad de solapamiento a lo largo de toda la colonia que el motor de físicas tiene que resolver. El trabajo que se describe en este documento surge de la ineficiencia del proceso actual para distribuir el solapamiento originado en el interior de la colonia, hasta su exterior. Es importante señalar que la física se lleva el 99% del tiempo de procesado de la simulación de una colonia, con lo que una mejora en el motor de físicas conseguiría incrementar en gran medida la capacidad de simulación. El objetivo no es otro que poder simular más cantidad de bacterias en menos tiempo, facilitando el estudio de esta área tan reciente como es la biología sintética. ---ABSTRACT---In order to better understand bacteria, new applications have been developed to simulate the behavior of colonies formed by these organisms. One of the most important parts of these simulators is the physics engine. This module is responsible for solving all the forces produced between bacteria and ensure that they are properly located and distributed throughout the colony, trying to be as close as possible to reality. In a simulation with these features, all bacteria, besides being in contact with each other, grow in a small percentage at each frame. This produces a large amount of overlap along the entire colony that the physics engine must solve. The work described in this document arises from the inefficiency of the current process to distribute the overlap originated at the core of the colony outwards. Importantly, physics takes up 99% of the processing time of the simulation of a colony. Therefore, improving the physics engine would translate in a drastic increase in the throughput of the simulation. The goal is simply to be able to simulate more bacteria in less time, making the study of the recent area, synthetic biology, much easier.

Análisis de imágenes del rostro humano

El objetivo general de este trabajo es el correcto funcionamiento de un sistema de reconocimiento facial compuesto de varios módulos, implementados en distintos lenguajes. Uno de dichos módulos está escrito en Python y se encargarí de determinar el género del rostro o rostros que aparecen en una imagen o en un fotograma de una secuencia de vídeo. El otro módulo, escrito en C++, llevará a cabo el reconocimiento de cada una de las partes de la cara (ojos, nariz, boca) y la orientación hacia la que está posicionada (derecha, izquierda). La primera parte de esta memoria corresponde a la reimplementación de todas las partes de un analizador facial, que constituyen el primer módulo antes mencionado. Estas partes son un analizador, compuesto a su vez por un reconocedor (Tracker) y un procesador (Processor), y una clase visor para poder visualizar los resultados. Por un lado, el reconocedor o "Tracker.es el encargado de encontrar la cara y sus partes, que serán pasadas al procesador o Processor, que analizará la cara obtenida por el reconocedor y determinará su género. Este módulo estaba dise~nado completamente en C y OpenCV 1.0, y ha sido reescrito en Python y OpenCV 2.4. Y en la segunda parte, se explica cómo realizar la comunicación entre el primer módulo escrito en Python y el segundo escrito en C++. Además, se analizarán diferentes herramientas para poder ejecutar código C++ desde programas Python. Dichas herramientas son PyBindGen, Cython y Boost. Dependiendo de las necesidades del programador se contará cuál de ellas es más conveniente utilizar en cada caso. Por último, en el apartado de resultados se puede observar el funcionamiento del sistema con la integración de los dos módulos, y cómo se muestran por pantalla los puntos de interés, el género y la orientación del rostro utilizando imágenes tomadas con una cámara web.---ABSTRACT---The main objective of this document is the proper functioning of a facial recognition system composed of two modules, implemented in diferent languages. One of these modules is written in Python, and his purpose is determining the gender of the face or faces in an image or a frame of a video sequence. The other module is written in C ++ and it will perform the recognition of each of the parts of the face (eyes, nose , mouth), and the head pose (right, left).The first part of this document corresponds to the reimplementacion of all components of a facial analyzer , which constitute the first module that I mentioned before. These parts are an analyzer , composed by a tracke) and a processor, and a viewer to display the results. The tracker function is to find and its parts, which will be passed to the processor, which will analyze the face obtained by the tracker. The processor will determine the face's gender. This module was completely written in C and OpenCV 1.0, and it has been rewritten in Python and OpenCV 2.4. And in the second part, it explains how to comunicate two modules, one of them written in Python and the other one written in C++. Furthermore, it talks about some tools to execute C++ code from Python scripts. The tools are PyBindGen, Cython and Boost. It will tell which one of those tools is better to use depend on the situation. Finally, in the results section it is possible to see how the system works with the integration of the two modules, and how the points of interest, the gender an the head pose are displayed on the screen using images taken from a webcam.