La restauración de la iglesia de San Sebastián, Orihuela (Alicante)

En esta comunicación se presentan los estudios previos y las intervenciones realizadas en la iglesia de San Sebastián de Orihuela, Alicante (España) con el fin de subsanar los problemas estructurales que presentaba, con múltiples grietas en arcos y bóvedas y eliminar la humedad presente en sus fábricas, además de las sales aportadas por el agua. En el estudio histórico y arquitectónico se ha comprobado que la iglesia se construyó sobre una ermita gótica y se finalizó en 1743 pero ha sufrido numerosas intervenciones. Es una iglesia de nave única con capillas laterales cubierta mediante bóvedas. Su fachada y las pilastras interiores son de piedra vista. Para el diagnóstico se han empleado diversas técnicas (ultrasonidos, higrómetro…) que han permitido deducir las causas de las lesiones. Las intervenciones se han dirigido a reforzar la estructura mediante cosidos e inyecciones, así como a ventilar la base mediante un forjado sanitario. También se ha saneado la piedra vista, tanto en interior como en fachada y se han sacado a la luz los arcos de piedra ocultos bajo un estucado. También se han restaurado los restos arqueológicos de época gótica.

3D Hand Pose Estimation with Neural Networks

We propose the design of a real-time system to recognize and interprethand gestures. The acquisition devices are low cost 3D sensors. 3D hand pose will be segmented, characterized and track using growing neural gas (GNG) structure. The capacity of the system to obtain information with a high degree of freedom allows the encoding of many gestures and a very accurate motion capture. The use of hand pose models combined with motion information provide with GNG permits to deal with the problem of the hand motion representation. A natural interface applied to a virtual mirrorwriting system and to a system to estimate hand pose will be designed to demonstrate the validity of the system.

Improving 3D Keypoint Detection from Noisy Data Using Growing Neural Gas

3D sensors provides valuable information for mobile robotic tasks like scene classification or object recognition, but these sensors often produce noisy data that makes impossible applying classical keypoint detection and feature extraction techniques. Therefore, noise removal and downsampling have become essential steps in 3D data processing. In this work, we propose the use of a 3D filtering and down-sampling technique based on a Growing Neural Gas (GNG) network. GNG method is able to deal with outliers presents in the input data. These features allows to represent 3D spaces, obtaining an induced Delaunay Triangulation of the input space. Experiments show how the state-of-the-art keypoint detectors improve their performance using GNG output representation as input data. Descriptors extracted on improved keypoints perform better matching in robotics applications as 3D scene registration.

Football Video Annotation Based on Player Motion Recognition Using Enhanced Entropy

This paper presents a semi-parametric Algorithm for parsing football video structures. The approach works on a two interleaved based process that closely collaborate towards a common goal. The core part of the proposed method focus perform a fast automatic football video annotation by looking at the enhance entropy variance within a series of shot frames. The entropy is extracted on the Hue parameter from the HSV color system, not as a global feature but in spatial domain to identify regions within a shot that will characterize a certain activity within the shot period. The second part of the algorithm works towards the identification of dominant color regions that could represent players and playfield for further activity recognition. Experimental Results shows that the proposed football video segmentation algorithm performs with high accuracy.

Model Probability in Self-organising Maps

Growing models have been widely used for clustering or topology learning. Traditionally these models work on stationary environments, grow incrementally and adapt their nodes to a given distribution based on global parameters. In this paper, we present an enhanced unsupervised self-organising network for the modelling of visual objects. We first develop a framework for building non-rigid shapes using the growth mechanism of the self-organising maps, and then we define an optimal number of nodes without overfitting or underfitting the network based on the knowledge obtained from information-theoretic considerations. We present experimental results for hands and we quantitatively evaluate the matching capabilities of the proposed method with the topographic product.

Actas de la XIII Reunión Española sobre Criptología y Seguridad de la Información RECSI XIII : Alicante, 2-5 de septiembre de 2014

Si tuviéramos que elegir un conjunto de palabras clave para definir la sociedad actual, sin duda el término información sería uno de los más representativos. Vivimos en un mundo caracterizado por un continuo flujo de información en el que las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) y las Redes Sociales desempeñan un papel relevante. En la Sociedad de la Información se generan gran variedad de datos en formato digital, siendo la protección de los mismos frente a accesos y usos no autorizados el objetivo principal de lo que conocemos como Seguridad de la Información. Si bien la Criptología es una herramienta tecnológica básica, dedicada al desarrollo y análisis de sistemas y protocolos que garanticen la seguridad de los datos, el espectro de tecnologías que intervienen en la protección de la información es amplio y abarca diferentes disciplinas. Una de las características de esta ciencia es su rápida y constante evolución, motivada en parte por los continuos avances que se producen en el terreno de la computación, especialmente en las últimas décadas. Sistemas, protocolos y herramientas en general considerados seguros en la actualidad dejarán de serlo en un futuro más o menos cercano, lo que hace imprescindible el desarrollo de nuevas herramientas que garanticen, de forma eficiente, los necesarios niveles de seguridad. La Reunión Española sobre Criptología y Seguridad de la Información (RECSI) es el congreso científico español de referencia en el ámbito de la Criptología y la Seguridad en las TIC, en el que se dan cita periódicamente los principales investigadores españoles y de otras nacionalidades en esta disciplina, con el fin de compartir los resultados más recientes de su investigación. Del 2 al 5 de septiembre de 2014 se celebrará la decimotercera edición en la ciudad de Alicante, organizada por el grupo de Criptología y Seguridad Computacional de la Universidad de Alicante. Las anteriores ediciones tuvieron lugar en Palma de Mallorca (1991), Madrid (1992), Barcelona (1994), Valladolid (1996), Torremolinos (1998), Santa Cruz de Tenerife (2000), Oviedo (2002), Leganés (2004), Barcelona (2006), Salamanca (2008), Tarragona (2010) y San Sebastián (2012).