Reconeixement facial en obres d'art : avaluació del rendiment dels mètodes de l'estat de l'art actual

Aquest paper es divideix en 3 parts fonamentals, la primera relata el que pretén mostrar aquest estudi, que és aplicar els sistemes actuals de reconeixement facial en una base de dades d'obres d'art. Explica quins mètodes s'utilitzaran i perquè es interessant realitzar aquest estudi. La segona passa a mostrar el detall de les dades obtingudes en l'experiment, amb imatges i gràfics que facilitaran la comprensió. I en l'última part tenim la discussió dels resultats obtinguts en l'anàlisi i les seves posteriors conclusions.

The relative salience of facial features when differentiating faces based on an interference paradigm

Research on face recognition and social judgment usually addresses the manipulation of facial features (eyes, nose, mouth, etc.). Using a procedure based on a Stroop-like task, Montepare and Opeyo (J Nonverbal Behav 26(1):43-59, 2002) established a hierarchy of the relative salience of cues based on facial attributes when differentiating faces. Using the same perceptual interference task, we established a hierarchy of facial features. Twenty-three participants (13 men and 10 women) volunteered for the experiment to compare pairs of frontal faces. The participants had to judge if the eyes, nose, mouth and chin in the pair of images were the same or different. The factors manipulated were the target-distractive factor (4 face components 9 3 distractive factors), interference (absent vs. present) and correct answer (the same vs. different). The analysis of reaction times and errors showed that the eyes and mouth were processed before the chin and nose, thus highlighting the critical importance of the eyes and mouth, as shown by previous research.

Lipschitz harmonic capacity and Bilipschitz images of cantor sets

For bilipschitz images of Cantor sets in Rd we estimate the Lipschitz harmonic capacity and show this capacity is invariant under bilipschitz homeomorphisms.

Regiones salientes complejas para aplicaciones de seguimiento facial

Este trabajo presenta una metodología para detectar y realizar el seguimiento de características faciales. En el primer paso del procedimiento se detectan caras mediante Adaboost con cascadas de clasificadores débiles. El segundo paso busca las características internas de la cara mediante el CSR, detectando zonas de interés. Una vez que estas características se capturan, un proceso de tracking basado en el descriptor SIFT, que hemos llamado pseudo-SIFT, es capaz de guardar información sobre la evolución de movimiento en las regiones detectadas. Además, un conjunto de datos públicos ha sido desarrollado con el propósito de compartirlo con otras investigaciones sobre detección, clasificación y tracking. Experimentos reales muestran la robustez de este trabajo y su adaptabilidad para trabajos futuros.

Development of a tool for the construction of "ground truth" for complex color images with text

Aquesta memoria resumeix el treball de final de carrera d’Enginyeria Superior d’Informàtica. Explicarà les principals raons que han motivat el projecte així com exemples que il·lustren l’aplicació resultant. En aquest cas el software intentarà resoldre la actual necessitat que hi ha de tenir dades de Ground Truth per als algoritmes de segmentació de text per imatges de color complexes. Tots els procesos seran explicats en els diferents capítols partint de la definició del problema, la planificació, els requeriments i el disseny fins a completar la il·lustració dels resultats del programa i les dades de Ground Truth resultants.

Papel de la Interleucina 6 (IL-6) en la regulación de la expresión de Osteopontina (OPN) y CD44 tras axotomía del nervio facial

Investigación producida a partir de una estancia en la University of Sidney, Australia, entre octubre del 2008 y enero del 2009. Se ha desarrollado el proyecto titulado "Papel de la interleucina 6 (IL6) en la regulación de la expresión de Osteopontina (OPN) y de CD44 tras axotomía del nervio facial". Tras efectuar una transección del nervio facial, se indujo una reactividad glial en el núcleo facial (NF) localizado en el tronco cerebral, utilizando ratones transgénicos que sobrexpresan IL6 bajo promotor GFAP (tg GFAP-IL6), es decir selectivamente en astrocitos. Se han utilizado técnicas histoquímicas e inmunohistoquímicas, así como también se ha completado el estudio utilizando análisis de RPA, western blotting y citometría de flujo para la identificación de poblaciones celulares. Los resultados obtenidos indican que la OPN se expresa constitutivamente en las neuronas del NF. Tras axotomía del nervio facial, la expresión de OPN y CD44 incrementa en los ratones WT, mientras que en los tg GFAP-IL6 disminuye significativamente, sugiriendo que la IL6 podría estar involucrada en la modulación de la expresión de ambas moléculas. Sin embargo, no se ha visto diferencias en otros receptores de OPN como la integrina Alpha-5. La ctometría de flujo corroboró algunos de los resultados histológicos sobre la reactividad microglial y permitió concluir que la proporción de microglía activada (CD11b+/CD45+mid) y macrófagos (CD11b+/CD45+high) que expresan CD44 incrementa en in los tg GFAP-IL6 versus WT donde la mayor parte de microglia activada mostraba un perfil CD11b+/CD45+low.

Control de accesos mediante reconocimiento facial

En esta memoria expone el trabajo que se ha llevado a cabo para intentar crear un sistema de reconocimiento facial.

Detection of matchings in a sequence of underwater images through texture analysis

This paper presents an approach to ameliorate the reliability of the correspondence points relating two consecutive images of a sequence. The images are especially difficult to handle, since they have been acquired by a camera looking at the sea floor while carried by an underwater robot. Underwater images are usually difficult to process due to light absorption, changing image radiance and lack of well-defined features. A new approach based on gray-level region matching and selective texture analysis significantly improves the matching reliability

Locating and extracting the textual content from complex colour images using techniques inspired by human perception

Los sistemas de radio cognitivos son una solución a la deficiente distribución del espectro inalámbrico de frecuencias. Usando acceso dinámico al medio, los usuarios secundarios pueden comunicarse en canales de frecuencia disponibles, mientras los usuarios asignados no están usando dichos canales. Un buen sistema de mensajería de control es necesario para que los usuarios secundarios no interfieran con los usuarios primarios en las redes de radio cognitivas. Para redes en donde los usuarios son heterogéneos en frecuencia, es decir, no poseen los mismos canales de frecuencia para comunicarse, el grupo de canales utilizado para transmitir información de control debe elegirse cuidadosamente. Por esta razón, en esta tesis se estudian las ideas básicas de los esquemas de mensajería de control usados en las redes de radio cognitivas y se presenta un esquema adecuado para un control adecuado para usuarios heterogéneos en canales de frecuencia. Para ello, primero se presenta una nueva taxonomía para clasificar las estrategias de mensajería de control, identificando las principales características que debe cumplir un esquema de control para sistemas heterogéneos en frecuencia. Luego, se revisan diversas técnicas matemáticas para escoger el mínimo número de canales por los cuales se transmite la información de control. Después, se introduce un modelo de un esquema de mensajería de control que use el mínimo número de canales y que utilice las características de los sistemas heterogéneos en frecuencia. Por último, se comparan diversos esquemas de mensajería de control en términos de la eficiencia de transmisión.

Estudi i implementació de tècniques de reconeixement facial

Estudi i implementació de les tècniques de reconeixement facial més conegudes: eigenfaces, fisherfaces i ASM. El resultat és una aplicació implementada en Matalab que permet realitzar el reconeixement de persones en temps real.

Searching patterns in painting images with computer vision techniques

This paper presents a pattern recognition method focused on paintings images. The purpose is construct a system able to recognize authors or art styles based on common elements of his work (here called patterns). The method is based on comparing images that contain the same or similar patterns. It uses different computer vision techniques, like SIFT and SURF, to describe the patterns in descriptors, K-Means to classify and simplify these descriptors, and RANSAC to determine and detect good results. The method are good to find patterns of known images but not so good if they are not.

Feature Extraction from Whole-Sky Ground-Based Images for Cloud-Type Recognition

Several features that can be extracted from digital images of the sky and that can be useful for cloud-type classification of such images are presented. Some features are statistical measurements of image texture, some are based on the Fourier transform of the image and, finally, others are computed from the image where cloudy pixels are distinguished from clear-sky pixels. The use of the most suitable features in an automatic classification algorithm is also shown and discussed. Both the features and the classifier are developed over images taken by two different camera devices, namely, a total sky imager (TSI) and a whole sky imager (WSC), which are placed in two different areas of the world (Toowoomba, Australia; and Girona, Spain, respectively). The performance of the classifier is assessed by comparing its image classification with an a priori classification carried out by visual inspection of more than 200 images from each camera. The index of agreement is 76% when five different sky conditions are considered: clear, low cumuliform clouds, stratiform clouds (overcast), cirriform clouds, and mottled clouds (altocumulus, cirrocumulus). Discussion on the future directions of this research is also presented, regarding both the use of other features and the use of other classification techniques

A Motion compensated filtering approach to remove sunlight flicker in shallow water images

A common problem in video surveys in very shallow waters is the presence of strong light fluctuations, due to sun light refraction. Refracted sunlight casts fast moving patterns, which can significantly degrade the quality of the acquired data. Motivated by the growing need to improve the quality of shallow water imagery, we propose a method to remove sunlight patterns in video sequences. The method exploits the fact that video sequences allow several observations of the same area of the sea floor, over time. It is based on computing the image difference between a given reference frame and the temporal median of a registered set of neighboring images. A key observation is that this difference will have two components with separable spectral content. One is related to the illumination field (lower spatial frequencies) and the other to the registration error (higher frequencies). The illumination field, recovered by lowpass filtering, is used to correct the reference image. In addition to removing the sunflickering patterns, an important advantage of the approach is the ability to preserve the sharpness in corrected image, even in the presence of registration inaccuracies. The effectiveness of the method is illustrated in image sets acquired under strong camera motion containing non-rigid benthic structures. The results testify the good performance and generality of the approach

A fast Bayesian reconstruction algorithm for emission tomography with entropy prior converging to feasible images

The development and tests of an iterative reconstruction algorithm for emission tomography based on Bayesian statistical concepts are described. The algorithm uses the entropy of the generated image as a prior distribution, can be accelerated by the choice of an exponent, and converges uniformly to feasible images by the choice of one adjustable parameter. A feasible image has been defined as one that is consistent with the initial data (i.e. it is an image that, if truly a source of radiation in a patient, could have generated the initial data by the Poisson process that governs radioactive disintegration). The fundamental ideas of Bayesian reconstruction are discussed, along with the use of an entropy prior with an adjustable contrast parameter, the use of likelihood with data increment parameters as conditional probability, and the development of the new fast maximum a posteriori with entropy (FMAPE) Algorithm by the successive substitution method. It is shown that in the maximum likelihood estimator (MLE) and FMAPE algorithms, the only correct choice of initial image for the iterative procedure in the absence of a priori knowledge about the image configuration is a uniform field.

Statistical analysis of maximum likelihood estimator images of human brain FDG PET studies

The work presented evaluates the statistical characteristics of regional bias and expected error in reconstructions of real positron emission tomography (PET) data of human brain fluoro-deoxiglucose (FDG) studies carried out by the maximum likelihood estimator (MLE) method with a robust stopping rule, and compares them with the results of filtered backprojection (FBP) reconstructions and with the method of sieves. The task of evaluating radioisotope uptake in regions-of-interest (ROIs) is investigated. An assessment of bias and variance in uptake measurements is carried out with simulated data. Then, by using three different transition matrices with different degrees of accuracy and a components of variance model for statistical analysis, it is shown that the characteristics obtained from real human FDG brain data are consistent with the results of the simulation studies.