Fast and accurate hand pose detection for human-robot interaction

[EN]Enabling natural human-robot interaction using computer vision based applications requires fast and accurate hand detection. However, previous works in this field assume different constraints, like a limitation in the number of detected gestures, because hands are highly complex objects difficult to locate. This paper presents an approach which integrates temporal coherence cues and hand detection based on wrists using a cascade classifier. With this approach, we introduce three main contributions: (1) a transparent initialization mechanism without user participation for segmenting hands independently of their gesture, (2) a larger number of detected gestures as well as a faster training phase than previous cascade classifier based methods and (3) near real-time performance for hand pose detection in video streams.

Learning to recognize faces incrementally

[EN]Most face recognition systems are based on some form of batch learning. Online face recognition is not only more practical, it is also much more biologically plausible. Typical batch learners aim at minimizing both training error and (a measure of) hypothesis complexity. We show that the same minimization can be done incrementally as long as some form of ”scaffolding” is applied throughout the learning process. Scaffolding means: make the system learn from samples that are neither too easy nor too difficult at each step. We note that such learning behavior is also biologically plausible. Experiments using large sequences of facial images support the theoretical claims. The proposed method compares well with other, numerical calculus-based online learners.

Fast classification in incrementally growing spaces

[EN]The classification speed of state-of-the-art classifiers such as SVM is an important aspect to be considered for emerging applications and domains such as data mining and human-computer interaction. Usually, a test-time speed increase in SVMs is achieved by somehow reducing the number of support vectors, which allows a faster evaluation of the decision function. In this paper a novel approach is described for fast classification in a PCA+SVM scenario. In the proposed approach, classification of an unseen sample is performed incrementally in increasingly larger feature spaces. As soon as the classification confidence is above a threshold the process stops and the class label is retrieved...

Short-term wind power forecast based on cluster analysis and artificial neural networks

[EN]In this paper an architecture for an estimator of short-term wind farm power is proposed. The estimator is made up of a Linear Machine classifier and a set of k Multilayer Perceptrons, training each one for a specific subspace of the input space. The splitting of the input dataset into the k clusters is done using a k-means technique, obtaining the equivalent Linear Machine classifier from the cluster centroids...

Control de interrupciones de vídeo streaming móvil en arquitecturas Android usando técnicas de realidad aumentada y WebRTC

Programa de doctorado: Tecnología de la Información y sus aplicaciones. La fecha de publicación es la fecha de lectura

Modelo de dinamización de transferencia de I+D+I : aplicaciones

Programa de doctorado: Tecnología de la Información y sus aplicaciones (Bienio 2005-2007). La fecha de publicación es la fecha de lectura

Modelo predictivo de radiación solar mediante técnicas de machine learning: aplicación a la isla de Gran Canaria

Programa de doctorado: Tecnología Industrial. La fecha de publicación es la fecha de lectura.

Integración de un robot Mitsubishi Melfa RV-M1 para un FMS

Tesis (Ingeniero(a) en Automatización).--Universidad de La Salle. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería en Automatización, 2015

Interfaz natural para la programación de un robot manipulador a través de un Kinect

Tesis (Ingeniero(a) en Automaziación).--Universidad de La Salle. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería en Automatización, 2014

Multiresolution analysis (discrete wavelet transform) through Daubechies family for emotion recognition in speech

We propose a study of the mathematical properties of voice as an audio signal -- This work includes signals in which the channel conditions are not ideal for emotion recognition -- Multiresolution analysis- discrete wavelet transform – was performed through the use of Daubechies Wavelet Family (Db1-Haar, Db6, Db8, Db10) allowing the decomposition of the initial audio signal into sets of coefficients on which a set of features was extracted and analyzed statistically in order to differentiate emotional states -- ANNs proved to be a system that allows an appropriate classification of such states -- This study shows that the extracted features using wavelet decomposition are enough to analyze and extract emotional content in audio signals presenting a high accuracy rate in classification of emotional states without the need to use other kinds of classical frequency-time features -- Accordingly, this paper seeks to characterize mathematically the six basic emotions in humans: boredom, disgust, happiness, anxiety, anger and sadness, also included the neutrality, for a total of seven states to identify

Análisis de la evolución de la Neuroeconomía en la Toma decisiones

La investigación se ha orientado, partiendo del origen y la evolución de la neurociencia, hacia los efectos que otorga la toma de decisiones, donde la interdisciplinariedad existente en la neurociencia, nos muestra una complementariedad e “integración” entre diversas disciplinas, que permite el reordenamiento de los saberes y dar cabida a nuevos planteamientos científicos -- Contamos por una parte con las ciencias cognitivas, las cuales tienen su origen en seis disciplinas: la lingüística, la filosofía, la inteligencia artificial, la psicología, las neurociencias y las ciencias sociales (teoría de la comunicación, la economía, la antropología y la teoría de la decisión) -- Dentro del desarrollo de esta ciencia unificada salta a la palestra el hecho de la toma de decisiones, que es producto de las actividades cerebrales que van correlacionadas al comportamiento humano -- A partir de la anterior premisa surge el concepto de la neuroeconomía, la dualidad cerebrofunción y conducta económica, originando la toma de decisión ante las múltiples alternativas de elección

Sistemas tutoriales inteligentes (algunos antecedentes y una propuesta)

En forma general se puede considerar la Ingeniería de Sistemas como aquella ingeniería encargada de la planeación científica, diseño, construcción y evaluación de sistemas hombre-hombre u hombre-máquina. Subyacente a esta idea y de gran importancia para los ingenieros de sistemas está la información. Ella es el vehículo mediante el cual se establece el sistema. En éste, la información forma un subsistema conocido como sistema de información.

Computación Cognitiva

La ciencia de la computación arrancó con la era de las máquinas tabulables para después pasar a las programables. Sin embargo el mundo actual vive una transformación radical de la información. Por un lado la avalancha masiva de datos, el llamado Big Data hace que los sistemas requieran de una inteligencia adicional para extraer conocimiento válido de los datos. Por otro lado demandamos cada día más ordenadores que nos entiendan y se comuniquen mejor con nosotros. La computación cognitiva, la nueva era de la computación, viene a responder a estas necesidades: sistemas que utilizan la inteligencia biológica como modelo para establecer una relación más satisfactoria con los seres humanos. El lenguaje natural, la capacidad de moverse en un mundo ambiguo y el aprendizaje son características de los sistemas cognitivos, uno de los cuales, IBM Watson es el ejemplo más elocuente en la actualidad de este nuevo paradigma.

Adquisición y análisis de señales cerebrales utilizando el dispositivo MindWave

La actividad cerebral puede ser monitoreada mediante la electroencefalografía y utilizada como un indicador bioeléctrico. Este articulo muestra como un dispositivo de bajo costo y fácil acceso puede utilizarse para el desarrollo de aplicaciones basadas en interfaces cerebro-computador (BCI). Los resultados obtenidos muestran que el dispositivo MindWave puede efectivamente utilizarse para la adquisición de señales relacionadas a la actividad cerebral en diversas actividades cerebrales bajo la influencia de diversos estímulos. Se propone además el uso de la transformada Wavelet para el acondicionamiento de las señales EEG con el objetivo de utilizar algoritmos de inteligencia artificial y técnicas de reconocimiento de patrones para distinguir respuestas cerebrales.