Sparse Correlation Kernel Analysis and Reconstruction

This paper presents a new paradigm for signal reconstruction and superresolution, Correlation Kernel Analysis (CKA), that is based on the selection of a sparse set of bases from a large dictionary of class- specific basis functions. The basis functions that we use are the correlation functions of the class of signals we are analyzing. To choose the appropriate features from this large dictionary, we use Support Vector Machine (SVM) regression and compare this to traditional Principal Component Analysis (PCA) for the tasks of signal reconstruction, superresolution, and compression. The testbed we use in this paper is a set of images of pedestrians. This paper also presents results of experiments in which we use a dictionary of multiscale basis functions and then use Basis Pursuit De-Noising to obtain a sparse, multiscale approximation of a signal. The results are analyzed and we conclude that 1) when used with a sparse representation technique, the correlation function is an effective kernel for image reconstruction and superresolution, 2) for image compression, PCA and SVM have different tradeoffs, depending on the particular metric that is used to evaluate the results, 3) in sparse representation techniques, L_1 is not a good proxy for the true measure of sparsity, L_0, and 4) the L_epsilon norm may be a better error metric for image reconstruction and compression than the L_2 norm, though the exact psychophysical metric should take into account high order structure in images.

Modeling and Classifying Breast Tissue Density in Mammograms

We present a new approach to model and classify breast parenchymal tissue. Given a mammogram, first, we will discover the distribution of the different tissue densities in an unsupervised manner, and second, we will use this tissue distribution to perform the classification. We achieve this using a classifier based on local descriptors and probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA), a generative model from the statistical text literature. We studied the influence of different descriptors like texture and SIFT features at the classification stage showing that textons outperform SIFT in all cases. Moreover we demonstrate that pLSA automatically extracts meaningful latent aspects generating a compact tissue representation based on their densities, useful for discriminating on mammogram classification. We show the results of tissue classification over the MIAS and DDSM datasets. We compare our method with approaches that classified these same datasets showing a better performance of our proposal

Estimating the motion of an underwater robot from a monocular image sequence

When underwater vehicles perform navigation close to the ocean floor, computer vision techniques can be applied to obtain quite accurate motion estimates. The most crucial step in the vision-based estimation of the vehicle motion consists on detecting matchings between image pairs. Here we propose the extensive use of texture analysis as a tool to ameliorate the correspondence problem in underwater images. Once a robust set of correspondences has been found, the three-dimensional motion of the vehicle can be computed with respect to the bed of the sea. Finally, motion estimates allow the construction of a map that could aid to the navigation of the robot

Classification of textures seen from different distances and under varying illumination direction

Changes in the angle of illumination incident upon a 3D surface texture can significantly alter its appearance, implying variations in the image texture. These texture variations produce displacements of class members in the feature space, increasing the failure rates of texture classifiers. To avoid this problem, a model-based texture recognition system which classifies textures seen from different distances and under different illumination directions is presented in this paper. The system works on the basis of a surface model obtained by means of 4-source colour photometric stereo, used to generate 2D image textures under different illumination directions. The recognition system combines coocurrence matrices for feature extraction with a Nearest Neighbour classifier. Moreover, the recognition allows one to guess the approximate direction of the illumination used to capture the test image

Model-based objects recognition in industrial environments for autonomous vehicles control

Behavior-based navigation of autonomous vehicles requires the recognition of the navigable areas and the potential obstacles. In this paper we describe a model-based objects recognition system which is part of an image interpretation system intended to assist the navigation of autonomous vehicles that operate in industrial environments. The recognition system integrates color, shape and texture information together with the location of the vanishing point. The recognition process starts from some prior scene knowledge, that is, a generic model of the expected scene and the potential objects. The recognition system constitutes an approach where different low-level vision techniques extract a multitude of image descriptors which are then analyzed using a rule-based reasoning system to interpret the image content. This system has been implemented using a rule-based cooperative expert system

Model-based objects recognition in man-made environments

We describe a model-based objects recognition system which is part of an image interpretation system intended to assist autonomous vehicles navigation. The system is intended to operate in man-made environments. Behavior-based navigation of autonomous vehicles involves the recognition of navigable areas and the potential obstacles. The recognition system integrates color, shape and texture information together with the location of the vanishing point. The recognition process starts from some prior scene knowledge, that is, a generic model of the expected scene and the potential objects. The recognition system constitutes an approach where different low-level vision techniques extract a multitude of image descriptors which are then analyzed using a rule-based reasoning system to interpret the image content. This system has been implemented using CEES, the C++ embedded expert system shell developed in the Systems Engineering and Automatic Control Laboratory (University of Girona) as a specific rule-based problem solving tool. It has been especially conceived for supporting cooperative expert systems, and uses the object oriented programming paradigm

Online Robust 3D Mapping Using Structure from Motion Cues

This paper presents a complete solution for creating accurate 3D textured models from monocular video sequences. The methods are developed within the framework of sequential structure from motion, where a 3D model of the environment is maintained and updated as new visual information becomes available. The camera position is recovered by directly associating the 3D scene model with local image observations. Compared to standard structure from motion techniques, this approach decreases the error accumulation while increasing the robustness to scene occlusions and feature association failures. The obtained 3D information is used to generate high quality, composite visual maps of the scene (mosaics). The visual maps are used to create texture-mapped, realistic views of the scene

A Novel Breast Tissue Density Classification Methodology

It has been shown that the accuracy of mammographic abnormality detection methods is strongly dependent on the breast tissue characteristics, where a dense breast drastically reduces detection sensitivity. In addition, breast tissue density is widely accepted to be an important risk indicator for the development of breast cancer. Here, we describe the development of an automatic breast tissue classification methodology, which can be summarized in a number of distinct steps: 1) the segmentation of the breast area into fatty versus dense mammographic tissue; 2) the extraction of morphological and texture features from the segmented breast areas; and 3) the use of a Bayesian combination of a number of classifiers. The evaluation, based on a large number of cases from two different mammographic data sets, shows a strong correlation ( and 0.67 for the two data sets) between automatic and expert-based Breast Imaging Reporting and Data System mammographic density assessment

Automatic classification of breast density

A recent trend in digital mammography is computer-aided diagnosis systems, which are computerised tools designed to assist radiologists. Most of these systems are used for the automatic detection of abnormalities. However, recent studies have shown that their sensitivity is significantly decreased as the density of the breast increases. This dependence is method specific. In this paper we propose a new approach to the classification of mammographic images according to their breast parenchymal density. Our classification uses information extracted from segmentation results and is based on the underlying breast tissue texture. Classification performance was based on a large set of digitised mammograms. Evaluation involves different classifiers and uses a leave-one-out methodology. Results demonstrate the feasibility of estimating breast density using image processing and analysis techniques

Láseres fraccionales en el tratamiento de cicatrices de acné y postquirúrgicas: revisión sistemática de la literatura

Resumen Introducción: el tratamiento de cicatrices de acné y post-quirúrgicas con láseres fraccionales abre una frontera en el manejo de una patología con una alta incidencia alrededor del mundo y sobre la cual no existe un tratamiento gold-standar. Objetivo: determinar la efectividad de los láseres fraccionales en el manejo de cicatrices post acné y postquirúrgicas y al determinar los eventos adversos más comunes asociados al uso de esta tecnología. Materiales y métodos: Se realizó una búsqueda sistemática (Cochrane, Pub Med, Science Direct, Ovid, Hinari, Interscience y Lilacs,) de ensayos clínicos controlados publicados hasta diciembre de 2009. Se seleccionaron cuatro ensayos clínicos controlados aleatorizados con base en su calidad metodológica y se extrajeron los siguientes datos: tamaño de la muestra, parámetros, tipo de cicatrices, resultados, eventos adversos y grado de satisfacción. Igualmente se estudiaron una amplia variedad de revisiones en cuanto a la fisiopatología, morfología y severidad de las cicatrices y los métodos actuales de tratamiento. Resultados: la tecnología fraccional es efectiva en el tratamiento de cicatrices de acné y post-quirúrgicas al lograr mejoría en textura, color y aspecto general, que osciló entre el 50 y 70% evidenciada en los estudios incluidos en la revisión (24, 25, 26, 27). La satisfacción de los pacientes superó el 60%. Se observó una baja incidencia de efectos adversos de carácter leve y transitorio, corta incapacidad y la principal de ellas fue la hiperpigmentación postinflamatoria. Conclusión: la fototermólisis fraccional es efectiva y segura en el tratamiento de cicatrices de acné y post-quirúrgicas y presenta ventajas frente a otros sistemas (26, 27). Los métodos que combinan diferentes láseres aportan un mayor beneficio. Palabras clave: fototermólisis fraccional, láseres fraccionados, cicatrices post-acné, cicatrices postquirúrgicas, cicatrización.

Eficacia del plasma rico en plaquetas en procedimientos médicos estéticos faciales . Evaluación en contorno de ojos.

Introducción: En la actualidad se están implementando nuevas técnicas, para el tratamiento de líneas de expresión facial. El Plasma Rico en Plaquetas (PRP) utiliza factores de crecimiento humano autólogos con fines médicos estéticos. El objetivo de este trabajo fue evaluar el tratamiento con plasma rico en plaquetas en el manejo del rejuvenecimiento periocular. Materiales y métodos: Estudio descriptivo retrospectivo en una cohorte de 27 pacientes entre 30 a 70 años de ambos sexos,tratados con PRP sin tratamientos médicos estéticos previos . Se compararon fotografías del sistema VISIA®, previo y posterior el PRP, para determinar los cambios del área periocular. Con análisis comparativo de medias utilizando pruebas t de student. Resultados: De 27 historias clínicas revisadas 96,3% eran mujeres, la edad promedio fue de 52.67 años. Se observaron cambios clínicos satisfactorios en el manejo del foto envejecimiento periocular con mejoría estadísticamente significativa entre el promedio inicial y el post tratamiento en arrugas, textura y porfirinas (p: 0.000). No se observaron diferencias estadísticamente significativas entre los grupos de edad (p = 0,62). Los pacientes analizados posterior al tratamiento se encuentran en mejor estado que el 63,78% de la población de su mismo sexo, edad y fototipo de piel. Los eventos adversos fueron disminuyendo en su frecuencia en cada una de las sesiones siguientes. Discusión: El PRP proporciona una mejoría global en los parámetros de envejecimiento periocular lo cual se correlaciono con los estudios previos in vitro. Conclusiones: El PRP es seguro y eficaz en contorno de ojos.

Perdurabilidad empresarial

Todas las empresas buscan ser perdurables y mantenerse en el mercado, a pesar de las situaciones adversas que se pueden presentar tanto por condiciones internas de la empresa o por condiciones externas, por lo tanto la perdurabilidad de las empresas siempre se ve amenazada. En razón del cuestionamiento del por qué unas empresas son mas perdurables que otras, el Grupo de Investigación de Perdurabilidad Empresarial (GIPE) de la Universidad del Rosario estudian los factores que permiten la perdurabilidad de las empresas para determinar cuáles de esos factores pueden tomarse en cuenta en un indicador que permita medir la perdurabilidad de una empresa.

Proyecto de Emprendimiento T S.A.S

T es una nueva opción de té Premium que combina té tradicional con las frutas exóticas colombianas, diferenciado de la competencia actual por un empaque individual y práctico que potencializa el color y sabor en la infusión, una experiencia visual en cuanto a empaque y presentación, además de agregar glamur, gracias a sus originales tés de autor. Con los cuales se desea satisfacer a los verdes, personas con altos ingresos, preocupados por su salud e imagen, abiertos a nuevas culturas y que exigen la calidad de un producto. Para satisfacer estas necesidades T, propone a tan exigente segmento un producto de una calidad integral, potencializando el sabor de las frutas, el color, la textura y transformando totalmente la ingeniería de empaque, priorizando tanto la genuinidad de la materia prima como la presentación (diseño de vanguardia), conservando todos los beneficios y atributos de la fruta en su estado natural y sabores característicos, creando una experiencia total y única para el consumidor.

Coevolución en el sector de agencias de viajes

Las teorías más recientes para el análisis de mercados imperfectos se enfocan en estudios dinámicos de las organizaciones a través del tiempo, lo que les permite determinar las evoluciones o cambios de las firmas y su ambiente. En este grupo de estudios se encuentra el de coevolución, según el cual las empresas evolucionan simultáneamente con su ambiente, pero los cambios que afrontan no son fruto de la casualidad sino que siguen una relación endógena entre estas dos entidades complejas. Utilizando la teoría de la coevolución, el presente trabajo pretende mostrar su existencia en el sector de agencias de viajes, para lo cual también se hará uso de los análisis de turbulencia y de fuerzas del mercado que permitirán encontrar los diferentes factores generadores de cambio tanto en el sector como en las empresas que lo conforman y la relación causal existente entre los mismos.

Caracterización de la competencia entre dos organizaciones del sector de seguros en Colombia

En la permanente búsqueda de mejores condiciones que las organizaciones realizan con el propósito de dar respuesta a los cambios del entorno y la complejidad de la interacción con las organizaciones del mismo sector, se encuentra necesario identificar las características que les permiten a estas, sobrevivir, mantenerse en el mercado o crecer en él. En este orden de ideas, en este documento se desarrolla la caracterización de la forma como dos organizaciones importantes y líderes del sector asegurador en Colombia: Seguros Bolívar y Suramericana de Seguros, compiten, desde el punto de vista comercial, con el propósito de identificar como esto influye en cada organización. La investigación se centró en explicar a partir de los autores revisados y analizados con respecto al concepto de la competencia, en particular, la forma como se enfrenta la organización al entorno tanto interno como externo, la influencia de cada organización según su estructura, su importancia, la disponibilidad de los recursos necesarios para desarrollar sus actividades, el impacto y las implicaciones organizacionales a partir de la forma cómo se enfrenta el entorno. Para lo anterior y con base a la revisión conceptual, se realizó la recolección de datos y cifras tanto de las organizaciones como del sector al cual pertenecen, adicionalmente se realizaron entrevistas tanto estructuradas como semi estructuradas al área de ventas, debido a que es el área de las organizaciones encargada de generar estrategias de ventas, posicionar productos en el mercado, identificar el perfil del consumidor, conocer y comprender el mercado y la competencia. Lo anterior con el fin de caracterizar a las organizaciones analizadas, determinando cómo responden a la competencia y al entorno, para finalmente establecer cuáles son los comportamientos recurrentes, similares y diferentes entre ellas. Por lo tanto, los resultados obtenidos en la investigación permiten establecer si dos empresas con estructuras, tamaño y participación en el mercado similares compiten de igual forma y que implicación tiene esto en el comportamiento organizacional.