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SUMMARY:¿Navegación en un entorno quirúrgico?
DESCRIPTION:Impartido por la Dra. Verónica García Vázquez (URJC). \n¿Sabes que en un quirófano se puede navegar igual que hacemos con el móvil en el coche para llegar a nuestro destino? El mapa de carreteras sería la información que tenemos sobre la anatomía del paciente (por ejemplo\, imágenes médicas)\, el móvil que localiza donde está el coche correspondería con el sistema de posicionamiento\, el destino sería la región a tratar en ese procedimiento médico\, el coche sería la herramienta que queremos localizar en el paciente (por ejemplo\, un bisturí) y el conductor sería el médico. En este seminario os mostraré cómo navegar en este entorno y jugaremos con maniquíes. \n\nVerónica García  es Ingeniera en Telecomunicaciones y doctorado en Multimedia y Comunicaciones\, trabajó en el Laboratorio de Imagen Médica del Hospital Gregorio Marañón (Madrid) donde su investigación se centró en el guiado de tratamientos con sistemas de posicionamiento\, escáneres 3D e impresión 3D. Después\, realizó un postdoc en University of Luebeck (Alemania) donde trabajó en un proyecto para la navegación de procedimientos de reparación aórtica mediante el uso de sistemas de posicionamiento y realidad aumentada. Actualmente es ayudante doctor en el Área Tecnología Electrónica (Universidad Rey Juan Carlos) y pertenece al Grupo de Investigación en Tecnologías de Imagen Médica de la Universidad Rey Juan Carlos (PROMISE).
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SUMMARY:Image matching
DESCRIPTION:Impartido por el Dr. Iago Suárez (Qualcomm) \nDado un elemento de una imagen\, Image Matching se encarga de encontrar ese mismo elemento en otra imagen. Es la piedra angular\, y a la vez el talón de Aquiles de muchos otros métodos como la estimación de pose\, SfM\, SLAM\, etc. Hoy en día tiene especial importancia por su gran impacto sobre en NeRF y Gaussian Splatting. En esta presentación revisaremos desde las técnicas básicas hasta los métodos más avanzados del estado del arte. Los últimos se basan en deep learning (transformers y graph neural networks) y múltiples tipos de características para alcanzar los mejores resultados. \n\nIago Suárez es Ingeniero Informático por Universidade da Coruña y Doctor en Inteligencia Artificial por la Universidad Politécnica de Madrid. A día de hoy trabaja como Senior Machine Learning Engineer en Qualcomm XR Labs Europe\, en Madrid.
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SUMMARY:La imagen astronómica: nuestros ojos hacia el Universo.
DESCRIPTION:Impartido por el Dr. Francisco M. Montenegro Montes (UCM) \nLa gran mayoría de la información de que disponemos sobre los cuerpos celestes y\, en general\, de la materia en nuestro Universo procede del análisis de la luz que llega a nuestros telescopios y que normalmente queda registrada en forma de imágenes. En este seminario se presentará la tecnología asociada a la adquisición de la imagen astronómica profesional\, abarcando los procesos de detección\, calibración\, pre-procesado y almacenamiento de imágenes en archivos científicos. Finalmente se hablará sobre el potencial de descubrimiento que surge gracias a la aplicación de las técnicas de aprendizaje automático a los grandes repositorios de imágenes astronómicas. \n\nFrancisco Montenegro es actualmente investigador en el Grupo UCM de Astrofísica Instrumental y Extragaláctica (GUAIX) y docente en el Máster de Astrofísica de la UCM. Se doctoró en la Universidad de La Laguna habiendo desarrollado su trabajo en el Istituto di Radioastronomia\, en Bolonia. Después trabajó por más de 10 años en el Observatorio Europeo Austral (ESO)\, liderando las operaciones científicas del telescopio submilimétrico APEX situado en el desierto de Atacama en Chile.
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SUMMARY:Dos soluciones I+D de visión artificial
DESCRIPTION:Impartido por Dña. Beatriz Pacheco y D. Daniel Hernández (Pixelabs) \nComercio inteligente. Se trata de un proyecto real en el que se ha creado un sistema de visión artificial para aplicarlo en tienda. Con este desarrollo es consegue nuevas métricas para la tienda\, las cuales usarán para mejorar la calidad del servicio y la atención ofrecida al cliente. \nClasificación de residuos. Se explicarán algunos trabajos industriales relacionados con imagen hiperespectral para clasificación de diferentes tipos de residuos urbanos. Se detallan las fases de desarrollo del proyecto y las diferentes soluciones que se ofrecen al cliente para visualizar y procesar las imágenes infrarrojas. \n\nBeatriz Pacheco es Ingeniera de Visión artificial\, con conocimientos debidos al máster de Visión Artificial\, y del grado de Audiovisuales y Multimedia. Actualmente\, desarrolladora de proyectos de Visión Artificial. \nDaniel Hernández estudió Ingeniería electrónica y automática y actualmente es investigador y desarrollador de Visión artificial gracias al máster de Visión Artificial y doctorando en el grupo CAPO.
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SUMMARY:Avatares 3D Fotorrealistas con Inteligencia Artificial
DESCRIPTION:Impartido por el Dr. Dan Casas Guix (URJC) \nLa creación de humanos digitales en 3D es un área activa de investigación debido a la gran cantidad de aplicaciones en muchos campos\, incluido las telecomunicaciones\, el diseño de moda\, el e-commerce\, y los videojuegos. En esta charla hablaré de los recientes avances basados en el aprendizaje automático para la reconstrucción\, modelado\, y síntesis de personas y ropa en 3D directamente a partir de imágenes. \n\nDan Casas es Profesor Titular de la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) desde Noviembre de 2023. Sus intereses en investigación se encuentran en la intersección de la Informática Gráfica\, la Visión por Computador y la Inteligencia Artificial\, con especial énfasis en la reconstrucción 3D y el modelado de superficies deformables para crear humanos virtuales. Dan es autor de más de 40 publicaciones de alto impacto (incluyendo ACM SIGGRAPH\, CVPR\, NeurIPS) que acumulan más de 5.000 citas y un h-index de 24\, inventor de 3 patentes internacionales\, y ha sido Investigador Principal de 7 proyectos nacionales y europeos. \nSu trayectoria investigadora ha sido reconocida a través de varios premios y becas muy relevantes\, incluyendo una beca individual Marie Sklodowska-Curie (2015)\, la Certificación i3 del Ministerio de Universidades (2020)\, una beca Leonardo FBBVA (2021)\, y la medalla honorífica del Premio Jóvenes Investigadores de la Real Academia de Ingeniería de España (2023). Además\, sus contribuciones científicas en el campo de la digitalización de humanos 3D le han llevado a recibir invitaciones como ponente (por ej.\, CVPR Workshop keynote speaker) y organizador (por ej.\, Area Chair ICCV 2023\, General Chair ACM I3D 2020) en los principales conferencias internacionales en el campo del Aprendizaje Automático\, los Gráficos y la Visión por Computador. \nDan obtuvo el título de Ingeniero Informático en 2009 por la Universitat Autònoma de Barcelona\, realizando el proyecto de final de carrera en una estancia de investigación de un año (2008-2009) en la Carnegie Mellon University (EEUU). En 2014 se doctoró en Informática Gráfica y Visión Artificial en la University of Surrey (Reino Unido)\, supervisado por el Prof. Adrian Hilton. Su tesis doctoral introdujo novedosos métodos para la animación de personajes a partir de captura multi-cámara\, permitiendo la síntesis de personajes 3D interactivos videorealistas. Realizó un postdoctorado (2014-2015) en el Institute for Creative Technologies de la University of Southern Carlifornia en Los Ángeles (EEUU) y otro postdoctorado (2015-2016) en el Max Planck Institute de Saarbrücken (Alemania). En 2016 obtuvo una beca Marie Sklodowska-Curie que le permite incorporarse a la Universidad Rey Juan Carlos como investigador\, y en 2018 consigue una plaza de Profesor Ayudante Doctor en la misma universidad.
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SUMMARY:Visión Artificial en el ámbito de la industria
DESCRIPTION:Impartido por Dña. María López de Maya (Hexcel) \nEn esta charla se describen 2 aspectos de la visión artificial en la industria. \n\n\n\nEl papel de la Visión Artificial en el control de calidad de un proceso productivo. Es crucial para el ingeniero de visión entender los requerimientos de calidad para traducirlos a lo que el sistema es capaz de capturar e identificar.\nDiseño de los sistemas de visión (elección de iluminación\, ópticas\, sensores…)\, teniendo en cuenta el soporte y mantenimiento de los mismos\, que debe ser procedimentado tanto si se externaliza como si hace internamente.\n\n\n\n\nMaría López es Vision Engineer – European Process Robustness Team\, en Hexcel.
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SUMMARY:Visión artificial aplicada a la robótica.
DESCRIPTION:Impartido por el Dr. Alejandro Hernández Cordero \nEn este seminario se hablará sobre técnicas de visión artificial que se aplican en la robótica\, como el guiado de vehículos terrestres en entornos exteriores donde nos centraremos en analizar las características extraídas con redes neuronales y cómo integrarlo con el SLAM visual. Además se incluirán algunas nociones de como la simulación puede ayudar a mejorar los resultados de estos algoritmos. También se introducirán herramientas open source que ayudan a generar datos para entrenar las redes neurales\, generación de datasets\, depuración de los resultados y cómo visualizar los datos extraídos de las imágenes. \n\nAlejandro Hernández es Ingeniero Superior en ingeniería de Telecomunicación y Máster en visión artificial por la Universidad Rey Juan Carlos. Con más de 10 años de experiencia desarrollando\, manteniendo y contribuyendo a proyectos open source centrados en la robótica. Alejandro ha fundado varias empresas relacionadas con la robótica y actualmente trabaja como consultor independiente para Intrinsic (empresa del grupo Alphabet) y Bonsai Robotics (startup de agricultura centrada en la recolección de frutos secos).
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SUMMARY:From physical textiles to digital twins
DESCRIPTION:Impartido por la Dra. Elena Garcés García (SEDDI). \nVirtual design\, online marketplaces\, product lifecycle workflows\, AR/VR\, videogames\,…\, all require lifelike digital representations of real-world materials (i.e.\, digital twins).\nAcquiring these digital copies is typically a cumbersome and slow process that requires expensive machines and several manual steps\, creating roadblocks for scalability\, repeatability\, and consistency.\nIn this talk\, I will discuss our end-to-end approach to providing a scalable solution to digitize textiles\, including the design of an optical gonioreflectometer (capable of seeing yarns at the fiber level) for dataset creation and our deep learning-based solution that only requires a single image as input. \n\nElena Garcés es doctora en Informática\, experta en técnicas avanzadas de procesamiento de imagen y render inverso para captura de apariencia. Actualmente es investigadora en la URJC además de líder del equipo de IA y óptica de la empresa SEDDI\, donde desarrolla métodos de captura de materiales\, modelado de humanos\, y ropa virtual.
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SUMMARY:¿Cómo elegir una óptica para un sensor concreto en diferentes aplicaciones de visión industrial optoelectrónica?
DESCRIPTION:Impartido por la Dra. Ana Manzanares (GREENLIGHT)
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SUMMARY:Detección de anomalías en imágenes
DESCRIPTION:Impartido por Dña. Natalia Lourdes Pérez García de la Puente  (UPV) \nEste seminario aborda técnicas del estado del arte en inteligencia artificial para la detección de anomalías y realiza un análisis del desarrollo metodológico en diversos casos de uso. Se explorará el aprendizaje no supervisado y semi-supervisado para identificar pixeles anormales en imágenes.\n \n\nNatalia Pérez estudió el Grado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación en la especialidad de Imagen y Sonido por la Universitat Politècnica de València\, compaginando los estudios con el Grado en Música en la especialidad de Interpretación y Pedagogía del Piano por el Conservatorio Superior de Música Joaquín Rodrigo de Valencia. En el curso 2021-2022 realizó el Máster en Visión Artificial por la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid. \nActualmente\, es doctoranda en el grupo de investigación Computer Vision & Behaviour Analysis Lab (CVBLab) dentro del Human-Centered Technology Institute (HUMAN-tech) en de la Universidad Politècnica de València. Participa en diversos proyectos\, tanto de detección de defectos en industria\, como de detección de eventos anómalos en audio y creación de modelos para el diagnóstico en diversos campos de la salud.
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SUMMARY:Segmentación semántica en imágenes agrícolas.
DESCRIPTION:Impartido por Dña. Esther Gascó Marco (UCM) \nLa complejidad de la percepción en un mundo físico\, dinámico e infinitamente variable dificulta la tarea de la visión por computador. La siguiente presentación afronta esta problemática y se centra en la percepción del contenido de la imagen a nivel de píxel\, conocido computacionalmente como segmentación semántica. Se abordan una serie de experimentos a partir de imágenes agrícolas de exterior donde se asigna una categoría de cobertura de verdor a cada píxel con el objetivo de diferenciar las distintas líneas de cultivo. Comparamos analíticamente distintos modelos encoder – decoder\, tales como U-Net\, DeepLabv3\, FCN y SegNe \n\nEsther Gascó es directora técnica adjunta de la división de Infraestructuras y Redes en Anovo España. Unidad de negocio dedicada al servicio postventa especializado en ingeniería inversa\, robótica\, automática y energías renovables. Es graduada en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación por la Universitat Oberta de Catalunya\, Máster en Ingeniería de Sistemas y de Control por la Universidad Complutense de Madrid y la Universidad Nacional de Educación a Distancia. Área de especialización de conocimiento en Visión por Computador.
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SUMMARY:Software engineering for computer vision
DESCRIPTION:Impartido por el Dr. Enrique Muñoz Corral (Bookker) \nWriting software for Computer Vision typically differs from the usual frontend/backend development. In this talk we will show how to adapt a sort-of-generic software development life cycle to the idiosyncrasies of Computer Vision algorithms: design and prototyping candidate algorithms\, assessment of the proposed implementations\, management of the validation data\, handling multiple versions of the prototypes\, etc. We will show how to integrate these ideas into a DevOps methodology that can be used to build robust pipelines for either research code or production-ready applications. \n\nEnrique Muñoz es Computer Vision Lead en Bookker Corporate. Lleva más de diez años desarrollando software de manera aplicada\, implementando algoritmos de Visión Artificial en dispositivos Android/iOS\, más concretamente cosas relacionadas con la Realidad Aumentada\, tracking 3D en tiempo real y reconocimiento de caracteres (OCR). Es doctorado en Inteligencia Artificial por la Universidad Politécnica de Madrid.
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SUMMARY:Doble workshop
DESCRIPTION:Arquitecturas de Deep Learning para superresolución de imágenes hiperespectrales.\nImpartido por Dña. Alejandra Abalo \nPresentamos unos esquemas de superresolución de imágenes hiperespectrales de microscopía médicas. Utilizando aprendizaje supervisado para superresolución espectral y la técnica no supervisada Deep Image Prior para superresolución espacial\, mostramos la mejora en la calidad de las imágenes para posteriores diagnósticos. \nMás allá de los vóxeles: Radiómica como clave en el análisis de imágenes médicas\nImpartido por Dña. Blanca Rodríguez \n¿Podemos extraer información clínica significativa empleando una simple imagen? A través de un sofisticado análisis matemático\, la radiómica permite extraer características cuantitativas que revelan patrones invisibles al ojo humano\, permitiendo caracterizar diferentes condiciones médicas. En este seminario\, aprenderemos los fundamentos de está técnica y como esta\, combinada con métodos de inteligencia artificial\, abre la puerta a la detección temprana y un tratamiento personalizado.
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SUMMARY:Visión Artificial e Industria: los ojos del Smart Manufacturing
DESCRIPTION:Dña. Natalia Mira Serna
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SUMMARY:Visión artificial en sistemas autónomos con proyección industrial
DESCRIPTION:Dr. Gonzalo Pajares Martinsanz\, Univ. Complutense de Madrid
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SUMMARY:Image processing for cryo-electron microscopy.
DESCRIPTION:Dr. Carlos Óscar Sorzano; Centro Nacional de Biotecnología – CSIC
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SUMMARY:Visión 3D y captura volumétrica
DESCRIPTION:D. Mario Alfonso Arsuaga; Arquimea
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DESCRIPTION:Dr. Eduardo Juarez; Univ. Politécnica de Madrid
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DESCRIPTION:Dr. Iago Suarez; Qualcomm
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DESCRIPTION:Dr. Miguel Cazorla; Univ. de Alicante
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SUMMARY:Parkinsonian gait modelling from an anomaly deep representation
DESCRIPTION:D. Edgar Rangel Pieschacon; Universidad Industrial de Santander (Colombia)
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SUMMARY:Descubriendo conceptos ¿Qué ha aprendido la red?
DESCRIPTION:Dña. Clara Isabel López González; Univ. Complutense de Madrid
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SUMMARY:Visión Artificial para la cardiología. El caso de CARDIA.
DESCRIPTION:Dña. Elena Giraldo; Apolo AI
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SUMMARY:Fundamentos de TAC Multienergía y aplicación clínica de Inteligencia Artificial en TAC
DESCRIPTION:Dña. Claudia de Molina; Philips — Southwestern Europe
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SUMMARY:Seminario de doctorandos de la URJC
DESCRIPTION:Diseño y aplicación de modelos de Aprendizaje Profundo al problema de la normalización y el reconocimiento de texto en imágenes.\n\n\nD. Álvaro Barreiro — Director: José Vélez\n\n\nEfficient vision models for driver distraction recognition.\n\n\nD. Ricardo Pizarro — Director: José Miguel Buenaposada
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SUMMARY:Advances in biometric recognition and media forensics in the era of synthetic data and foundation models
DESCRIPTION:Dr. Rubén Tolosana; Univ. Autónoma de Madrid
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