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SUMMARY:Seminario: Reconstruction and Animation of 3D Digital Garments.
DESCRIPTION:In this talk\, I will discuss a collection of learning-based methods used to create digital garments. First\, I will present a method based on advanced computer vision techniques and differentiable rendering to recover the surface of dynamic garments. Then I will discuss how these reconstructions are used to learn a regressor that estimates how a garment deforms as a function of the underlying human body\, paving the path to realistic digital humans and virtual try-on applications.
URL:https://mastervisionartificial.es/event/seminario-reconstruction-and-animation-of-3d-digital-garments
LOCATION:Salón de grados del Departamental 2\, Campus de Móstoles de la URJC\, Móstoles\, Madrid\, 28933\, España
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SUMMARY:Seminario: Analytical Solutions in Deformable registration and reconstruction methods
DESCRIPTION:The tasks of image registration (i.e.\, the computation of correspondences) and image-based reconstruction (i.e.\, the computation of depth) are fundamental in Computer Vision. Solving both tasks is required in fields such as video editing\, robotics\, or Augmented Reality (AR) applications. To date\, there exist mature techniques for the reconstruction and registration of rigid objects\, such as Structure-from-Motion (SfM). The case of deformable objects is however largely unresolved\, despite being crucial in applications where most of the objects are non-rigid\, such as in medical imaging. There exist two main scenarios. In Non-Rigid SfM (NRSfM)\, the inputs are a set of images and the problem is to find correspondences across images (registration) and depth (reconstruction). It is thus an extension of SfM to non-rigid objects. In Shape-from-Template (SfT)\, the inputs are a single image and a 3D object model (template)\, and the problem is to find correspondences between the model and the image (registration) and depth (reconstruction). Obviously\, as the object is deformable\, the image is not a photo of the model under some unknown pose: rather\, it is a photo of the model taken after some unknown deformation. In the last few years\, both SfT and NRSfM have been thoroughly for some types of deformation models that can be expressed as partial differential equations\, such as the isometric model. Based on those models\, NRSfM and SfT can be solved analytically. This talk gives insight into these methods from both a theoretical and practical perspective.
URL:https://mastervisionartificial.es/event/seminario-analytical-solutions-in-deformable-registration-and-reconstruction-methods
LOCATION:Salón de grados del Departamental 2\, Campus de Móstoles de la URJC\, Móstoles\, Madrid\, 28933\, España
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SUMMARY:Seminario: Tratamientos guiados por imagen para una medicina personalizada
DESCRIPTION:Diversas técnicas como el posicionamiento o la realidad aumentada permiten localizar elementos durante la cirugía e integrar esa información con datos de imagen médica\, adaptando el tratamiento a cada caso específico. Estas técnicas pueden emplearse durante las distintas fases del tratamiento quirúrgico de un paciente\, de forma que se mejore el entrenamiento\, la planificación o la ejecución del mismo. En este seminario se presentarán las diferentes tecnologías que se emplean para llevar estas mejoras al campo médico (sistemas de posicionamiento ópticos y magnéticos\, algoritmos de registro\, realidad aumentada o impresión 3D) así como ejemplos de aplicaciones clínicas en las que el grupo BiiG-IGT (https://biig-igt.uc3m.es) de\nla UC3M colabora con diversos hospitales en radioterapia intraoperatoria\, cirugía oncológica\, entrenamiento para parto o cirugía maxilofacial.
URL:https://mastervisionartificial.es/event/seminario-tratamientos-guiados-por-imagen-para-una-medicina-personalizada
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SUMMARY:Seminario: Métodos de detección y reducción de sesgos en algoritmos de aprendizaje automático.
DESCRIPTION:En este seminario se hará un repaso por técnicas recientes desarrolladas para la detección de sesgos en arquitecturas de aprendizaje basadas en redes neuronales. También se hablará de técnicas para incorporar nuevos objetivos de aprendizaje que permitan incrementar la privacidad y la confiabilidad\nen los algoritmos de aprendizaje automático. Por último se presentarán casos de estudio relacionados con estas temáticas y el uso de Inteligencia  Artificial en sectores críticos.
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SUMMARY:Seminario: Deshojando la margarita. O ¿cuánto podemos enrevesar la más sencilla de las decisiones?
DESCRIPTION:Sí o no. Eso es todo lo que tiene que decidir nuestro sistema y no queremos que falle. Pero fallará\, mucho o poco.
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