GAVAB

El Grupo de Algoritmia para la Visión Artificial y Biometría (GAVAB) esta formado formado por un conjunto multidisciplinar de profesores de la Universidad Rey Juan Carlos que recoge diferentes líneas de investigación encuadradas en el área de conocimiento de Ciencia de la Computación y la Inteligencia Artificial. Actualmente, nuestras líneas principales de investigación son: el análisis de documentos, la verificación de firmas, el reconocimiento de texto manuscrito, la detección de objetos y la visión tridimensional.

Últimos proyectos:

Offline continuous handwriting recognition using sequence to sequence neural networks

Neurocomputing
2018

Convolutional Neural Networks and Long Short-Term Memory for skeleton-based human activity and hand gesture recognition

Pattern Recognition
2018

Using a synthetic character database for training deep learning models applied to offline handwritten recognition

Advances in Intelligent Systems and Computing
2017

Prediction of in-hospital mortality after pancreatic resection in pancreatic cancer patients: A boosting approach via a population-based study using health administrative data

Plos One
2017

A cognitive architecture framework for critical situation awareness systems

Lecture Notes in Computer Science
2017

A deep learning approach to handwritten number recognition

Lecture Notes in Computer Science
2017

A method for K-Means seeds generation applied to text mining

Statistical Methods and Applications
2016

RETO: Digitalización del archivo histórico de Osborne

Fundación Osborne, Talentum, Telefónica
2016

Real-time railway speed limit sign recognition from video sequences

International Conference on Systems, Signals, and Image Processing
2016

Analyzing the influence of contrast in large-scale recognition of natural images

Integrated Computer-Aided Engineering
2016

Concesión del proyecto ATRECSIDE – Algoritmos para el Reconocimiento y la Extraccción de Contenido Semántico en Imágenes de Documentos

MINISTERIO DE ECONOMÍA Y COMPETITIVIDAD
2015