Grupo de Investigación MLCV-UBB invitan a una nueva charla sobre visión artificial con el Dr. Jorge Luis Charco Aguirre

El grupo MLCV UBB ( Machine Learning & Computer Vision) , junto a el Hub de Internacionalización de la MacroFacultad de Ingeniería, tienen el agrado de invitarle a participar de la primera sesión de la versión 2021 de las Charlas: Avances de Aplicaciones de Machine Learning y Visión por Computador , a realizarse el jueves 24 de junio a las 09.40 horas.

En esta ocasión participará como expositor el destacado académico de la Universidad de Guayaquil -Jorge Luis Charco Aguirre -, quien abordara la temática : “3D Human Pose Estimation based in deep learning technique from Multi-view environments”

En esta ocasión participará como expositor el destacado académico de la Universidad de Guayaquil -Jorge Luis Charco Aguirre -, quien abordara la temática : “3D Human Pose Estimation based in deep learning technique from Multi-view environments” .

Resumen exposición

El análisis e interpretación de la información visual ha sido un aspecto importante desarrollado durante años, ya que, ha permitido a las máquinas una comprensión de las imágenes y su contexto a través de la información numérica o simbólica para elegir la acción apropiada. Sin embargo, algunos factores de las cámaras, como la distorsión de la lente o la distancia focal, pueden causar una representación incorrecta del mundo real en la imagen captada por la cámara y, por lo tanto, una comprensión incorrecta del contexto de la imagen. Por consiguiente, la calibración de los parámetros de la cámara (es decir, intrínsecos y extrínsecos) es un paso esencial en algunas aplicaciones de visión artificial, ya que ayuda a determinar la orientación y localización de los objetos con respecto a la referencia del mundo, siendo útiles en aplicaciones como la asistencia a la conducción, los robots móviles, la reconstrucción de objetos en 3D, la estimación de la postura humana, la realidad aumentada, entre otros.

Tradicionalmente, la postura de las personas ha sido capturada con marcadores ópticos adheridos a las partes del cuerpo, lo que permite obtener una postura del cuerpo humano muy precisa. Sin embargo, los equipos son muy caros y se utilizan en entornos controlados como laboratorios experimentales. Esto hace inviable para aplicaciones de análisis deportivos, vigilancia por vídeo o asistencia médica.

Durante los últimos años, diferentes algoritmos han sido propuestos para la estimación de la pose de las personas para evitar el uso de estos dispositivos. Por lo tanto, esta estimación de la pose de las personas puede definirse como un problema de la localización de las articulaciones humanas. Esto puede ser un reto debido a algunas condiciones externas como la luz, la ropa, oclusiones de las partes del cuerpo. Estos problemas se han estudiado, lo que ha dado lugar a nuevas técnicas que mejoran la precisión en la estimación de las articulaciones humanas.

Fuente: MLCV UBB

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