INVESTIGADORES DE GRANADA Y CÓRDOBA LOGRAN «ENSEÑAR» A UN ORDENADOR A CLASIFICAR FOTOS Y VÍDEOS EN FUNCIÓN DE LOS OBJETOS QUE APAREZCAN EN ELLOS
Fuente: Universidad de Granada
Actualmente, las búsquedas y clasificaciones en PCs se realizan según el nombre del fichero, carpeta o atributos tales como la fecha o el tamaño, pero no se hace uso de la información visual que contienen Esta técnica pionera, desarrollada en la UGR, permite clasificar fotos o imágenes según aparezcan o no personas en ellas, o algún tipo objeto concreto.
Investigadores de la Universidad de Granada han desarrollado una nueva técnica informática que permite «enseñar» al ordenador a interpretar el contenido visual de una imagen en movimiento o una fotografía. Este avance permitiría, por ejemplo, clasificar de forma automática fotografías según aparezcan o no personas en ellas, o algún tipo de objeto concreto, así como clasificar escenas de vídeo donde aparecen personas con una pose determinada.
En la actualidad, las búsquedas y clasificaciones de fotografías en PCs se realizan según el nombre del fichero, carpeta o atributos tales como la fecha o el tamaño, pero no se hace uso de la información visual contenida en ellas. El trabajo realizado en la Universidad de Granada permite utilizar este parámetro y, a corto plazo, hará que estas técnicas se puedan usar para clasificar escenas de vídeo según la acción que realizan en ellas las personas.
La investigación ha sido llevada a cabo por Manuel Jesús Marín Jiménez, que actualmente trabaja en la Universidad de Córdoba, y dirigida por el profesor Nicolás Pérez de la Blanca Capilla, del departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada.
Una pose concreta
Además de detectar cuándo aparecen personas en fotogramas de vídeos o películas de TV, estas nuevas técnicas permiten estimar la posición de sus miembros superiores (cabeza, torso, brazos y antebrazos), así como llevar a cabo una clasificación automática de escenas de vídeo donde aparecen personas con una pose concreta, y reconocer acciones humanas en secuencias de vídeo, tales como caminar, saltar, agacharse
Como explica Marín Jiménez, en la actualidad existe, a nivel mundial, un gran interés, por parte de multitud de compañías potentes ,como Microsoft o Google, en conseguir que los computadores sean capaces de interpretar de forma automática el contenido visual de las imágenes y vídeo. «Nuestro trabajo afirma el investigador- presenta pequeñas aportaciones para avanzar en ese ambicioso problema».
Los resultados de esta investigación han sido presentados en congresos internacionales, como el International Conference in Pattern Recognition (ICPR) en 2006, o el Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) en 2008 y 2009. Parte de dichos trabajos han sido desarrollados en colaboración con investigadores de la University of Oxford y el ETH de Zurich.
Más información:
Manuel Jesús Marín Jiménez.
Departamento de Informática y Análisis Numérico de la Universidad de Córdoba.
Teléfono: 957 212 172 958 243 301.
Correo electrónico: mjmarin@uco.es
Últimas publicaciones
Un equipo internacional liderado por la arqueóloga y egiptóloga de la Universidad de Sevilla Myriam Seco trabajará durante tres meses para encontrar nuevos hallazgos en el templo egipcio de Tutmosis III. Se trata de la decimoséptima campaña arqueológica desarrollada en este emblemático yacimiento ubicado en Lúxor.
Sigue leyendoHan aparecido el doble de enterramientos femeninos que masculinos, proporción que en el caso de individuos jóvenes se multiplica de 10 a uno, lo que pone de manifiesto el reflejo de unas relaciones de parentesco centradas en ellas. La investigación, liderada por el grupo de investigación GEA (Universidad de Granada) con la participación de la Universidad de Málaga, se ha centrado en esta necrópolis localizada en la localidad granadina de Darro.
Sigue leyendoUn equipo de investigación de la Universidad de Jaén ha desarrollado dos nuevos modelos matemáticos que optimizan el trabajo en los grandes centros de datos aumentando el consumo de renovables para reducir la huella ambiental. Los investigadores han logrado obtener un rendimiento óptimo de las máquinas funcionando con un 67% de electricidad amable con el medio ambiente.