INVESTIGADORES ESPAÑOLES LOGRAN ENSEÑAR A UN ORDENADOR A CLASIFICAR FOTOGRAFÍAS 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, o 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 importantes 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
Científicos del Instituto de Agricultura Sostenible de Córdoba han diseñado una metodología para analizar por separado los microorganismos que habitan sobre los fragmentos de acolchados plásticos que cubren el suelo en la agricultura intensiva y los que viven en las partículas de tierra que se quedan adheridas. El trabajo podría ayudar a identificar bacterias capaces de degradar este material y contribuir así a la búsqueda de soluciones biológicas para combatir su acumulación en el campo.
Investigadores de la Universidad de Málaga han desarrollado un algoritmo de Inteligencia Artificial (IA) que realiza un agrupamiento no supervisado de objetos similares evitando el etiquetado manual. Este modelo es capaz de detectar una gran diversidad de elementos en la zona de pistas de un aeródromo, desde personas hasta aviones. Otra de las novedades es su optimización para ahorrar tiempo de cálculo y energía en las tareas de identificación, de forma que permite su uso en dispositivos de bajo consumo.
Sigue leyendo
El estudio, liderado por el Instituto de Investigación Biosanitaria de Granada con la participación de la Universidad de Granada, reveló que las niñas con mayor exposición al bisfenol A presentaban un riesgo casi tres veces mayor de desarrollar sobrepeso u obesidad. El hallazgo destaca la necesidad de seguir investigando sobre la relación entre contaminantes ambientales y enfermedades metabólicas para mejorar el bienestar de la población infantil.
Sigue leyendo
