Seminario de Aprendizaje Automático y Visión - Sistemas Inteligentes

Información General

Organizadores: Dr. Carlos Brito Loeza, Dra. Anabel Martín González, Dr. Ricardo Legarda
Lugar: Laboratorio de Robótica (Edificio G)
Hora: 9:00 hrs

Descripción

El Seminario de Aprendizaje Automático y Visión servirá como un espacio para que profesores, estudiantes e investigadores en el área de computación compartan sus conocimientos y desarrollos tecnológicos más recientes.

Calendario de Conferencias Enero - Mayo 2017

Fecha Autor Institución Título
01.Febrero Dr. Alejandro Tellez Quiñones Centro de Investigación en Geografía y Geomática

Un poco sobre Interferometría por Desplazamiento de Fase

08.Febrero Dr. Carlos Brito Loeza Facultad de Matemáticas - UADY Aplicaciones de métodos variacionales en visión computacional y aprendizaje supervisado
15.Febrero      
22.Febrero Dr. Erik Molino Minero Re  Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas - IIMAS  Herramienta para análisis de datos sísmicos basada en Wavelets y Mapas Auto-Organizados 
1.Marzo      
8.Marzo      
15.Marzo Dr. Juan Carlos Valdiviezo Navarro
Centro de Investigación en Geografía y Geomática  Análisis de imágenes hiperespectrales y sus aplicaciones en la identificación y monitoreo de materiales
22.Marzo      
29.Marzo      
5.Abril      
26.Abril Dr. Adán Salazar Garibay  Centro de Investigación en Geografía y Geomática   
3.Mayo      

Resumen de Pláticas

Un poco sobre Interferometría por Desplazamiento de Fase
Dr. Alejandro Tellez Quiñones
Resumen: La superposición de ondas electromagnéticas en el espectro visible induce el fenómeno óptico conocido como interferencia. Esta interferencia se manifiesta mediante patrones de franjas, que contienen información de la diferencia de fase entre dos ondas superpuestas en un mismo plano de observación. Mediante arreglos interferométricos, es posible realizar pruebas ópticas con las que se pueden medir superficies con precisión en el orden de fracciones de longitudes de onda. Varios de estos arreglos recurren a la Interferometría por Desplazamiento de Fase, una técnica con la cual, se introducen desplazamientos de fase controlados en los patrones de franjas observados.  De ese modo, se puede contar con información suficiente para estimar la diferencia de fase requerida.

Aplicaciones de métodos variacionales en visión computacional y aprendizaje automático
Dr. Carlos Brito Loeza
Resumen:En las últimas décadas los métodos variacionales adquirieron popularidad en la comunidad de procesamiento de imágenes y visión computacional ya que a través de estas técnicas fue posible modelar y resolver exitosamente diversos problemas del área. Por otro lado, los algoritmos de aprendizaje máquina han ido tomando fuerza en los últimos años dada su capacidad probada para resolver problemas difíciles de clasificación o toma de decisión por mencionar algunos. En este seminario, se platicará un poco sobre los esfuerzos que están siendo llevados a cabo para adaptar métodos variacionales que han sido exitosos en procesamiento de imágenes para resolver problemas del área de aprendizaje máquina.

Herramienta para análisis de datos sísmicos basada en Wavelets y Mapas Auto-Organizados
Dr. Erik Molino Minero Re
Resumen: La sísmica de reflexión es un método de exploración geofísica que utiliza los principios de la sismología para estimar características del subsuelo. De manera general, la sísmica de reflexión se registra en trazas sísmicas que contienen información de las distintas capas reflejantes de la tierra. En este trabajo se presenta una herramienta que transforma dichas trazas en componentes tiempo-frecuencia para realizar una clasificación de sus atributos geométricos. Las aplicaciones de esta herramienta están destinadas a la caracterización estructural, detección de fallas y posiblemente detección de hidrocarburos.

Análisis de imágenes hiperespectrales y sus aplicaciones en la identificación y monitoreo de materiales
Dr.Juan Carlos Valdiviezo Navarro
Resumen: Una imagen hiperespectral está conformada por múltiples imágenes registradas, sobre la misma escena, en las porciones visible e infrarrojo cercano del espectro electromagnético. Debido a la gran cantidad de información captada, es posible identificar a los componentes de la escena en base a su información espectral. En esta plática se presentarán las técnicas desarrolladas para el análisis de este tipo de imágenes y sus aplicaciones en el contexto de monitoreo de recursos naturales, así como en el análisis de documentos históricos.