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POR LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN
Proyecto
Métodos adaptativos de reconocimiento de patrones.
Responsable
Colaboradores
No hay colaboradores asignados
Tipo de proyecto
Proyecto Conacyt
Vigencia
(2012-04-20-2015-04-20)
Resumen
LINEA DE INVESTIGACION: PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMAGENES Y PROCESAMIENTO DE RECONOCIMIENTO DE PATRONES: IMPACTO SOCIAL: Utilizarse en áreas como medicina, seguridad y donde sea necesaria la localización, clasificación e identificación de diversos objetos. I. ANTECEDENTES Reconocimiento de patrones mediante filtros de correlación En el reconocimiento de patrones se distinguen tres tipos de tareas esenciales: la detección de un objeto, la estimación de su posición exacta y clasificación de patrones [1-4]. Para resolver éstas tareas se han propuesto varios métodos que se pueden clasificar en dos enfoques. El primero es el enfoque sintáctico en el que se consideran las relaciones estructurales entre las componentes de los patrones a reconocer. El segundo enfoque es el estadístico, que modela las variables en términos de probabilidad y busca maximizar un criterio útil al mismo tiempo que se minimiza la probabilidad de errores [5]. Muchos de los métodos estadísticos están basados en el cálculo de una función de correlación entre un objeto que va a ser reconocido y una escena observada seguida de una comparación del plano de correlación con un umbral [6-16]. La correlación tiene una base teórica bien fundamentada para el reconocimiento de patrones [17-19]. La exactitud de la estimación de la posición del objeto a reconocer es definida como la varianza de los errores en la localización y puede evaluarse al tratar de reconocer un objeto ruidoso que está incrustado en un fondo traslapado [2] así como en un fondo no traslapado [4]. El desempeño de los filtros de correlación se puede mejorar utilizando un enfoque adaptativo en el diseño del filtro [20-23]. Este enfoque se basa en la premisa de que nos interesa un filtro con buenas características de desempeño para una escena observada dada, es decir, con un conjunto fijo de patrones o de un fondo fijo a ser rechazado, en lugar de construir un filtro con parámetros de desempeño promedio sobre un conjunto de imágenes. Para el ruido de fondo no estacionario (datos variables en el espacio) e iluminación desconocida del objetivo es preferible utilizar un proceso adaptativo en una ventana deslizante. Se puede demostrar que la minimización del error cuadrático medio entre una imagen de entrada y una versión desplazada del objetivo bajo ciertas suposiciones conduce a maximización de la correlación lineal entre la imagen y el objetivo. Desde el punto de vista estadístico, uno puede afirmar que el criterio es óptimo si la imagen de entrada está contaminada por ruido aditivo de distribución Gaussiana. Sin embargo; los datos de la vida real se corrompen a menudo por ruido no Gaussiano que tienen colas pesadas en su distribución. Propusimos las correlaciones adaptativas no lineales para mejorar el desempeño de la correlación lineal con respecto a la robustez de situaciones donde existe gran cantidad de ruido [21,24-26]. Recientemente se propusimos filtros nuevos invariantes en posición-rotación incluyendo filtros con y sin entrenamiento [22,23].
Proyecto
Evolución de cerebros artificiales en visión por computadora
Colaboradores
No hay colaboradores asignados
Tipo de proyecto
Proyecto Conacyt
Vigencia
(2012-04-20-2015-04-20)
Resumen
La presente propuesta de investigación pretende extender nuestra metodología referente a la sintetización de operadores de imágenes utiles en tareas de visión por computadora. Nuestro trabajo de investigación se fundamenta en los resultados obtenidos en nuestros trabajos previos donde se ha demostrado como es posible sintetizar operadores de imágenes utiles en la detección de puntos de interes, asi como en su descripción. Ademas, dicha metodología ha demostrado su utilidad en una problemática de las ciencias de la Tierra. De este trabajo se han publicado 2 artículos en revistas científicas de primer nivel como "Evolutionary Computation, MIT Press", "Photogrammetric Engineering and Remote Sensing" y uno más se encuentra en revisión despues de correcciones menores en "Image and Vision Computing". Asimismo, se encuentra en prensa un artículo en la Revista Mexicana de Física con un trabajo en conjunto con nuestros colegas del CIC-IPN. Ademas, se han publicado 6 artículos en congresos de primer nivel como "International Conference on Pattern Recognition" y "Genetic and Evolutionary Computation Conference". En este último evento nuestro trabajo ha sido merecedor de dos medallas de bronce 2006 y 2009 en la competencia dedicada a reconocer los mejores trabajos que demuestren que las soluciones sintetizadas através de evolución artificial pueden ser iguales o mejores a las desarrolladas por expertos la cual se conoce como "The HUMMIES". Finalmente, podemos mencionar que se han graduado dos estudiantes de doctorado y uno más esta en su etapa final. En base a estos resultados actualmente estamos trabajando junto con dos estudiantes doctorales y tres estudiantes de maestría (note que dos estudiantes de maestría ya han sido graduados) en la presente propuesta de investigación, en la cual estamos desarrollando algoritmos para sintetizar lo que podriamos llamar cerebros artificiales. La idea es evolucionar estructuras jerarquicas en forma de gráfos y árboles, las cuales se asemejan a las propuestas que se han desarrollado por varios investigadores en base a los procesos investigados en las neurociencias. Si bien el presente proyecto esta en proceso, es necesario decir que si este trabajo es apoyado en la presente convocatoria la ejecución resultaria en resultados más claros. Primero que nada se podría interactuar con los investigadores que han aceptado trabajar en nuestro proyecto. Asimismo, los fondos permitirian asistir a las conferencias sobretodo a los estudiantes quienes podrán madurar sus ideas y mejorar sus habilidades como futuros investigadores. Finalmente, este trabajo necesita de las capacidades de computo que permitirán evolucionar estructuras que resultan más complejas a las desarrolladas previamente. Este trabajo resulta de interes como se demuestra en los resultados obtenidos previamente y que se han publicado en las dos principales comunidades interesadas en lo que nosotros llamamos visión por computadora evolutiva. Efectivamente, el investigador responsable ha sido coeditor de 2 numeros especiales en revistas de primer nivel como "Evolutionary Computation" y "Pattern Recognition Letters". Ademas de ser coeditor de un libro relacionado con el tema y actualmente se encuentra escribiendo un libro bajo este título para "Springer". Este reconocimiento muestra nuestro liderazgo en la temática y creemos que el apoyo económico permitirá continuar con dicha línea de investigación. Este trabajo es original ya que el estudio de procesos computacionales que emulen las capacidades visuales del cerebro es un tema activo y de gran interes en la actualidad. Ademas, este estudio no se ha estudiado desde el punto de vista de la programación genética.
Proyecto
Métodos adaptativos para seguimiento de objetos en tiempo real
Responsable
Colaboradores
No hay colaboradores asignados
Tipo de proyecto
Proyecto interno
Vigencia
(2013-01-15-2015-12-31)
Resumen
El campo del procesamiento de imágenes y del reconocimiento de patrones evoluciona rápidamente motivado por el aumento de aplicaciones en ciencia e ingeniería tales como monitoreo remoto vía satélite, transmisión y almacenamiento de imágenes, procesamiento de imágenes médicas, radar, sonar, el procesamiento de señales acústicas, robótica, automatización de procesos de control de calidad, etc. En general, existen muchos problemas en el procesamiento de imágenes y señales. En este proyecto consideraremos las siguientes clases de problemas básicos: supresión de ruido con preservación de orillas y detalles, identificación y localización de objetos, y seguimiento de objetos en secuencias de video. Para resolver estos problemas es necesario el uso de métodos adaptativos para procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones, así como métodos de correspondencia y seguimiento. El rasgo característico de los métodos descritos es el enfoque adaptativo, el cual tiene los aspectos que se enumeran a continuación. Primero, dada la señal observada, se estiman los parámetros desconocidos del ruido y de las distorsiones de la señal o imagen generadas, por ejemplo, por el sistema de captura de la señal. Posteriormente, se utiliza una clase de criterios para el procesamiento óptimo. Estos criterios describen la calidad del procesamiento global de la señal en términos de la calidad del procesamiento de los fragmentos de la señal original que consisten de detalles con información y componentes de fondo. El enfoque adaptativo se utiliza como procesamiento de la señal para posteriormente utilizar métodos de correspondencia y reconocimiento de patrones para identificar objetos y finalmente darle seguimiento a éstos a través de una secuencia de video. Los métodos existentes están restringidos a imágenes y secuencias de video de baja resolución y a secuencias de video tomadas por una sola cámara. Hoy en día se cuenta con cámaras de alta resolución y dispositivos de adquisición de imágenes que proporcionan imágenes multidimensionales, siendo algunas de éstas mapas de profundidad, las cuales proporcionan mayor flexibilidad y nuevas oportunidades en el desarrollo de algoritmos de seguimiento más eficientes. Otra ventaja que proporcionan los sistemas de cómputo actuales es la tecnología en procesadores con múltiples núcleos así como GPUs con cientos de núcleos dedicados a procesamiento gráfico y matemático. Debido a la complejidad computacional, potencialmente alta de los métodos existentes, su implementación requiere de tanto paralelismo como sea posible. Así pues, tanto el desarrollo de una teoría con métodos adaptativos de reconocimiento de objetos y procesamiento local de imágenes y señales multidimensionales y de varias componentes, como el desarrollo de sistemas paralelos para implementaciones efectivas digitales-ópticas híbridas y digitales de los filtros se están volviendo altamente deseables.
Proyecto
Tecnologías de Información Geoespacial
Colaboradores
No hay colaboradores asignados
Tipo de proyecto
Proyecto interno
Vigencia
(2013-01-16-2015-12-31)
Resumen
El presente proyecto es de naturaleza multidisciplinaria y está enfocado a realizar investigación y desarrollo tecnológico en el campo de las Tecnologías de Información Geoespacial aplicadas a las Geociencias. En este proyecto de propone el estudio y desarrollo de métodos de análisis, visualización y procesado de datos que permitan ayudar a la mejor comprensión de fenómenos físicos. Sus objetivos principales son diseñar e implementar algoritmos para el procesado digital de imágenes adquiridas mediante dispositivos a bordo de plataformas aéreas y espaciales e implementar modelos de subsuelo mediante algoritmos de regularización. Entre las líneas de trabajo que se proponen se incluyen: percepción remota, fotogrametría aérea y orbital, servicios de información geográfica basados en Internet y Modelado Inverso con recuperación automática de modelos en problemas de Geociencias. Los desarrollos considerados son algoritmos de procesamiento de imágenes multiespectrales, el estudio y desarrollo de técnicas de regresión no lineal aplicadas a la inversión de modelos en Geociencias, y el modelado por métodos estadísticos de datos con el fín de hacer predicción o inferencia sobre hipótesis previamente establecidas. Descripción del proyecto. El modelado de datos empíricos aparece continuamente en todas las ciencias aplicadas. Entre los principales problemas de este tipo se encuentran: La clasificación, basándose en un conjunto de datos conocidos, consiste en especificar a qué clase pertenece algún dato extraído del conjunto. La regresión, dado un conjunto de datos encontrar la función que los representa.
Proyecto
Programación de cerebros artificiales para la visíón de robots humanoides
Colaboradores
No hay colaboradores asignados
Tipo de proyecto
Proyecto interno
Vigencia
(2013-01-18-2015-12-31)
Resumen
La visión artificial es una área de estudio que se destaca por un enfoque basado en la física a pesar del enfasis que se aprecia en multitud de trabajos que dictan su inspiración del sistema visual humano, ver Szeliski 2011. Así, la geometría es un área distinguida y podemos considerar que todo lo relacionado con esta para modelar el ojo y su óptica ha sido tratado de alguna manera, ver (Hartley and Zisserman 2001, Ma et al. 2004). Sin embargo, el estudio de la parte más importante en el proceso de visión permane como un misterio. Desde los comienzos de la disciplina David Marr bosquejo la importancia de enfocar los esfuerzos de investigación en el estudio de la corteza visual, ver Marr 1982. Desde este primer esfuerzo el enfoque primordial se ha concentrado en describir lo que se conoce como visión de bajo nivel. Marr dejo una huella imborrable en la comunidad y en particular en sus estudios de las primeras fases del sistema de visión. Recientemente nuestro grupo de investigación ha constatado que es posible evolucionar programas de computadora que perfeccionan el proceso de extracción de características de bajo nivel conocidas como puntos de interes. No solo publicaciones de primer nivel han sido alcanzadas sino también dos premios internacionales han sido obtenidos en uno de los eventos con más prestigio en la comunidad de algoritmos de evolución, Hummies 2006 and 2009. Es por esto que estamos proponiedo el presente proyecto interno a fin de continuar con nuestros esfuerzos de investigación en el desarrollo del modelado del cerebro por medio de la programación genética; el cual estamos nombrando como programación de cerebros. Objetivos Especificos - Estudio del sistema de visión natural y su modelado en una computadora a fín de dar solución a tareas como el reconocimiento de objetos. - Análisis de las fases del procesamiento de imágenes en el sistema natural y su estudio en la problemática de extracción de información, muy en particular nos avocamos al estudio de la atención visual. - Integracción de los procesos de análisis de imágenes en un robot humanoide de tal forma que los procesos evolutivos se evaluen en un ambiente dinámico. Esto contribuirá a nuestro estudio desde el punto de vista de la visión activa o con propósito.
Proyecto
Sensado oportunista y participativo para la detección y análisis del comportamiento de individuos y poblaciones
Tipo de proyecto
Proyecto interno
Vigencia
(2013-01-18-2015-12-31)
Resumen
Hoy en día es posible conocer el comportamiento de fenómenos individuales y colectivos con una precisión y frecuencia que hubiera resultado imposible hace algunos años. Esto es posible gracias al desarrollo de nuevas tecnologías de sensado, de comunicación, y de procesamiento de la información, las cuales están disponibles a costos moderados lo que permite que estén más al alcance del público en general. Recientemente han surgido iniciativas tendientes al sensado de fenómenos urbanos, formando redes donde los nodos son tanto fijos (e.g., colocados en semáforos, postes de la luz, etc.) como también móviles. Los nodos móviles pueden ser nodos especializados colocados en vehículos tales como motocicletas, autobuses, taxis y otros, pero también se puede lograr la participación de los ciudadanos utilizando sus teléfonos celulares tipo smartphones como nodos de sensado personal.
Proyecto
Redes sociales ambientales para integrar a los niños con autismo a la era digital de la socialización.
Colaboradores
No hay colaboradores asignados
Tipo de proyecto
Proyecto Conacyt
Vigencia
(2013-01-21-2014-06-22)
Resumen
De acuerdo al Centro de Control y Prevención de Enfermedades, aproximadamente un niño en cada 110 tiene autismo y este número crece cada vez más a nivel mundial. Dentro del espectro autista todos los niños de alta funcionalidad enfrentan retos para mantener interacciones sociales mientras que los niños de baja funcionalidad enfrentan retos relacionados con el lenguaje, desplazamiento e identificación de objetos. Las terapias conductuales basadas en el uso de historias y herramientas visuales han demostrado ser las de mayor éxito para apoyar en la independencia de niños con autismo y ayudarles a desarrollar las habilidades sociales y capacidades cognitivas adecuadas a su edad y nivel funcional. De hecho este tipo de soporte coincide con el estilo de procesamiento visual de los niños con autismo. Sin embargo no existen investigaciones que apoyen a los niños con autismo a practicar sus habilidades aprendidas dentro del salón de clases en la generalización de habilidades. Las tecnologías móviles y ubícuas permitiendo soporte computacional "en cualquier lugar y a cualquier hora" son particularmente convenientes para este dominio. Sin embargo, existen muchos retos para hacer ésto una realidad, que van desde la disponibilidad de algoritmos hasta entender el impacto del uso de este tipo de tecnología en niños con autismo. En este proyecto se propone explorar estos aspectos mediante el diseño e implementación de tecnología móvil y ubícuo evaluar su impacto en la independencia de niños con autismo en interacciones sociales,desplazamiento e identificación de objeto. Este tipo de sistemas pueden impulsar la creación de nuevas estrategias en terapias educacionales a través de tecnología ubícua para apoyar a los niños con autismo a mejorar sus habilidades en la vida diaria que promuevan su independencia. Las lecciones aprendidas en este proyecto podrían ayudar a crear aplicaciones con tecnología de realidad aumentada, particularmente de apoyo a niños con autismo y tener el potencial de mejorar la educación especial de niños con autismo.
Proyecto
Análisis y diseño de algoritmos para aplicaciones en teoría de juegos, biocomputación y optimización.
Colaboradores
No hay colaboradores asignados
Tipo de proyecto
Proyecto interno
Vigencia
(2011-01-01-2014-12-31)
Resumen
El análisis y diseño de algoritmos eficientes resulta de fundamental importancia tanto para las ciencias de la computación como para áreas no tan relacionadas como la biología molecular o las finanzas. Este proyecto de investigación pretende unir las experiencias los investigadores que integran la propuesta para, de manera sinérgica, analizar y diseñar algoritmos con características comunes pero aplicables a problemas de dominios diferentes.
Proyecto
Administración de recursos de Grid consciente de energía y estrategias de optimización con calidad de servicio
Colaboradores
No hay colaboradores asignados
Tipo de proyecto
Proyecto Conacyt
Vigencia
(2012-10-31-2015-12-18)
Resumen
La creciente heterogeneidad y dinamismo en los sistemas de cómputo distribuído, como Grids y Nubes, insinúa que la administración de recursos debe ser capaz de adaptarse a los cambios de estado y los requerimientos para cumplir con las condiciones de calidad de servicio. al escalar un sistema y aumentar el consumo de energía aumenta, estas tecnologías pueden causar daño significativo a nuestros ecosistemas. Los enfoques tradicionales de la administración de recursos basados en heurísticas se vuelven insuficientes. La optimización de recursos eficiente, amigable con el ambiente, consciente de energía debe ser considerada, tanto para reducir el impacto ambiental como por reducir costo.
Proyecto
Análisis y diseño de algoritmos para problemas complejos en Bioinformática.
Colaboradores
No hay colaboradores asignados
Tipo de proyecto
Proyecto Conacyt
Vigencia
(2012-02-23-2015-04-20)
Resumen
La Bioinformática se ha convertido en una herramienta fundamental para el desarrollo de la biotecnología, a pesar de esta situación, en México son pocos los grupos de investigación que abordan esta línea de trabajo. Este número de grupos se reduce aún más si nos limitamos a grupos en los departamentos de ciencias de la computación. Existen un gran número de problemas básicos computacionales desafiantes que se derivan al plantear soluciones para problemas en bioinformática. Estos problemas requieren de algoritmos eficientes debido a la complejidad y tamaño de los problemas que se manejan. Desarrollar una capacidad para el diseño e implementación de algoritmos de búsqueda sobre estructuras complejas así como algoritmos para el manejo de dichas estructuras facilitará, en buena medida, poder resolver problemas complejos en Bioinformática. Este trabajo abordará un problema relacionado con la predicción de estructura de proteínas el cual es modelado como uno de optimización combinatoria. Estudiaremos el problema conocido como "Empaquetamiento de la Cadena Lateral de Proteínas" un subproblema del problema de "Predicción de Estructuras". Este pertenece a la clase de complejidad denominada NP-difícil, una clase que contiene problemas para los cuales no se conoce algoritmo eficiente alguno que lo pueda resolver. A la fecha se han propuestos un gran número de heurísticas para abordar este problema, sin embargo, resultados recientes muestran que estos pueden mejorar en al menos un 10% en precisión. La hipótesis de trabajo es que una heurística que combine de forma adecuada algoritmos bioinspirados con búsqueda local estocástica de vecindario con tamaño variable podrá mejorar el estado del arte en lo referente a calidad de predicción para este problema. Si bien abordamos un solo problema, el análisis y los algoritmos que se propongan podrán ser extendidos a otros problemas similares. A continuación se explica a detalle el problema a ser abordado.
Proyecto
Modelos de computación celular y su aplicación al diseño de circuitos lógicos biomoleculares.
Colaboradores
No hay colaboradores asignados
Tipo de proyecto
Proyecto Conacyt
Vigencia
(2012-04-20-2015-04-20)
Resumen
En el presente proyecto se investigarán diferentes modelos de computación celular, así como su aplicación en el diseño y simulación de circuitos lógicos biomoleculares. En una primera etapa, la investigación se enfocará en la implementación de compuertas lógicas básicas, para posteriormente investigar su integración en mecanismos lógicos más complejos. Así mismo, se identificarán aplicaciones potenciales en el área de medicina y biotecnología, y de ser posible, se propondrá un modelo de solución para alguna de ellas.
Proyecto
Calendarización en federación de nubes
Colaboradores
No hay colaboradores asignados
Tipo de proyecto
Proyecto interno
Vigencia
(2014-02-06-2016-12-31)
Resumen
Esta investigación incluye trabajo teórico y experimental en el campo de Nubes computacionales. El cómputo en la nube es un término que surgió recientemente y ha tomado gran fuerza. El instituto nacional de estándares y tecnología de Estados Unidos (NIST) ha definido el cómputo en la nube como un modelo que permite, de manera ubicua y conveniente, proveer bajo demanda y a través de la red, recursos informáticos configurables, tales como: redes, almacenamiento, aplicaciones y servicios. Este modelo permite que los recursos computacionales sean liberados al cliente de manera rápida y sin necesidad de mucha interacción entre el cliente y el proveedor del servicio; normalmente el cliente no conoce la ubicación física de los recursos. La arquitectura de la nube está basada en el principio del navegador web, donde se cuenta con dos terminales: usuario y proveedor. La terminal del usuario de la nube es la interfaz donde el usuario accede a los recursos de la nube, generalmente a través de un navegador web. En la terminal del proveedor de servicios se en cuentra la red de servidores que contiene las aplicaciones, almacenaje y demás recursos para ofrecer al usuario. A éste se le presenta la idea de que los recursos son ilimitados, es decir; capacidad de almacenaje ilimitada, todas las aplicaciones disponibles en el mercado, etc. La nube tiene un sistema de administración centralizado, donde un servidor administra el sistema, equilibra la oferta para el cliente, ajusta las demandas, monitorea el tráfico y evita las congestiones. Dicho servidor es lo que común mente se conoce como el middleware de la nube.
Dirección Carretera Ensenada-Tijuana No. 3918,
Zona Playitas, C.P.
22860, Ensenada,
B.C. México.
Teléfono 01 (646) 175-05-00
ext.23400
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