CIARP 2009
Keynote:
Rețele neuronale cuplate cu impulsuri pentru detectarea automată a schimbărilor urbane la rezoluție spațială foarte mare
Fabio Paci fi ci și William J. Emery
9:00 Tutorial 1
Metode și aplicații de analiză a texturii
Tutorialul va acoperi metodele de analiză și segmentare a texturii de bază, cum ar fi câmpurile aleatorii Markov, distribuțiile Gibbs, morfologia matematică, metodele bazate pe frecvență, metodele bazate pe secvențe, funcțiile Gabor, wavelets, matricele de co-apariție etc.
Prof. Maria Petrou
Universitatea din Cambridge, Marea Britanie
9:00 Tutorial 2
O privire de ansamblu asupra cercetării în domeniul viziunii pe computer
Scopul acestui tutorial este de a acoperi mai multe subiecte actuale principale în cercetarea viziunii computerizate. Domeniul de aplicare va fi destul de larg, incluzând următoarele subiecte: potrivirea imaginilor, modelarea 3D bazată pe structură și mișcare, imagistica panoramică, modelarea bazată pe imagini a mișcărilor deformabile și articulate, recunoașterea obiectelor, indexarea imaginilor și a videoclipurilor. Se vor arăta principiile fundamentale, căile de cercetare actuale și aplicațiile.
Prof. Peter Sturm
INRIA, Grenoble, Rhône-Alpes, Franța
W1: Procesare în mai multe etape și tehnici de recuperare a caracteristicilor. Președinte: Boris Escalante
Estimarea spectrală a semnalelor digitale de către undele ortogonale Kravchenko
Victor Kravchenko, Hector Perez Meana, Volodymyr Ponomaryov, Dmitry Churikov
Video Denoising prin filtru direcțional Fuzzy folosind DSP EVM DM642
Francisco J. Gallegos-Funes, Victor Kravchenko, Volodymyr Ponomaryov și Alberto Rosales-Silva
Schema de autentificare a imaginii bazată pe filigranare auto-încorporată
Clara Cruz-Ramos, Rogelio Reyes-Reyes, Mariko Nakano-Miyatake și Héctor Pérez-Meana
Proiectare unificată a experimentului, risc minim Bayesian și metodă de regularizare a proiecției convexe
Yuriy Shkvarko, Jose Tuxpan și Stewart Santos
Laborator de teledetecție virtuală bazat pe proiectarea experimentelor inteligente
Yuriy Shkvarko, Jose Tuxpan și Stewart Santos
W2: Tehnici inteligente de cercetare și descoperire a imaginilor RS. Președinte: Juan Dourado
Optimizarea preciziei de clasificare a imaginilor detectate de la distanță cu imagini fuzionate DT-CWT
Diego Renza, Estibaliz Martinez și Agueda Arquero
Tutorial 1(Continuare)
Metode și aplicații de analiză a texturii
Prof. Maria Petrou
Universitatea din Cambridge, Marea Britanie
Tutorial 2(Continuare)
O privire de ansamblu asupra cercetării în domeniul viziunii pe computer
Prof. Peter Sturm
INRIA, Grenoble, Rhône-Alpes, Franța
Bănci de filtrare pentru clasificarea pixelilor hiperspectrali ai imaginilor din satelit
Olga Rajadell, Pedro García-Sevilla și Filiberto Pla
Estimarea minimă a nonuniformității câștigului variației minime în senzorii de matrice plană focală cu infraroșu
César San-Martin, Gabriel Hermosilla
Detectarea și urmărirea mișcării folosind cadre video
Josue Hernandez, Hiroshi Morita, Mariko Nakano-Miytake, Hector Perez-Meana
O nouă Steganografie bazată pe tehnica x2
Zainab Famili, Karim Faez, Abbas Fadavi
Îmbunătățirea aproape în timp real a imaginilor de teledetecție bazate pe o rețea de matrice sistolice
A. Castillo Atoche, D. Torres Roman, Y. Shkvarko
Tutorial 3
Partea I: Aplicații ale algebrei geometrice în viziunea robotului, grafică și imagine medicală
Tutorialul va acoperi aplicațiile algebrei geometrice în viziunea robotului, grafica și imaginea medicală.
Prof. Eduardo Bayro Corrochano
CINVESTAV, Guadalajeara, Mexic
Dr. Dietmar Hildenbrand
Departamentul de informatică
Grup de sisteme interactive grafice, TU, Darmstadt, Germania
Tutorial 4
Construim o piramidă topologică
Senzorii de viziune observă obiecte 3D într-un mediu dinamic. Obiectele constau din mai multe părți 3D conectate și aceste părți pot fi conectate în diferite moduri: rigid, articulat, ușor deformabil. Vom discuta în detaliu conceptul de bază al piramidelor cu grafic dual și vom arăta rezultatele pentru analiza și segmentarea componentelor conectate. În cele din urmă, discutăm principalele lor proprietăți, printre care conservarea topologiei imaginii.
Prof. Walter G. Kropatsch
Universitatea de Tehnologie din Viena, Viena
Tutorial 5
O introducere în Visual SLAM pentru aplicații în robotică și viziune pe computer folosind descrierea rapidă a funcției și potrivirea
A putea construi o hartă a mediului imediat în timp real, precum și a putea folosi această hartă pentru a poziționa o cameră în spațiu oferă avantaje semnificative multor platforme mobile, cum ar fi roboți, telefoane mobile sau dispozitive de măsurare. Abordarea principală actuală folosește tehnici vizuale de localizare și cartografiere simultană (SLAM) pentru a realiza acest lucru. Acest tutorial își propune să fie o prezentare generală a acestor tehnici, cu accent pe descrierea caracteristicilor, potrivirea și gestionarea hărților. Conținutul se adresează cercetătorilor și studenților care doresc să obțină o perspectivă asupra detaliilor SLAM vizuale și a unora dintre aplicațiile sale, cum ar fi în robotică și realitatea augmentată.