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Dirección de Estudios de Posgrado

Visión, Imágenes y Robótica

Dentro del área de Visión e Imágenes, se incluye trabajo que actualmente se realiza en el departamento en: reconocimiento de patrones, procesamiento de señales e imágenes, aprendizaje de máquina, visión por computadora, visión de robots, computación evolutiva y agentes inteligentes. En fotogrametría y teledetección se realiza investigación sobre técnicas de extracción de información a partir de imágenes multiespectrales, así como fusión de datos empleando imagen térmica y nubes de puntos fotogramétricos de muy alta densidad. Además, se trabaja en el desarrollo de metodologías para el uso sinérgico de imagen de satélite con fotografía aérea adquirida mediante aviones y drones. Esta línea se apoya fuertemente en el análisis de imágenes, reconocimiento de patrones y aprendizaje de máquina, con cursos orientados a ofrecer las bases teóricas y prácticas. Con campos de aplicación en ciencias de la Tierra y de la Vida, en particular el sensado remoto de la vegetación.

  • Briseño Cervantes José Luis
  • Kober Vitali
  • Olague Caballero Gustavo
  • Ruiz Lopez Ubaldo

  • Jiménez Solorio, J. M., Becerra Duran, I., & Ruiz Lopez, U. (2023). Toward inertial position tracking for head-mounted displays: a dataset and a deep learning approach evaluation. VIRTUAL REALITY. doi: 10.1007/s10055-023-00831-x. (ID: 28840)
  • Ruiz Lopez, U. (2023). Capturing a differential drive robot with a dubins car. IEEE Access, 11, 42124-42134. doi: 10.1109/ACCESS.2023.3271592. (ID: 28775)
  • Ruiz Lopez, U. (2023). Time-optimal Escape of an Omnidirectional Agent from the Field of View of a Differential Drive Robot. International Journal of Control, Automation, and Systems, 21(1). doi: 10.1007/s12555-021-0686-8. (ID: 28366)
  • Makovetskii, A., Voronin, S., Kober, V., & Voronin, A. (2022). Coarse Point Cloud Registration Based on Variational Functionals. Mathematics, 11(1), 27. doi: 10.3390/math11010035. (ID: 28377)
  • Kober, V., Diaz Ramírez , V., Gonzalez Ruiz, M., & Juarez Salazar, R. (2022). Stereo Image Matching Using Adaptive Morphological Correlation. Sensors, 22(23), 13. doi: 10.3390/s22239050. (ID: 28128)
  • Ruchay, A., Kober, V., Dorofeev, K., Kolpakov, V., Gladkov, A., & Guo, H. (2022). Live Weight Prediction of Cattle Based on Deep Regression of RGB-D Images. Agriculture, 12(11), 17. doi: 10.3390/agriculture12111794. (ID: 28129)
  • Reducindo, I., & Olague Caballero, G. (2022). Cadena de preservación digital resiliente: una aproximación desde la programación genética. In Nelson Javier Pulido Daza Adriana Mata Puente (Eds.), El documento digital: aspectos para garantizar su integridad por la ciudadanía (pp. 103-132). Universidad Autónoma de San Luis Potosí. (ID: 28172)
  • Makovetskii, A., Voronin, S., Kober, V., & Voronin, A. (2022). Registration Algorithm for Non-congruent Point Clouds. Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing, 58(5), 9. doi: 10.3103/S8756699022050090. (ID: 28424)
  • Peralta Blanco, R., Becerra Duran, I., Ruiz Lopez, U., & Murrieta-Cid, R. (2022). A methodology for generating driving styles for autonomous cars. Journal of Intelligent Transportation Systems. doi: 10.1080/15472450.2022.2109417. (ID: 27837)
  • Ruiz Lopez, U. (2022). Capturing a Dubins Car With a Differential Drive Robot. IEEE Access. doi: 10.1109/ACCESS.2022.3196342. (ID: 27836)
  • Lozano, E., Ruiz Lopez, U., Becerra Duran, I., & Murrieta-Cid, R. (2022). Surveillance and Collision-Free Tracking of an Aggressive Evader With an Actuated Sensor Pursuer. IEEE Robotics and Automation Letters, 7(3), 6854-6861. doi: 10.1109/LRA.2022.3178799. (ID: 27819)
  • Gomina, P., Kober, V., Karnaukhov, V., Mozerov, M., & Kober, A. (2022). Classification of breast abnormalities using deep learning. JOURNAL OF COMMUNICATIONS TECHNOLOGY AND ELECTRONICS, 67(12), 5. doi: Journal of Communications Technology and Electronics. (ID: 28130)
  • Karnaukhov, V., Kober, V., Mozerov, M., & Zimina, V. (2022). Impainting by restoring image gradients. JOURNAL OF COMMUNICATIONS TECHNOLOGY AND ELECTRONICS, 67(12). doi: 10.1134/S1064226922120063. (ID: 28135)
  • Ruchay, A., Kober, V., Dorofeev, K., Karnaukhov, V., & Mozerov, M. (2022). Segmentation of breast masses in digital mammography based on a deep convolutional neural network U-net. JOURNAL OF COMMUNICATIONS TECHNOLOGY AND ELECTRONICS, 67(12), 11. doi: 10.1134/S106422692212018X. (ID: 28131)
  • Ruchay, A., Kober, V., Dorofeev, K., Kolpakov, V., Dzhulamanov, K., Kalschikov, V., & Guo, H. (2022). Comparative analysis of machine learning algorithms for predicting live weight of Hereford cows. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, 195, 6. doi: 10.1016/j.compag.2022.106837. (ID: 28133)
  • Lozano, E., Becerra Duran, I., Ruiz Lopez, U., Bravo Ramirez, L. D., & Murrieta-Cid, R. (2022). A visibility-based pursuit-evasion game between two nonholonomic robots in environments with obstacles. AUTONOMOUS ROBOTS, 23. doi: 10.1007/s10514-021-10026-5. (ID: 27253)
  • Ochoa Montiel, M. R., Sossa Azuela, J. H., Olague Caballero, G., Chan Ley, M. A., & Menéndez Clavijo, J. A. (2021). Symbolic Learning using Brain Programming for the Recognition of Leukemia Images. Computación y Sistemas, 25(4), 707-718. doi: 10.13053/CyS-25-4-4045. (ID: 27258)
  • Perez Cham, O. E., Puente Montejano, C. A., Soubervielle Montalvo, C., Olague Caballero, G., Castillo Barrera, F. E., Nuñez Varela, J., & Limon Romero, J. (2021). Automata design for honeybee search algorithm and its applications to 3D scene reconstruction and video tracking. Swarm and Evolutionary Computation, 61, 1-22. doi: 10.1016/j.swevo.2020.100817. (ID: 26616)
  • Ruiz Lopez, U. (2020). A game of surveillance between an omnidirectional agent and a differential drive robot. International Journal of Control. doi: 10.1080/00207179.2020.1870004. (ID: 26312)
  • Ochoa Montiel, M. R., Olague Caballero, G., & Sossa Azuela, J. H. (2020). Expert knowledge for the recognition of leukemic cells. Applied Optics, 59(14), 4448-4460. doi: 10.1364/AO.385208. (ID: 26097)
  • Chan Ley, M. A., & Olague Caballero, G. (2020). Hands-on Artificial Evolution Through Brain Programming. In Wolfgang Banzhaf, Erik Goodman, Leigh Sheneman, Leonardo Trujillo and Bill Worzel (Eds.), Genetic Programming Theory and Practice XVII (pp. 227-253). Springer. (ID: 26618)
  • Chan Ley, M. A., & Olague Caballero, G. (2020). Categorization of digitized artworks by media with brain programming. Applied Optics, 59(14), 4437-4447. doi: 10.1364/AO.385552. (ID: 26098)
  • Olague Caballero, G., Bakshi, S., Álvarez Borrego, J., Mait, J. N., Martínez García, A., & Testorf, M. E. (2020). Optics theory and practice in Iberoamerica: introduction to the feature issue. Applied Optics, 59(13), IB01-IB05. doi: 10.1364/AO.396153. (ID: 26095)
  • Chan Ley, M. A., Olague Caballero, G., Altamirano Gómez, G. E., & Clemente Torres, E. H. (2020). Self-localization of an uncalibrated camera through invariant properties and coded target location. Applied Optics, 59(13), D239-D245. doi: 10.1364/AO.385841. (ID: 26096)
  • Bravo Ramirez, L. D., Ruiz Lopez, U., & Murrieta-Cid, R. (2020). A pursuit-evasion game between two identical differential drive robots. JOURNAL OF THE FRANKLIN INSTITUTE-ENGINEERING AND APPLIED MATHEMATICS, 357(10), 5773-5808. doi: 10.1016/j.jfranklin.2020.03.009. (ID: 26038)

  • Filtros morfológicos adaptativos para el reconocimiento de caracteres en imágenes degradadas de documentos
  • Implementación de un método no-calibrado de autolocalización monocular aplicable en robótica
  • Diseño de un índice para colecciones de nubes de puntos en una rejilla
  • Optimización del flujo óptico utilizando programación genética multi-árbol
  • EvoEEG: un estudio basado en el análisis de ondas cerebrales mediante una interfaz cerebro-computadora
  • Técnicas de reconocimiento de patrones en imágenes hiperespectrales
  • Estudio de métodos para identificar signos de retinopatía diabética en imágenes de fondo del ojo
  • Algoritmos de seguimiento, incluyendo la evasión y persecución de objetivos, con programación genética
  • Detección temprana del cáncer de mama utilizando métodos de clasificación mixtos multi-clase basados en machine learning y deep learning.
  • Evo3D: Un estudio basado en el paradigma de la programación cerebral para la optimización de la cadena de reconstrucción tridimensional a partir de fotogrametría.
  • Extractor híbrido de características invariante a la iluminación y escala aplicado a la reconstrucción 3D
  • Localización de robots móviles en interiores utilizando aprendizaje de máquina
  • Mejoramiento de imágenes capturadas con baja luminosidad, con Programación Genética
  • Seguimiento de la posición y orientación en cascos de realidad virtual utilizando sensores propioceptivos
  • Solución de problemas de persecución-evasión en robótica móvil utilizando Aprendizaje por Refuerzo Profundo