Sistemas de reconocimiento basados en la imagen facial

Este artículo sintetiza las principales investigaciones que se están llevando a cabo en el área de los sistemas de reconocimiento a través de la imagen facial. Se realiza la descripción de las principales líneas de trabajo en los sistema de identificación de personas por medio de la imagen del rostro. Además, se realiza una síntesis de las últimas técnicas matemáticas para realizar la extracción de características dentro de estos sistemas de identificación

DESARROLLO DE SOFTWARE, HACIA UNA PROFESIÓN

RESUMEN Este trabajo de investigación describe un modelo de componentes para una profesión de ingeniería de software. El modelo se organiza en cuatro tipos de elementos: conocimiento documentado, educación, profesión y actividades, para cada componente se presenta una serie de aspectos que influyen en la consolidación de una profesión. El artículo se enfoca en la presentación de los componentes, entre los cuales se cuentan: el cuerpo de conocimientos, los estándares, las publicaciones, los aspectos curriculares, los programas educativos, aspectos relacionados con certificación y licenciamiento, y el código de ética de los ingenieros de software, con el fin de establecer un fundamento conceptual de múltiples referentes que permita visualizar como el desarrollo de software se ha venido consolidando como profesión. Como soporte se mencionan importantes organizaciones que han protagonizado el desarrollo de los componentes y se dan referencias sobre su contribución. Se pretende con este artículo ofrecer información suficiente para que los lectores posean elementos de juicio sobre cómo se constituye una profesión y puedan dar cuenta de cómo la actividad de desarrollo de software se consolida como una profesión de ingeniería de software.  PALABRAS CLAVESDesarrollo de SoftwareModelo de profesiónIngeniería de Software   ABSTRACT In this research, it is described a model of components of a profession of software engineering. The description of the model is organized in four kinds of elements: documented knowledge, education, profession and activities. For every kind of element a group of components that makes influence in the consolidation of a profession is presented. The paper aims the presentation of the components for the software engineering profession. Some of them are: body of knowledge, standards, publications, aspects of the curricula, education programs, some issues related with certification and licensing, and the code of ethic of software engineers. The main goal of the paper is to establish a conceptual foundation from different sources to bring a view of how the activity of software development has been concreting as a profession. As a support, important organizations that have worked in the development of components are mentioned, and some references of its contribution are given. The paper aims to offer sufficient information to the reader, in order to know how a profession is built up, and to provide the certainty that software development is transforming itself in a real profession of software engineering.  KEYWORDSSoftware DevelopmentModel of professionSoftware Engineerin

Compresión adicional de los datos del plano focal en arquitecturas de sensado comprimido en imágenes espectrales

Context: It is possible to capture High-resolution 3D hyper-spectral images in a single 2D image through techniques based on compressed sensing. A variety of architectures have proposed Compressive Spectral Imaging (CSI) technique during the last years. An optical camera designed to capture spatio-spectral information of the scene prints projections towards a Focal Plane Array (FPA) giving the capability of storing or transmitting them. Afterwards, the original image can be reconstructed via an -norm-based optimization algorithm. The size in bytes of the FPA measurement is less than the original image; for that reason, this FPA is considered a 2D compressed version of the original 3D image.Objective: To perform a further compression of the FPA measurement for four CSI architectures, in order to increase transfer rates or to decrease storing sizes.Method: In this work, the design of the further compression using arithmetic coding is presented for four CSI architectures, and an inverse transformation is proposed. This transformation is applied to the FPA based on the structure of the optical filters and the coded apertures of the cameras used in the CSI, allowing an increasing in the compression rate. Results: Results show that the compression rate rises between 1 and 2 points in three of the architectures.Conclusions: Despite data loss in the process of transformation-quantification-compression-decompression of the FPA, the quality of the reconstructed data cube (expressed in terms of the PSNR between the reconstructed image and the original one) remains close to the original version with no further compression.Contexto: Las imágenes híper-espectrales 3D de alta resolución pueden ser capturadas en una imagen 2D mediante técnicas basadas en “sensado compresivo” (compressive sensing, en inglés). Entre estas técnicas, hay una denominada Compressive Spectral Imaging (CSI), de la cual se han propuesto diversas arquitecturas en los últimos ocho años. Una cámara óptica especialmente diseñada captura la información espacio-espectral de la escena e imprime proyecciones en un plano focal 2D (Focal Plane Array, FPA). Estas muestras se pueden transmitir o almacenar; luego la imagen original puede ser reconstruida usando comúnmente un algoritmo de optimización de la norma . El tamaño en bytes del FPA es menor que la imagen original, y éste por lo tanto puede ser considerado una versión comprimida en 2D de la imagen original en 3D.Objetivo: Realizar una compresión adicional del FPA para cuatro arquitecturas CSI, para incrementar las velocidades de transmisión o disminuir tamaños de almacenamiento.Método: En este trabajo se presentan los resultados de esta compresión adicional usando la codificación aritmética y se propone una transformación inversa que se aplica al FPA con base en la estructura de los filtros ópticos y los códigos de apertura de las cámaras usadas en CSI, lo cual permite aumentar su factor de compresión.Resultados: Los resultados muestran que el factor de compresión aumenta entre 1 y 2 puntos en tres de las arquitecturas.Conclusiones: A pesar de que hay pérdidas de datos en el proceso de transformación-cuantificación-compresión-descompresión del FPA, para cada arquitectura CSI usada, la calidad del cubo de datos posteriormente reconstruido expresada en el PSNR entre la imagen original y la reconstruida, no difiere significativamente de la versión original

Predicción de la estructura secundaria de proteínas usando máquinas de soporte vectorial

Título en ingles: Protein secondary structure prediction    using  support vector machines Abstract : Among the computational methods used for predicting secondary structure proteins highlights the use of support vector machines. This research shows the predicted secondary structure of protein from its primary amino acid sequence using Support Vector Machines. As inputs, in the proposed methodology, features are used from different structural motifs or text strings associated with the primary structure which represents the secondary structure, such as R-group and the probability that the amino acid at position adopts a central particular secondary structure. For feature extraction method is used coding of sequences in which each symbol in the primary structure is associated with each symbol in the secondary structure. The use of this encoding method reduces the dimensionality of the data of thousands of characteristics only 220 of these. The results obtained are comparable to those reported in the literature, taking about 70% accuracy. Furthermore, it is possible to reduce computational cost in the construction of classifiers because this work models the problem of multi classification as a group of binary classifiers. Key words: coding methodology; support vector machines; prediction of protein secondary structure. Resumen: Entre los métodos computacionales utilizados para la predicción de la estructura secundaria de proteínas, se destaca el uso de máquinas de soporte vectorial. Este trabajo de investigación presenta la predicción de la estructura secundaria de proteínas desde su secuencia primaria de aminoácidos usando Máquinas de Soporte Vectorial. Como entradas, en la metodología propuesta, se utilizan características de los diferentes motivos estructurales o cadenas de texto asociadas a la estructura primaria que representa la estructura secundaria, tales como el R-grupo y la probabilidad de que el aminoácido en la posición central adopte una determinada estructura secundaria. Para la extracción de características se utiliza un método de codificación de secuencias en el que cada símbolo en la estructura primaria se relaciona con cada símbolo en la estructura secundaria. El uso de este método de codificación permite reducir la dimensionalidad de los datos de miles de características a sólo 220 de estas. Los resultados obtenidos son comparables a los registrados en la literatura, teniendo cerca de un 70% de precisión. Además, se logra reducir los costos computacionales en la construcción de los clasificadores debido a que este trabajo modela el problema de multi-clasificación como un grupo de clasificadores binarios. Palabras clave: máquinas de soporte vectorial; metodología de codificación; predicción de la estructura secundaria de proteínas

Una comparación cuantitativa y cualitativa de análisis de rendimiento de las cámaras espectrales compresiva

Context: Spectral images (SI) contain spatial-spectral information about a scene arranging in a data cube, which often comprises a significant amount of data. However, traditional (SI) systems acquire data ignoring the high correlation between the measurements and the samples are redundant. Compressive spectral imaging systems compress spectral data in the acquisition step, so it allows reducing redundancy and the data amount. Recently, several spectral imaging systems have become available, providing new functionality for users and opening up the field to a wide array of new applications. For instance, the CASSI, SCSI, SSCS, and HYCA systems are four of the most outstanding systems.Methods: Some review works have provided comprehensive surveys of the available technologies and have shown how the new capabilities of spectral imaging approaches can be utilized. However, selecting a specific architecture requires a quantitative and qualitative comparison of these systems in the same scenarios.Results: This paper analyzes the qualitative and quantitative performance of these four compressive spectral imaging systems to evaluate them in the same scenarios. For that, the architectures are modeled as a system of linear equations; then, image reconstructions are accomplished through the same optimization approach, transmittance, coded aperture, and shot numbers.Conclusion: Results show that the performance of the SSCSI system attains better quality reconstruction in terms of PSNR.Contexto: Las imágenes espectrales (SI) contienen información espacio-espectral acerca de una escena disponible en un cubo de datos que usualmente comprende una cantidad significativa de éstos. Los sistemas tradicionales de (SI) adquieren datos redundantes ignorando la alta correlación entre las mediciones y las muestras redundantes. Los sistemas de compresión de imágenes espectrales comprimen los datos espectrales en la etapa de adquisición, lo que permite reducir la cantidad de datos y la redundancia. Actualmente, existen varios sistemas de imágenes espectrales disponibles que proporcionan nuevas funciones para los usuarios y abren un amplio campo de nuevas aplicaciones. Por ejemplo, los sistemas de CASSI, SCSI, SSCS, y HYCA son cuatro de los más destacados.Método: La revisión de algunos trabajos provee amplios estudios de tecnologías disponibles y muestra cómo se pueden utilizar las nuevas capacidades de los enfoques de formación de imágenes espectrales. Sin embargo, para la selección de una arquitectura específica se requiere una comparación cuantitativa y cualitativa de estos sistemas en los mismos escenarios.Resultados: En este trabajo se analiza el rendimiento cualitativo y cuantitativo de estos cuatro sistemas de compresión de imágenes espectrales para evaluarlos en los mismos escenarios. Para ello, cada arquitectura se modela como un sistema de ecuaciones lineales y el proceso de reconstrucción de las imágenes se logra con el mismo enfoque de optimización transmitancia, código de apertura y número de proyecciones.Conclusión: Se muestra que el sistema SSCSI alcanza el mejor rendimiento en la reconstrucción con el valor más alto PSNR

Un estudio comparativo de algoritmos de detección de objetivos en imágenes hiperespectrales aplicados a cultivos agrícolas en Colombia

Background: (HSI) Hyperspectral Images contain high spectral resolution information, in hundreds of contiguous bands over a specific range of the electromagnetic spectrum. In science and industry, hyperspectral information is exploited by means of classification, anomaly and target detections algorithms. Specifically, in the last two decades a wide variety of hyperspectral target detection algorithms have been proposed. However, an optimal target detection algorithm with a remarkable performance over different kinds of targets and scenarios is still an active matter of research, due to the high spectral variability and diversity of real-world scenarios.Aim: This work presents a comparative study of target detection algorithms in hyperspectral imagery applied to agricultural crops in Colombia for evaluate performance in different scenarios.Method: The evaluations were performed on 20 real HSI acquired by the satellite Hyperion sensor, and 6 synthetic HSI with different noise levels. 5 synthetic targets were implemented; more than 115 spectral real signatures were extracted, 11 of those signatures were used as target in the testing process, allowing to characterize 5 agricultural crops of Colombian northeastern in 5 different areas.Results: The results show that the Adaptive Coherence Estimator (ACE) algorithm has a better performance in terms of detection probabilities PD > 90% for different scenarios and targets of agricultural type, in both synthetic and real images.Conclusions: In applications for target detection in HSI, it is critical to find an algorithm to have optimal performance for different scenarios and targets, due to the spectral variability generated by the geographical conditions countrywide. On the other hand, this work shows that is possible the development of new research fields and applications at the national level, taking advantage of hyperspectral imaging techniques for spectral detection, specifically for Colombian agriculture.Contexto: Las imágenes hiperespectrales (HSI) contienen información en alta resolución espectral, en cientos de bandas contiguas sobre un rango del espectro electromagnético. Se ha tomado ventaja de la información espectral mediante algoritmos de clasificación, detección de cambios, de anomalías o detección de objetivos. Específicamente, en las dos últimas décadas han sido propuestos diferentes algoritmos para detectar objetivos en HSI. Sin embargo, encontrar un algoritmo de detección con un desempeño óptimo para diferentes escenarios y objetivos, aún es materia de investigación, debido a la alta variabilidad espectral y diversidad de escenarios del mundo real.Objetivo: La presente investigación realiza un estudio comparativo de algoritmos de detección de objetivos en imágenes hiperespectrales aplicados a la agricultura colombiana.Método: Las evaluaciones se realizaron sobre 20 HSI reales adquiridas por el sensor satelital Hyperion y 6 HSI sintéticas con diferentes niveles de ruido. En el desarrollo de la investigación se implantaron 5 objetivos sintéticos; y se extrajeron más de 115 firmas espectrales reales, 11 de ellas fueron usadas como objetivo en la evaluación de los algoritmos, permitiendo la caracterización de 5 cultivos agrícolas del nororiente colombiano en 5 áreas de estudio diferentes. Los resultados muestran que el algoritmo de Estimación de Coherencia Adaptativo (ACE) presenta un mejor desempeño con probabilidades de detección PD > 90% para diferentes escenarios y objetivos de tipo agrícola, tanto en imágenes sintéticas como reales.Conclusiones: En aplicaciones de detección de objetivos en HSI, es crítico encontrar un algoritmo que presente un rendimiento óptimo para diferentes escenarios y objetivos, debido a la variabilidad espectral generada por las diferentes condiciones geográficas de Colombia. Por otra parte, este trabajo permite mostrar que es posible realizar nuevas investigaciones y aplicaciones a nivel nacional tomando ventaja de las técnicas de imágenes hiperespectrales y algoritmos de detección espectral; específicamente en el sector de la agricultura colombiana

Multiresolution-based reconstruction for compressive spectral video sensing using a spectral multiplexing sensor

Spectral multiplexing sensors based on compressive sensing attempt to break the Nyquist barrier to acquire high spectral resolution scenes. Particularly, the colored coded aperture-based compressive spectral imager extended to video, or video C-CASSI, is a spectral multiplexing sensor that allows capturing spectral dynamic scenes by projecting each spectral frame onto a bidimensional detector using a 3D coded aperture. Afterwards, the compressed signal reconstruction is performed iteratively by finding a sparse solution to an undetermined linear system of equations. Even though the acquired signal can be recovered from much fewer observations by an  −  -norm recovery algorithm than using conventional sensors, the reconstruction exhibits diverse challenges originated by the temporal variable or motion. The motion during the reconstruction produces artifacts that damages the entire data. In this work, a multiresolution-based reconstruction method for compressive spectral video sensing is proposed. In this way, it obtains the temporal information from the measurements at a low computational cost. Thereby, the optimization problem to recover the signal is extended by adding temporal information in order to correct the errors originated by the scene motion. Computational experiments performed over four different spectral videos show an improvement up to 4dB in terms of peak-signal to noise ratio (PSNR) in the reconstruction quality using the multiresolution approach applied to the spectral video reconstruction with respect to the traditional inverse problem.  Los sensores de multiplexación espectral basados en muestreo compresivo intentan romper la barrera de Nyquist para adquirir escenas de alta resolución espectral. Particularmente, el sistema de imágenes espectrales de única captura basado en aperturas codificadas de color extendido a vídeo, o video – CCASSI, es un sensor de multiplexación espectral que permite la adquisición de imágenes espectrales dinámicas proyectando cada fotograma espectral sobre un detector bidimensional usando un apertura de codificación 3D. Posteriormente, la reconstrucción de la señal comprimida se realiza iterativamente encontrando una solución escasa a un sistema lineal de ecuaciones indeterminado. Si bien la señal adquirida puede ser recuperada desde un algoritmo basado en la norma l_2 − l_1, con  muchas menos observaciones en comparación a los sistemas convencionales, dicha reconstrucción presenta diversos desafíos originados por la variable temporal o el movimiento. El movimiento durante la reconstrucción produce artefactos que dañan la totalidad de los datos. En este trabajo, se propone un método de reconstrucción basado en múltiples resoluciones para la adquisición compresiva de video espectral. De este modo, el problema de optimización para recuperar la señal se amplía añadiendo la información temporal como restricción, con el objetivo de corregir los errores originados por el movimiento de la escena. Los experimentos computacionales realizados en cuatro videos espectrales diferentes muestran una mejora de hasta 4dB en términos de relación pico-señal a ruido (PSNR) en la calidad de reconstrucción usando el enfoque multirresolución aplicado a la reconstrucción de video espectral con respecto al problema de optimización que no considera el movimiento

Mejoramiento de la resolución espectral de imágenes hiperespectrales, por medio de un sistema óptico compresivo de múltiple-apertura

El sistema de sensado de imágenes espectrales, basado en la apertura codificada y de única toma (CASSI), captura la información espacial y espectral de una escena; mediante mediciones codificadas aleatorias capturadas en un sensor 2D. Un algoritmo basado en la teoría de sensado compresivo (CS), es utilizado para recuperar la escena tridimensional original a partir de las mediciones aleatorias capturadas. La calidad de reconstrucción de la escena depende exclusivamente, de la matriz de sensado del CASSI, la cual es determinada por la estructura de las aperturas codificadas que son utilizadas.En este artículo, se propone una generalización del sistema CASSI por medio del desarrollo de un sistema óptico multi-apertura, que permite el mejoramiento de la resolución espectral. En el sistema propuesto, un par de aperturas codificadas de alta resolución es introducido en el sistema CASSI, permitiendo así, la codificación tanto espacial como espectral de la imagen hiperespectral. Este enfoque permite la reconstrucción de cubos de datos hiperespectrales, donde el número de las bandas espectrales se aumenta significativamente respecto al original, y la calidad espacial es mejorada en gran medida. Así mismo, los experimentos simulados muestran mejoramiento en la relación de pico-de-señal-a-ruido (PSNR), junto con un mejor ajuste en las firmas espectrales reconstrui-das sobre los datos espectrales originales.The Coded Aperture Snapshot Spectral Imaging (CASSI) system captures the three-dimensional (3D) spatio-spectral information of a scene using a set of two-dimensional (2D) random-coded Focal Plane Array (FPA) measurements. A compressive sensing reconstruc-tion algorithm is then used to recover the underlying spatio-spectral 3D data cube. The quality of the reconstructed spectral images depends exclusively on the CASSI sensing matrix, which is determined by the structure of a set of random coded apertures. In this paper, the CASSI system is generalized by developing a multiple-aperture optical imaging system such that spectral resolution en-hancement is attainable. In the proposed system, a pair of high-resolution coded apertures is introduced into the CASSI system, allow-ing it to encode both spatial and spectral characteristics of the hyperspectral image. This approach allows the reconstruction of super-resolved hyperspectral data cubes, where the number of spectral bands is significantly increased and the quality in the spatial domain is greatly improved. Extensively simulated experiments show a gain in the peak-signal-to-noise ratio (PSNR), along with a better fit of the reconstructed spectral signatures to the original spectral data

Multiresolution-based reconstruction for compressive spectral video sensing using a spectral multiplexing sensor

Spectral multiplexing sensors based on compressive sensing attempt to break the Nyquist barrier to acquire high spectral resolution scenes. Particularly, the colored coded aperture-based compressive spectral imager extended to video, or video C-CASSI, is a spectral multiplexing sensor that allows capturing spectral dynamic scenes by projecting each spectral frame onto a bidimensional detector using a 3D coded aperture. Afterwards, the compressed signal reconstruction is performed iteratively by finding a sparse solution to an undetermined linear system of equations. Even though the acquired signal can be recovered from much fewer observations by an  −  -norm recovery algorithm than using conventional sensors, the reconstruction exhibits diverse challenges originated by the temporal variable or motion. The motion during the reconstruction produces artifacts that damages the entire data. In this work, a multiresolution-based reconstruction method for compressive spectral video sensing is proposed. In this way, it obtains the temporal information from the measurements at a low computational cost. Thereby, the optimization problem to recover the signal is extended by adding temporal information in order to correct the errors originated by the scene motion. Computational experiments performed over four different spectral videos show an improvement up to 4dB in terms of peak-signal to noise ratio (PSNR) in the reconstruction quality using the multiresolution approach applied to the spectral video reconstruction with respect to the traditional inverse problem.  Los sensores de multiplexación espectral basados en muestreo compresivo intentan romper la barrera de Nyquist para adquirir escenas de alta resolución espectral. Particularmente, el sistema de imágenes espectrales de única captura basado en aperturas codificadas de color extendido a vídeo, o video – CCASSI, es un sensor de multiplexación espectral que permite la adquisición de imágenes espectrales dinámicas proyectando cada fotograma espectral sobre un detector bidimensional usando un apertura de codificación 3D. Posteriormente, la reconstrucción de la señal comprimida se realiza iterativamente encontrando una solución escasa a un sistema lineal de ecuaciones indeterminado. Si bien la señal adquirida puede ser recuperada desde un algoritmo basado en la norma l_2 − l_1, con  muchas menos observaciones en comparación a los sistemas convencionales, dicha reconstrucción presenta diversos desafíos originados por la variable temporal o el movimiento. El movimiento durante la reconstrucción produce artefactos que dañan la totalidad de los datos. En este trabajo, se propone un método de reconstrucción basado en múltiples resoluciones para la adquisición compresiva de video espectral. De este modo, el problema de optimización para recuperar la señal se amplía añadiendo la información temporal como restricción, con el objetivo de corregir los errores originados por el movimiento de la escena. Los experimentos computacionales realizados en cuatro videos espectrales diferentes muestran una mejora de hasta 4dB en términos de relación pico-señal a ruido (PSNR) en la calidad de reconstrucción usando el enfoque multirresolución aplicado a la reconstrucción de video espectral con respecto al problema de optimización que no considera el movimiento

Design and development of a speech synthesis software for colombian spanish applied to communication through mobile devices

In several scenarios of everyday life, there is a need to communicate orally with other people. However, various technological solutions such as mobile phones cannot be used in places such as meetings, classrooms, or conference rooms without disrupting the activities of people around the speaker. This research develops a tool that enables people to establish a conversation in a public place without disrupting the surrounding environment. To this end, a speech synthesizer is implemented on a personal computer connected to a cell phone, which allows one to establish a mobile call without using the human voice. The speech synthesizer uses the diphone concatenation technique and is developed specifically for the Spanish from Colombia. A mathematical description of the synthesizer shows the decomposition of the synthesizer into various mutually independent processes. Several user-acceptance and quality tests of the obtained signal were performed to evaluate the performance of the tool. The results show a high signal to noise ratio of generated signals and a high intelligibility of the tool