Deep Landmarking: Reconocimiento automático de estructuras anatómicas por medio de morfometría geométrica

La adquisición de información fenotípica es un aspecto clave en diversos contextos, incluyendo análisis biométricos, estudios bioantropológicos, investigaciones biomédicas, y ciencia forense por citar algunos.Para ello se requiere la identificación automática de estructuras anatómicas de interés biométrico, como por ejemplo huellas dactilares, patrones en el iris, o rasgos faciales.Estas estructuras son utilizadas masivamente, pero poseen la desventaja de requerir intrusión para adquirir la información a ser analizada.En esta tesis presentamos un nuevo método, basado en la Morfometría Geométrica, para la detección y extacción automática de datos anatómicos característicos (features) en la forma de hitos (landmarks) en 2D o 3D.Para ello se entrenó una red neuronal con conjuntos de datos obtenidos en forma supervisada por medio de expertos antropólogos y biólogos. El sistema resultante posee la capacidad de realizar landmarking en forma automática en imágenes y video sin preparación previa, obteniéndose parámetros de calidad equivalente o superiores a los adquiridos por expertos humanos.Estos resultados abren la posibilidad de generar en forma automática y confiable vectores de atributos basados en propiedades fenotípicas.Se exploran algunas aplicaciones en diversos contextos incluyendo biometría, videojuegos, interfases naturales y otras aplicaciones.Accurate gathering of phenotypic information is a key aspect in several subject matters, including biometric identification, biomedical analysis, bioanthropology studies, forensics, and many other. Automatic identification of anatomical structures of biometric interest, such as fingerprints, iris patterns, or facial traits, are extensively used in applications like access control, anthropological research, and surveillance, all having in common the drawback of requiring intrusive means for acquiring the required information. In this thesis we present a new method, based on two well established methodologies, Geometric Morphometrics and Deep Learning algorithms, for automatic phenotype detection and feature extraction in the form of 2D and 3D landmarks. A convolutional neural network was trained with a set of manually landmarked examples. The trained network is able to provide morphometric landmarks on images automatically, with a performance that matches human assisted landmarking. The ability to perform in the open (i.e., in images or video taken with no specific acquisition preparation). The feasibility of using landmarks as feature vectors for different classifications tasks is explored in a novel spectrum of biometrics, video games, and natural user interfaces applications.Fil: Cintas, Celia. Universidad Nacional del Sur; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina. Autor

Posicionamiento de vértebras mediante landmarks y redes bayesianas

Este trabajo pone el foco en una mejora del método tradicional, de observación de la vértebra a clásifi car por parte del paleontólogo, quien mediante sus conocimientos empíricos determina una posición aproximada de la misma en la espina dorsal. El objetivo es automatizar estos pasos vía aplicaciones de la visión arti ficial, tales como el reconocimiento de objetos y patrones, y propone la aplicación de Morfometría Geométrica, Redes Bayesianas, y Redes Neuronales en particular, como ente clasifi cador, para de- terminar el posicionamiento de vértebras en la espina dorsal de los Saurópodos. Como resultado se ha logrado PyBones, un sistema que aporta una base para actuales y futuros trabajos en la clasi cación de fósiles, para lo cual implementa una base de conocimiento mediante parámetros de las imágenes obtenidas, sin necesidad de almacenar las mismas, y un agente clasi ficador. Cambiando los datos (landmarks, variaciones de los mismos y reglas) se da lugar a la clasi cación de otros tipos de fósiles, como por ejemplo los dientes.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Posicionamiento automático de landmarks anatómicos en ojos

Se muestra el desarrollo de una aplicaci ón para la detección y adquisicióon autom ática de landmarks y semilandmarks pertenecientes al ojo, en particular los p árpados en un espacio bidimensional. En fases ulteriores de este trabajo se continuar a con otra informaci ón fenot ípica cuantitativa como el color de ojos y otros rasgos faciales. Con Popeye se plantea mejorar el relevamiento de información fenotí pica externa destinada tanto a estudios de Genéetica Cuantitativa que buscan identifi car marcadores gen éticos involucrados en la expresi ón de dichos fenotipos, como a alimentar bases de datos masivas empleadas en protocolos de fenotipado forense por ADN (DNA forensic phenotyping), una t écnica que busca predecir valores de determinados fenotipos para un individuo a partir de una muestra de su ADN.Eje: Workshop Computación gráfica, imágenes y visualización (WCGIV)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Procesamiento inteligente de imágenes: Posicionamiento de vértebras mediante Landmarks y Redes Neuronales

El proyecto \Procesamiento Inteligente de Imágenes" enfoca el desarrollo y la aplicación de metodologías de la inteligencia artifícial y el reconocimiento de patrones en el procesamiento digital de imágenes, para la segmentación, búsqueda de descriptores e identifícación de características en imágenes digitales de diverso origen, en particular en imágenes satelitales, aéreas, imágenes médicas, etc. así como en video en formato digital. En dichos contextos el objetivo consiste en encontrar métodos no supervisados de reconocimiento de características, identifícación de objetos, acciones o características, describir el contenido, y en general automatizar las tareas cognitivas que usualmente requieren supervisión humana. En el marco del mismo se lleva adelante el desarrollo de la tesina de grado \Posicionamiento de vértebras mediante Landmarks y Redes Bayesianas", cuyo objetivo primario es desarrollar una base para actuales y futuros trabajos de clasifícación de fósiles, para lo cual se previó diseñar e implementar una base de conocimiento de imágenes, sin necesidad de almacenar las mismas sino determinados parámetros, y desarrollar un agente clasifícador aplicando Redes Bayesianas. Durante la investigación, centrada especialmente en la clasifícación de vértebras, en particular de Saurópodos, se denominó como variante la implementación de una solución aplicando Redes Neuronales. Palabras Clave: Inteligencia Artícial, Procesamiento de Imágenes, Fósiles, Redes Bayesianas, Redes Neuronales, Landmarks, Reconocimiento de Objetos.Eje: Computación gráfica, imágenes y visualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Domain-agnostic and Multi-level Evaluation of Generative Models

While the capabilities of generative models heavily improved in different domains (images, text, graphs, molecules, etc.), their evaluation metrics largely remain based on simplified quantities or manual inspection with limited practicality. To this end, we propose a framework for Multi-level Performance Evaluation of Generative mOdels (MPEGO), which could be employed across different domains. MPEGO aims to quantify generation performance hierarchically, starting from a sub-feature-based low-level evaluation to a global features-based high-level evaluation. MPEGO offers great customizability as the employed features are entirely user-driven and can thus be highly domain/problem-specific while being arbitrarily complex (e.g., outcomes of experimental procedures). We validate MPEGO using multiple generative models across several datasets from the material discovery domain. An ablation study is conducted to study the plausibility of intermediate steps in MPEGO. Results demonstrate that MPEGO provides a flexible, user-driven, and multi-level evaluation framework, with practical insights on the generation quality. The framework, source code, and experiments will be available at https://github.com/GT4SD/mpego

Reconstruction of Iberian ceramic potteries using generative adversarial networks

Several aspects of past culture, including historical trends, are inferred from time-based patterns observed in archaeological artifacts belonging to different periods. The presence and variation of these objects provides important clues about the Neolithic revolution and given their relative abundance in most archaeological sites, ceramic potteries are significantly helpful in this purpose. Nonetheless, most available pottery is fragmented, leading to missing morphological information. Currently, the reassembly of fragmented objects from a collection of thousands of mixed fragments is a daunting and time-consuming task done almost exclusively by hand, which requires the physical manipulation of the fragments. To overcome the challenges of manual reconstruction and improve the quality of reconstructed samples, we present IberianGAN, a customized Generative Adversarial Network (GAN) tested on an extensive database with complete and fragmented references. We trained the model with 1072 samples corresponding to Iberian wheel-made pottery profiles belonging to archaeological sites located in the upper valley of the Guadalquivir River (Spain). Furthermore, we provide quantitative and qualitative assessments to measure the quality of the reconstructed samples, along with domain expert evaluation with archaeologists. The resulting framework is a possible way to facilitate pottery reconstruction from partial fragments of an original piece.Fil: Navarro, Jose Pablo. Universidad Nacional de la Patagonia "San Juan Bosco". Facultad de Ingeniería - Sede Puerto Madryn. Departamento de Informática; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; ArgentinaFil: Cintas, Celia. Catholic University Of Eastern Africa; KeniaFil: Lucena, Manuel. Universidad de Jaén; EspañaFil: Fuertes, José Manuel. Universidad de Jaén; EspañaFil: Segura, Rafael. Universidad de Jaén; EspañaFil: Delrieux, Claudio Augusto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Universidad Nacional del Sur; ArgentinaFil: Gonzalez-Jose, Rolando. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentin