Presentació dels ponents i el tema de la jornada : la projecció a la ciutat i la col·laboració entre biblioteques. Universitat i ciutat

Acte de presentació dels ponents i del tema de la jornad

Inauguració de les IV Jornades Internacionals de Comunicació i Societat

Acte d'inauguració de les IV Jornades Internacionals de Comunicació i Societat a càrrec de Marta Madrenas, segona tinent d'alcalde de l'Ajuntament de Girona; Jordi Freixenet, vicerector de recerca i Lluís Costa, director del Grup de recerca Comunicació Social i Instituciona

Inauguració de les IV Jornades Internacionals de Comunicació i Societat

Acte d'inauguració de les IV Jornades Internacionals de Comunicació i Societat a càrrec de Marta Madrenas, segona tinent d'alcalde de l'Ajuntament de Girona; Jordi Freixenet, vicerector de recerca i Lluís Costa, director del Grup de recerca Comunicació Social i Instituciona

Perquè hem tingut èxit en el disseny ECTS d'una assignatura de màster en un entorn multicultural

En aquest treball presentem la nostra experiència en el disseny d’una assignatura compartida entre el màster europeu Erasmus Mundus en Visió per Computador i Robòtica (VIBOT) i el màster local en Informàtica Industrial i Automàtica, ambdós oficials. En l’assignatura s’ha treballat amb estudiants procedents dels cinc continents, barrejant en grups de treball estudiants estrangers i nacionals. Els resultats han estat molt bons. Ens avalen tant les enquestes realitzades pels estudiants com els resultats acadèmics que han aconseguit. En aquest article presentem el disseny que vam fer de l’assignatura; detallem els objectius que ens vam marcar i descrivim el pla d’activitats que vam preveure perquè els estudiants no es poguessin escapar d’aprendre, i tot això en un entorn internacional. Finalment, reflexionem sobre, segons el nostre criteri, quina és la clau de l’èxi

Presentació del seminari

Acte de presentació del seminari del professor Daniel C. Dennett, de la Tufts University, Massachusetts, EUA, a càrrec de Joan Vergès, director de la Càtedra Ferrater Mora i de Jordi Freixenet, vicerector de recerca de la Ud

A review of source detection approaches in astronomical images

Astronomical images provide information about the great variety of celestial objects in the Universe, the physical processes taking place in it, and the formation and evolution of the cosmos. Great efforts are made to automatically detect stellar bodies in images due to the large volumes of data and the fact that the intensity of many sources is at the detection level of the instrument. In this paper, we review the main approaches to automated source detection. The main features of the detection algorithms are analysed and the most important techniques are classified into different strategies according to their type of image transformation and their main detection principle; at the same time their strengths and weaknesses are highlighted. A qualitative and quantitative evaluation of the results of the most representative approaches is also presentedThis work has been supported by Grant AYA2010-21782-C03-02 from EMCI-Ministerio de Ciencia e Innovacion. MM holds an FI grant 2011FI_B 0008

Unsupervised active regions for multiresolution image segmentation

An unsupervised approach to image segmentation which fuses region and boundary information is presented. The proposed approach takes advantage of the combined use of 3 different strategies: the guidance of seed placement, the control of decision criterion, and the boundary refinement. The new algorithm uses the boundary information to initialize a set of active regions which compete for the pixels in order to segment the whole image. The method is implemented on a multiresolution representation which ensures noise robustness as well as computation efficiency. The accuracy of the segmentation results has been proven through an objective comparative evaluation of the metho

Use of decision trees in colour feature selection: application to object recognition in outdoor scenes

A new method for the automated selection of colour features is described. The algorithm consists of two stages of processing. In the first, a complete set of colour features is calculated for every object of interest in an image. In the second stage, each object is mapped into several n-dimensional feature spaces in order to select the feature set with the smallest variables able to discriminate the remaining objects. The evaluation of the discrimination power for each concrete subset of features is performed by means of decision trees composed of linear discrimination functions. This method can provide valuable help in outdoor scene analysis where no colour space has been demonstrated as being the most suitable. Experiment results recognizing objects in outdoor scenes are reporte