Descripción de textura en imágenes utilizando Local Binary Pattern (LPB)

Cap. 7, pp. 115-130En este capítulo vamos a estudiar uno de los descriptores de textura más utilizados en la actualidad, llamado Local Binary Pattern (LBP) o patrón binario local, que tiene numerosas aplicaciones en el análisis de imágenes digitales y, en general, en la visión por computador. Previamente, se introducirá el concepto de textura en una imagen digital y los tipos de descriptores que se utilizan para caracterizarla. Posteriormente se explicará con detalle qué es y cómo se obtiene un Patrón Binario Local (LBP), algunas variaciones en su cálculo que fueron propuestas como extensiones al descriptor básico y tres métodos derivados del LBP como son el ALBP (Adaptive Local Binary Pattern), el LBPV (Local Binary Pattern Variance) y el CLBP (Completed Local Binary Pattern). Finalmente se comentan algunas aplicaciones tanto del LBP como de sus métodos derivados

Textile Retrieval Based on Image Content from CDC and Webcam Cameras in Indoor Environments

[EN] Textile based image retrieval for indoor environments can be used to retrieve images that contain the same textile, which may indicate that scenes are related. This makes up a useful approach for law enforcement agencies who want to find evidence based on matching between textiles. In this paper, we propose a novel pipeline that allows searching and retrieving textiles that appear in pictures of real scenes. Our approach is based on first obtaining regions containing textiles by using MSER on high pass filtered images of the RGB, HSV and Hue channels of the original photo. To describe the textile regions, we demonstrated that the combination of HOG and HCLOSIB is the best option for our proposal when using the correlation distance to match the query textile patch with the candidate regions. Furthermore, we introduce a new dataset, TextilTube, which comprises a total of 1913 textile regions labelled within 67 classes. We yielded 84.94% of success in the 40 nearest coincidences and 37.44% of precision taking into account just the first coincidence, which outperforms the current deep learning methods evaluated. Experimental results show that this pipeline can be used to set up an effective textile based image retrieval system in indoor environments.SIGrant INCIBEC-2015-02493 corresponding to “Ayudas para la Excelencia de los Equipos de Investigación avanzada en ciberseguridad”, the framework agreement between the University of León and INCIBE (Spanish National Cybersecurity Institute) under Addendum 22PIRTU program of the Regional Government of Castilla y LeónWe gratefully acknowledge the support of Nvidia Corporation for their kind donation of GPUs (GeForce GTX Titan X and K-40) that were used in this work

aZIBO Shape Descriptor for Monitoring Tool Wear in Milling

El objetivo de este trabajo es estimar eficientemente el desgaste del mecanizado de metales y mejorar las operaciones de sustitución de la herramienta. El procesamiento de imágenes y la clasificación se utilizan para automatizar la toma de decisiones sobre el tiempo adecuado para el reemplazo dela herramienta. Específicamente, el descriptor de forma aZIBO (momentos absolutos de Zernike con orientación de contorno invariable) se ha utilizado para caracterizar el desgaste de la plaquita y garantizar su uso óptimo. Se ha creado un conjunto de datos compuesto por 577 regiones con diferentes niveles de desgaste. Se han llevado a cabo dos procesos de clasificación diferentes: el primero con tres clases diferentes (desgaste bajo, medio y alto -L, M y H, respectivamente) y el segundo con sólo dos clases: Low (L) y High (H). La clasificación se llevó a cabo utilizando por un lado kNN con cinco distancias diferentes y cinco valores de k y, por otra parte, una máquina de vectores de soporte (SVM). El rendimiento de aZIBO se ha comparado con descriptores de forma clásicos como los momentos de Hu y Flusser. Los supera, obteniendo tasas de éxito de hasta el 91,33% para la clasificación L-H y 90,12% para la clasificación L-M-H

Evaluation of Country Dietary Habits Using Machine Learning Techniques in Relation to Deaths from COVID-19

[EN] COVID-19 disease has affected almost every country in the world. The large number of infected people and the different mortality rates between countries has given rise to many hypotheses about the key points that make the virus so lethal in some places. In this study, the eating habits of 170 countries were evaluated in order to find correlations between these habits and mortality rates caused by COVID-19 using machine learning techniques that group the countries together according to the different distribution of fat, energy, and protein across 23 different types of food, as well as the amount ingested in kilograms. Results shown how obesity and the high consumption of fats appear in countries with the highest death rates, whereas countries with a lower rate have a higher level of cereal consumption accompanied by a lower total average intake of kilocalories.S

Survival and grade of the glioma prediction using transfer learning

[EN] Glioblastoma is a highly malignant brain tumor with a life expectancy of only 3–6 months without treatment. Detecting and predicting its survival and grade accurately are crucial. This study introduces a novel approach using transfer learning techniques. Various pre-trained networks, including EfficientNet, ResNet, VGG16, and Inception, were tested through exhaustive optimization to identify the most suitable architecture. Transfer learning was applied to fine-tune these models on a glioblastoma image dataset, aiming to achieve two objectives: survival and tumor grade prediction.The experimental results show 65% accuracy in survival prediction, classifying patients into short, medium, or long survival categories. Additionally, the prediction of tumor grade achieved an accuracy of 97%, accurately differentiating low-grade gliomas (LGG) and high-grade gliomas (HGG). The success of the approach is attributed to the effectiveness of transfer learning, surpassing the current state-of-the-art methods. In conclusion, this study presents a promising method for predicting the survival and grade of glioblastoma. Transfer learning demonstrates its potential in enhancing prediction models, particularly in scenarios with limited large datasets. These findings hold promise for improving diagnostic and treatment approaches for glioblastoma patients.S

Cómo estimar la edad de las personas utilizando imágenes de su rostro

pp. 3-22El proyecto aquí presentado propone estudiar y evaluar diferentes métodos que permitan estimar la edad de personas analizando imágenes de sus rostros. Se estudiará asimismo cómo podría ser el proceso de implantación en robots que se muevan en entornos públicos pero cerrados como pueden ser museos, oficinas, bancos, etc. con el fin de identificar a personas mayores en dichos entornos. El reconocimiento de la edad a partir del rostro podría utilizarse para prestar atención especial a personas mayores que atiendan a eventos públicos o se encuentren en estaciones de tren, aeropuertos o similar. La asistencia podría prestarse detectando el número de personas que superan cierta edad presentes en estos entornos utilizando para ello las cámaras de los sistemas de vigilancia ubicadas en estos entornos públicos. Dicho conocimiento podría servir para poner en alerta a sistemas de asistencia, para hacer seguimiento de dichas personas y actuar inmediatamente en caso de necesidad o para informar a sistemas autónomos robotizados que podrían acudir para guiar o ayudar en el transporte de equipajes. El sistema podría extenderse en estudios futuros estableciendo una clasificación del posible nivel de asistencia en función del equipaje que acarren, su velocidad de desplazamiento, su postura corporal, etc. La estimación de la edad presenta gran interés y puede ser usada en una gran variedad de aplicaciones, destacando la novedad del enfoque propuesto. Consideramos que la experiencia del equipo investigador en el campo de visión artificial se adecua a la propuesta de proyecto como avalan nuestros proyectos y artículos previos. Además, a raíz del trabajo se producirán varios entregables y se espera publicar al menos un artículo para congresos o revistas relacionadas con el tema.N

Detección de rostro y estimación de edad y género utilizando sistemas de visión portables de bajo coste

P. 21-46En este artículo presentamos una aplicación para detección de rostros y la estimación de su edad y género en un vídeo adquirido mediante una cámara conectada a un sistema SBC (en concreto, un modelo ODroid U3). Además, se ha probado el software con una base de datos de imágenes de rostros. La estimación de la edad se ha realizado con un error de 5.55–6.57 años en todos los grupos de edad evaluados. El reconocimiento del género varió dependiendo del grupo de edad: la tasa de aciertos fue alta (entre 70% y 82%), salvo en varones menores de 18 años y en mujeres mayores de 65, en consonancia con lo observado en (BenAbdelkader y Griffin, 2005).N

Methods for improving texture description by using statistical information extracted from the image gradient = Técnicas para la mejora de la descripción de textura utilizando información estadística del gradiente de la imagen

203 p.Descripción adaptativa de textura y métodos robustos de estimación de poblaciones para la valoración seminal