Social Relation Recognition in Egocentric Photostreams

This paper proposes an approach to automatically categorize the social interactions of a user wearing a photo-camera 2fpm, by relying solely on what the camera is seeing. The problem is challenging due to the overwhelming complexity of social life and the extreme intra-class variability of social interactions captured under unconstrained conditions. We adopt the formalization proposed in Bugental's social theory, that groups human relations into five social domains with related categories. Our method is a new deep learning architecture that exploits the hierarchical structure of the label space and relies on a set of social attributes estimated at frame level to provide a semantic representation of social interactions. Experimental results on the new EgoSocialRelation dataset demonstrate the effectiveness of our proposal.Comment: Accepted at ICIP 201

Medición de erosión en modelos físicos utilizando una cámara KINECT

En este trabajo se presenta una novedosa técnica para medición de erosión en modelos físicos a escala reducida utilizando un método no intrusivo basado en el uso de una cámara RGB-D Kinect. Esta cámara permite detectar un plano de profundidades a través de un sensor láser, y generar simultáneamente una imagen color óptica que se corresponde con dicho plano. Se consigue así los datos 3D de la superficie final de cada ensayo hidrosedimentológico realizado y una visualización detallada de la condición alcanzada. El objetivo planteado fue automatizar la recolección de datos topográficos resultantes de cada ensayo de erosión, desarrollando una metodología que pueda ser replicable en futuros proyectos. Los datos topográficos utilizados se midieron en el modelo físico tridimensional Los Molinos en escala 1 65 con fondo móvil, construido en el Laboratorio de Hidráulica de la Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales, de la Universidad Nacional de Córdoba. Como resultado de este trabajo se presentan los mapas digitales relevados durante un ensayo en particular, los cuales se validaron con una nube de puntos característicos medidos en forma directa en este escenario analizando. Finalmente se evaluaron ventajas y desventajas de esta nueva técnica propuesta respecto de las técnicas tradiciones utilizadas en laboratorio.Fil: Pagot, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Hidráulica; Argentina.Fil: Sanchez Aimar, Emanuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.Fil: Bellino, Nicolás. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Hidráulica; Argentina.Fil: Apostolo, Cristian. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Hidráulica; Argentina.Fil: Corral, Mariano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Hidráulica; Argentina.Fil: Rodriguez, Andrés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.Fil: Bustos, Oscar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.Fil: Hillman, Gerardo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Hidráulica; Argentina.Ingeniería Civi

Medición de erosión en modelos físicos utilizando una cámara Kinect

En este trabajo se presenta una novedosa técnica para medición de erosión en modelos físicos a escala reducida utilizando un método no intrusivo basado en el uso de una cámara RGB-D “Kinect” (Microsoft, 2010). Esta cámara permite detectar un plano de profundidades a través de un sensor láser, y generar simultáneamente una imagen color óptica que se corresponde con dicho plano. Se consigue así los datos 3D de la superficie final de cada ensayo hidrosedimentológico realizado y una visualización detallada de la condición alcanzada. El objetivo planteado fue automatizar la recolección de datos topográficos resultantes de cada ensayo de erosión, desarrollando una metodología que pueda ser replicable en futuros proyectos. Los datos topográficos utilizados se midieron en el modelo físico tridimensional “Los Molinos” en escala 1:65 con fondo móvil, construido en el Laboratorio de Hidráulica de la Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales, de la Universidad Nacional de Córdoba. Como resultado de este trabajo se presentan los mapas digitales relevados durante un ensayo en particular, los cuales se validaron con una nube de puntos característicos medidos en forma directa en este escenario analizando. Finalmente se evaluaron ventajas y desventajas de esta nueva técnica propuesta respecto de las técnicas tradiciones utilizadas en laboratorio.Fil: Pagot, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Hidráulica; Argentina.Fil: Sanchez Aimar, Emanuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.Fil: Bellino, Nicolás. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Hidráulica; Argentina.Fil: Apostolo, Cristian. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Hidráulica; Argentina.Fil: Corral, Mariano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Hidráulica; Argentina.Fil: Rodriguez, Andrés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.Fil: Bustos, Oscar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina.Fil: Hillman, Gerardo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Hidráulica; Argentina.Ingeniería Civi

Applying recurrent neural networks for egocentric activity recognition

Presentamos un método para la categorización automática de relaciones sociales en secuencias de imágenes egocéntricas. Por cada imagen, extraemos características visuales con redes convolucionales (atributos como edad, genero, etc.) y luego clasificamos las secuencias temporales con un modelo LSTM

Applying recurrent neural networks for egocentric activity recognition

Presentamos un método para la categorización automática de relaciones sociales en secuencias de imágenes egocéntricas. Por cada imagen, extraemos características visuales con redes convolucionales (atributos como edad, genero, etc.) y luego clasificamos las secuencias temporales con un modelo LSTM

Balanced Product of Experts for Long-Tailed Recognition

Many real-world recognition problems suffer from an imbalanced or long-tailed label distribution. Those distributions make representation learning more challenging due to limited generalization over the tail classes. If the test distribution differs from the training distribution, e.g. uniform versus long-tailed, the problem of the distribution shift needs to be addressed. To this aim, recent works have extended softmax cross-entropy using margin modifications, inspired by Bayes' theorem. In this paper, we generalize several approaches with a Balanced Product of Experts (BalPoE), which combines a family of models with different test-time target distributions to tackle the imbalance in the data. The proposed experts are trained in a single stage, either jointly or independently, and fused seamlessly into a BalPoE. We show that BalPoE is Fisher consistent for minimizing the balanced error and perform extensive experiments to validate the effectiveness of our approach. Finally, we investigate the effect of Mixup in this setting, discovering that regularization is a key ingredient for learning calibrated experts. Our experiments show that a regularized BalPoE can perform remarkably well in test accuracy and calibration metrics, leading to state-of-the-art results on CIFAR-100-LT, ImageNet-LT, and iNaturalist-2018 datasets. The code will be made publicly available upon paper acceptance.Comment: 19 pages, under revie

Técnica Digital para Medición de Erosión en Modelos Físicos

Se presenta una técnica digital experimental para medir la erosión en modelos físicos a escala reducida. Esta técnica permite generar en detalle mapeos tridimensionales de la superficie de interés, registrando lasescenas resultantesde un ensayo hidráulico. En este trabajo se utilizó una cámara Kinect de Microsoft la cual genera una imagen óptica y otra imagen de profundidades. Los datos de profundidades medidos y sus ubicaciones, permiten reconstruir digitalmente la superficie erosionada con mayor resolución espacialrespecto de la técnica utilizada tradicionalmente (que consiste en un relevamiento manual de puntos, utilizando un nivel óptico y una mira milimétrica).La técnica digital propuesta no modifica la condición del modelo, es una técnica no intrusiva. Esta técnica mejora significativamente la resolucióny la cobertura espacial del área medida, mediante solapamiento de imágenes, además disminuye, en forma importante, el tiempo empleado en realizar la medición topobatimétrica de cada ensayo.An experimental digital technique is presented tomeasuring erosion in physical scale models. This technique allows generatingdetailed3D mapping of the surface, resulting recorded scenes of a hydraulic test. In this paper,an Microsoft Kinect camera was used.This camera allows generate an optical imageand another image of depths. The data measured depths and his locations allow digitally reconstruct the surface with higher spatial resolution of the technique traditionally used (which is a manual survey points, using an optical leveland millimeter scale). The proposed digital technique does not modifythe condition of the model, it is a non-intrusive technique.This technique significantly improves the spatial resolution and density pointsof the coveragearea by overlap of images, and reduces the time spent in each topobathimetric measurement.Fil: Pagot, Mariana Renee. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; ArgentinaFil: Sanchez Aimar, Emanuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; ArgentinaFil: Vaca, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; ArgentinaFil: Bellino, Nicolás. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; ArgentinaFil: Gillen, Nicolás. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; ArgentinaFil: Hillman, Gerardo Daniel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; ArgentinaFil: Rodriguez, Andres. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin