An image processing pipeline to segment iris for unconstrained cow identification system

One of the most evident costs in cow farming is the identification of the animals. Classic identification processes are labour-intensive, prone to human errors and invasive for the animal. An automated alternative is an animal identification based on unique biometric patterns like iris recognition; in this context, correct segmentation of the region of interest becomes of critical importance. This work introduces a bovine iris segmentation pipeline that processes images taken in the wild, extracting the iris region. The solution deals with images taken with a regular visible-light camera in real scenarios, where reflections in the iris and camera flash introduce a high level of noise that makes the segmentation procedure challenging. Traditional segmentation techniques for the human iris are not applicable given the nature of the bovine eye; at this aim, a dataset composed of catalogued images and manually labelled ground truth data of Aberdeen-Angus has been used for the experiments and made publicly available. The unique ID number for each different animal in the dataset is provided, making it suitable for recognition tasks. Segmentation results have been validated with our dataset showing high reliability: with the most pessimistic metric (i.e. intersection over union), a mean score of 0.8957 has been obtained.Fil: Larregui, Juan Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación; ArgentinaFil: Cazzato, Dario. : University Of Luxembourg; Luxemburgo. Interdisciplinary Centre For Security Reliability And T; LuxemburgoFil: Castro, Silvia Mabel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentin

Reconstrucción y animación 3D

En los campos de la Computación Gráfica y de la Visión por Computadora nos encontramos con dos desafíos importantes. En primer lugar, dentro del área de la Reconstrucción 3D, la recuperación de información de profundidad a partir de imágenes es una tarea laboriosa que requiere no sólo el análisis de características en las imágenes, sino también la correcta aplicación de las propiedades de la geometría de la perspectiva. Por otro lado, dentro del área de animación, conseguir una animación realista de humanos virtuales no es sólo una tarea sumamente compleja, sino que además, cualquier imperfección es altamente perceptible y produce el rechazo de quien lo observa. Es por esto que muchas aplicaciones utilizan capturas de movimientos para animar sus humanos virtuales. El objetivo general de esta línea de investigación consiste tanto en el estudio y análisis de técnicas de Reconstrucción 3D a partir de imágenes, como en el análisis de capturas de movimientos para identificar las principales características de los movimientos reales y modelar estos movimientos de manera que permitan ser reproducidos en la animaciones. Los trabajos se realizan dentro del VyGLab entre becarios y docentes investigadores de la Universidad Nacional del Sur.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y Visualización.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Reconstrucción y animación 3D

En los campos de la Computación Gráfica y de la Visión por Computadora nos encontramos con dos desafíos importantes. En primer lugar, dentro del área de la Reconstrucción 3D, la recuperación de información de profundidad a partir de imágenes es una tarea laboriosa que requiere no sólo el análisis de características en las imágenes, sino también la correcta aplicación de las propiedades de la geometría de la perspectiva. Por otro lado, dentro del área de animación, conseguir una animación realista de humanos virtuales no es sólo una tarea sumamente compleja, sino que además, cualquier imperfección es altamente perceptible y produce el rechazo de quien lo observa. Es por esto que muchas aplicaciones utilizan capturas de movimientos para animar sus humanos virtuales. El objetivo general de esta línea de investigación consiste tanto en el estudio y análisis de técnicas de Reconstrucción 3D a partir de imágenes, como en el análisis de capturas de movimientos para identificar las principales características de los movimientos reales y modelar estos movimientos de manera que permitan ser reproducidos en la animaciones. Los trabajos se realizan dentro del VyGLab entre becarios y docentes investigadores de la Universidad Nacional del Sur.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y Visualización.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Reconstrucción y animación 3D

En los campos de la Computación Gráfica y de la Visión por Computadora nos encontramos con dos desafíos importantes. En primer lugar, dentro del área de la Reconstrucción 3D, la recuperación de información de profundidad a partir de imágenes es una tarea laboriosa que requiere no sólo el análisis de características en las imágenes, sino también la correcta aplicación de las propiedades de la geometría de la perspectiva. Por otro lado, dentro del área de animación, conseguir una animación realista de humanos virtuales no es sólo una tarea sumamente compleja, sino que además, cualquier imperfección es altamente perceptible y produce el rechazo de quien lo observa. Es por esto que muchas aplicaciones utilizan capturas de movimientos para animar sus humanos virtuales. El objetivo general de esta línea de investigación consiste tanto en el estudio y análisis de técnicas de Reconstrucción 3D a partir de imágenes, como en el análisis de capturas de movimientos para identificar las principales características de los movimientos reales y modelar estos movimientos de manera que permitan ser reproducidos en la animaciones. Los trabajos se realizan dentro del VyGLab entre becarios y docentes investigadores de la Universidad Nacional del Sur.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y Visualización.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Técnicas de análisis de información en neurociencias aplicadas

Determinar cuál es la información más relevante de un conjunto de datos es una tarea fundamental en su proceso de análisis. En grandes conjuntos de datos multidimensionales es crucial poder determinar cuáles son las dimensiones más relevantes que caracterizan el conjunto de datos con una mínima pérdida de información en dicha transformación; esto es relevante tanto desde el punto de vista del análisis computacional como desde el visual. Para ello, se aplican técnicas de reducción dimensional. Otro aspecto importante es la determinación de características distintivas de los subconjuntos para su posterior diferenciación. Este proceso es conocido como extracción de características. El seguimiento de los movimientos oculares (eye tracking) permite evaluar la información adquirida por una persona durante la lectura u observación de una imagen. Durante ambos procesos, el ojo realiza movimientos en las cuales la información es adquirida para luego ser interpretada por el cerebro. El eye-tracker registra y graba tanto información relativa a los movimientos como el tiempo que necesita la persona para procesar la información. Esta técnica es utilizada en disciplinas muy diversas vinculadas a la evaluación de los procesos cognitivos que se desarrollan en el ser humano. Los eye-tracker son en general dispositivos de un costo muy elevado y que requieren una calibración para su uso. Dependiendo de la aplicación que se le quiera dar a la información extraída o de la patología del sujeto de estudio, a veces no es posible realizar este proceso. Nuestro grupo de investigación actualmente trabaja en técnicas de reducción dimensional, visualización y extracción de características además de en la utilización de estas técnicas para diseñar y desarrollar eyetrackers de bajo costo, independientes de la posición y libres de calibración.Eje: Bases de datos y Minería de datos.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modelado multirresolución para la representación de imágenes y de objetos 3D

Una representación adecuada de la información visual constituye la base de muchas tareas de procesamiento de imágenes y de volúmenes tales como compresión, filtrado y segmentación, entre otras. En lo que respecta a aplicaciones prácticas, se requieren nuevas representaciones y algoritmos tanto en lo que respecta a representaciones 2D para imágenes como a representaciones 3D para volúmenes. Las características esenciales que buscamos en estos métodos es que tengan fundamentos matemáticos sólidos, algoritmos numéricos robustos, generalidad y uniformidad, de modo tal que los algoritmos básicos sean simples y que capturen la información esencial del objeto a representar mediante una descripción compacta. En este contexto, las representaciones multirresolución han sido consideradas como una alternativa muy atractiva que satisface estos requerimientos. Esto motiva la generación de nuevas formas de representación en las que estamos trabajando actualmente. En este trabajo se presentan las distintas líneas en lo que respecta al modelado de volúmenes mediante la definición de wavelets sobre grillas tetraédricas no anidadas, al filtrado de objetos volumétricos 3D que considera la anisotropía de los mismos y también a métodos de representación de imágenes mediante curvelets con el objeto de facilitar la segmentación en imágenes biológicas.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

An image processing pipeline to segment iris for unconstrained cow identification system

One of the most evident costs in cow farming is the identification of the animals. Classic identification processes are labour-intensive, prone to human errors and invasive for the animal. An automated alternative is an animal identification based on unique biometric patterns like iris recognition; in this context, correct segmentation of the region of interest becomes of critical importance. This work introduces a bovine iris segmentation pipeline that processes images taken in the wild, extracting the iris region. The solution deals with images taken with a regular visible-light camera in real scenarios, where reflections in the iris and camera flash introduce a high level of noise that makes the segmentation procedure challenging. Traditional segmentation techniques for the human iris are not applicable given the nature of the bovine eye; at this aim, a dataset composed of catalogued images and manually labelled ground truth data of Aberdeen-Angus has been used for the experiments and made publicly available. The unique ID number for each different animal in the dataset is provided, making it suitable for recognition tasks. Segmentation results have been validated with our dataset showing high reliability: with the most pessimistic metric (i.e. intersection over union), a mean score of 0.8957 has been obtained

La Realidad Aumentada como complemento motivacional

El acelerado avance de la tecnología permite que las tecnologías emergentes sean accesibles por todos los usuarios. Ejemplos de estas tecnologías son la Realidad Aumentada y la Reconstrucción 3D, que gracias a dispositivos como tabletas o teléfonos inteligentes, pueden utilizarse de manera ubicua. Éstas tienen un enorme potencial en el campo de la educación, ya sea como recurso para entender conceptos complejos, como para motivar el aprendizaje de nuevos contenidos. El desafío de estas tecnologías es integrarlas para que sean accesibles y fáciles de utilizar por los docentes y los alumnos. En este trabajo presentamos una metodología para motivar el aprendizaje tanto en tareas de campo, mediante el uso de la Reconstrucción 3D, como en el ámbito escolar mediante libros aumentados. Por medio de un caso de estudio introducimos la Reconstrucción 3D de elementos fósiles de un sitio paleontológico bonaerense, para luego incorporar estos contenidos generados en un libro aumentado. A partir de la digitalización de huellas y fósiles de sitios paleontológicos, se obtuvieron modelos 3D que se integraron en un ambiente de aprendizaje inmersivo en el aula mediante los libros aumentados. Presentamos las opiniones de docentes de distintas disciplinas, que resaltan las posibilidades de esta metodología para su inclusión en el ámbito educacional regional

La Realidad Aumentada como complemento motivacional : Libros aumentados y reconstrucción 3D

El acelerado avance de la tecnología permite que las tecnologías emergentes sean accesibles por todos los usuarios. Ejemplos de estas tecnologías son la Realidad Aumentada y la Reconstrucción 3D, que gracias a dispositivos como tabletas o teléfonos inteligentes, pueden utilizarse de manera ubicua. Éstas tienen un enorme potencial en el campo de la educación, ya sea como recurso para entender conceptos complejos, como para motivar el aprendizaje de nuevos contenidos. El desafío de estas tecnologías es integrarlas para que sean accesibles y fáciles de utilizar por los docentes y los alumnos. En este trabajo presentamos una metodología para motivar el aprendizaje tanto en tareas de campo, mediante el uso de la Reconstrucción 3D, como en el ámbito escolar mediante libros aumentados. Por medio de un caso de estudio introducimos la Reconstrucción 3D de elementos fósiles de un sitio paleontológico bonaerense, para luego incorporar estos contenidos generados en un libro aumentado. A partir de la digitalización de huellas y fósiles de sitios paleontológicos, se obtuvieron modelos 3D que se integraron en un ambiente de aprendizaje inmersivo en el aula mediante los libros aumentados. Presentamos las opiniones de docentes de distintas disciplinas, que resaltan las posibilidades de esta metodología para su inclusión en el ámbito educacional regional.The rapid advance of technology allows emergent technologies to be accessible by all users in general. Examples of these technologies are Augmented Reality and 3D Reconstruction, which can be used everywhere thanks to devices like smartphones or tablets. The aforementioned technologies have a great potential in the field of education, whether as a resource to understand complex concepts, or as a motivation to learn new contents. The challenge of these technologies is to integrate them, making them accessible and easy to use by teachers and students. In this work we introduce a methodology to motivate learning in field works, by using 3D Reconstruction, as well as in schools with augmented books. By means of a use case, we introduce the 3D reconstruction of fossils from a paleontological site in Provincia de Buenos Aires, to add these generated contents in an augmented book in a later stage. From the digitalization of footprints and fossils of paleontological sites, 3D models were obtained and integrated in an immersive learning environment in the classroom using augmented books. We present opinions of teachers from different areas, which emphasize the possibilities of this technology in its inclusion in the regional educational field.Facultad de Informátic