Analyzing interference between RGB-D cameras for human motion tracking

Multi-camera RGB-D systems are becoming popular as sensor setups in Computer Vision applications but they are prone to cause interference between them, compromising their accuracy. This paper extends previous works on the analysis of the noise introduced by interference with new and more realistic camera configurations and different brands of devices. As expected, the detected noise increases as distance and angle grows, becoming worse when interference is present. Finally, we evaluate the effectiveness of the proposed solutions of using DC vibration motors to mitigate them. The results of this study are being used to assess the effect of interference when applying these setups to human motion tracking.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech. Plan Propio de Investigación de la UMA. Junta de Andalucía, proyecto TEP2012-53

Web attack detection using ID3

Decision tree learning algorithms have been successfully used in knowledge discovery. They use induction in order to provide an appropriate classification of objects in terms of their attributes, inferring decision tree rules. This paper reports on the use of ID3 to Web attack detection. Even though simple, ID3 is sufficient to put apart a number of Web attacks, including a large proportion of their variants. It also surpasses existing methods: it portrays a higher true-positive detection rate and a lower false-positive one. The ID3 output classification rules that are easy to read and so computer officers are more likely to grasp the root of an attack, as well as extending the capabilities of the classifier.Applications in Artificial Intelligence - ApplicationsRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Tutorial para el reconocimiento de objetos basado en características empleando herramientas Phyton

El reconocimiento de objetos es algo innato en el ser humano. Cuando las personas miramos una fotografía, somos capaces de detectar sin esfuerzo elementos como animales, señales, objetos de interés, etc. En el campo de la visión por computador este proceso se lleva a cabo mediante herramientas de Inteligencia Artificial, con el fin de obtener información sobre el contenido de una imagen. Esta tarea, aunque ampliamente investigada, a un sigue siendo un campo de estudio activo debido a los grandes retos que conlleva: la detección de objetos en distintas condiciones luminosas, con posibles oclusiones, distintos tamaños y perspectivas, etc. Este artículo describe las tareas a completar en el desarrollo de un sistema de reconocimiento de objetos exitoso, y proporciona al lector una serie de directrices prácticas sobre como realizarlas. El trabajo viene acompañado de una serie de scripts Python para experimentar con las diferentes técnicas descritas, pretendiendo servir de apoyo en tareas docentes o de iniciación a cualquier entusiasta en la materia.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech. Este trabajo se ha desarrollado en el marco del proyecto WISER (DPI2017-84827-R), financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación contando con fondos del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER)

Ensemble of one-class classifiers for personal risk detection based on wearable sensor data

This study introduces the One-Class K-means with Randomly-projected features Algorithm (OCKRA). OCKRA is an ensemble of one-class classifiers built over multiple projections of a dataset according to random feature subsets. Algorithms found in the literature spread over a wide range of applications where ensembles of one-class classifiers have been satisfactorily applied; however, none is oriented to the area under our study: personal risk detection. OCKRA has been designed with the aim of improving the detection performance in the problem posed by the Personal RIsk DEtection(PRIDE) dataset. PRIDE was built based on 23 test subjects, where the data for each user were captured using a set of sensors embedded in a wearable band. The performance of OCKRA was compared against support vector machine and three versions of the Parzen window classifier. On average, experimental results show that OCKRA outperformed the other classifiers for at least 0.53% of the area under the curve (AUC). In addition, OCKRA achieved an AUC above 90% for more than 57% of the users

Impact of minutiae errors in latent fingerprint identification: assessment and prediction

We study the impact of minutiae errors in the performance of latent fingerprint identification systems. We perform several experiments in which we remove ground-truth minutiae from latent fingerprints and evaluate the effects on matching score and rank-n identification using two different matchers and the popular NIST SD27 dataset. We observe how missing even one minutia from a fingerprint can have a significant negative impact on the identification performance. Our experimental results show that a fingerprint which has a top rank can be demoted to a bottom rank when two or more minutiae are missed. From our experimental results, we have noticed that some minutiae are more critical than others to correctly identify a latent fingerprint. Based on this finding, we have created a dataset to train several machine learning models trying to predict the impact of each minutia in the matching score of a fingerprint identification system. Finally, our best-trained model can successfully predict if a minutia will increase or decrease the matching score of a latent fingerprintThis research was partly supported by the National Council of Science and Technology of Mexico under the scholarship grants 717345 and 005438. Authors J.F. and A.M. are funded by project BIBECA (RTI2018-101248-B-I00 MINECO/FEDER) and TRESPASS-ETN (MSCA-ITN-2019-860813

Aprovechamiento tradicional de mamíferos silvestres en Pitzotlan, Morelos, México

The ethnozoological knowledge regarding wild mammals that the inhabitants of Pitzotlán preserve is analyzed.  By the application of ethnozoological techniques we registered the use of 6 orders, 11 families and 20 species, 55% of which had the following use value: as foodstuff (100%), medicinal (45%), as pets (18%), ornamental (18%), as good-luck charms (18%) and in tool manufacturing (9%). Its exploitation is done by means of subsistence hunting; in this case guns (100%), dogs (36%) and slings (18%) are used. The white-tailed deer and the badger are the most used species; they register an index of cultural importance of value 1. Due to different actions of habitat enhancement as well as the implementation of wildlife management standards, the inhabitants have registered a rise in the populations of white-tailed deer and boar. We discuss the importance of mammals, as an edible and medicinal resource, as well as the importance of recovering and appreciating the traditional knowledge with the participation of the population so as to generate conservation strategies and rational exploitation plans of these mammals for the benefit of the community.Se analiza el conocimiento etnozoológico que conservan los habitantes de Pitzotlán, relativo a los mamíferos silvestres. Mediante técnicas etnozoológicas se registró el aprovechamiento de 6 órdenes, 11 familias y 20 especies, de las cuales el 55% de las especies tienen los siguientes valores de uso: alimentario (100%), medicinal (45%), animales de compañía (18%), ornamental (18%), amuleto (18%) y en la fabricación de herramientas (9%). Su explotación se lleva a cabo mediante la cacería de subsistencia, en este caso se utilizan armas de fuego (100%), perros (36%) y resorteras (18%). El venado cola blanca y el tejón fueron las especies más utilizadas, registrando un Índice de importancia cultural de 1. Debido a diferentes acciones de mejoramiento del hábitat y a la implementación de normas para el manejo de la fauna, los habitantes han registrado un incremento en las poblaciones de venado cola blanca, tejón y jabalí. Se discute la importancia de los mamíferos como recurso alimentario y medicinal, así como rescatar y valorar el conocimiento tradicional con la participación de la población para generar estrategias de conservación y formas de aprovechamiento racional de estos mamíferos, en beneficio de la comunidad. &nbsp

A Review of Fingerprint Feature Representations and Their Applications for Latent Fingerprint Identification: Trends and Evaluation

Latent fingerprint identification is attracting increasing interest because of its important role in law enforcement. Although the use of various fingerprint features might be required for successful latent fingerprint identification, methods based on minutiae are often readily applicable and commonly outperform other methods. However, as many fingerprint feature representations exist, we sought to determine if the selection of feature representation has an impact on the performance of automated fingerprint identification systems. In this paper, we review the most prominent fingerprint feature representations reported in the literature, identify trends in fingerprint feature representation, and observe that representations designed for verification are commonly used in latent fingerprint identification. We aim to evaluate the performance of the most popular fingerprint feature representations over a common latent fingerprint database. Therefore, we introduce and apply a protocol that evaluates minutia descriptors for latent fingerprint identification in terms of the identification rate plotted in the cumulative match characteristic (CMC) curve. From our experiments, we found that all the evaluated minutia descriptors obtained identification rates lower than 10% for Rank-1 and 24% for Rank-100 comparing the minutiae in the database NIST SD27, illustrating the need of new minutia descriptors for latent fingerprint identification.This work was supported in part by the National Council of Science and Technology of Mexico (CONACYT) under Grant PN-720 and Grant 63894

FACTORES DE RIESGO Y HÁBITOS ALIMENTARIOS EN PERSONAS DE 25 A 35 AÑOS, CON Y SIN ANTECEDENTES DE DIABETES MELLITUS TIPO 2

La prevalencia de diabetes mellitus tipo 2 en adultos a nivel nacional es de un 7%, con varios factores de riesgo: obesidad y sobrepeso, hiperglucemia, sedentarismo,  hipertensión,  tabaquismo, hábitos alimentarios inadecuados.  El objetivo fue analizar la frecuencia de los factores de riesgo en personas de 25 a 35 años, con y sin antecedentes de diabetes mellitus tipo 2. Se realizó un estudio analítico, en 50 personas con y 50 sin antecedentes de diabetes mellitus 2 (control), se registraron los principales factores de riesgo como: sobrepeso u obesidad,  valores de índice cintura cadera fuera de la recomendación, sedentarismo, presencia de hiperglucemia, hipertensión arterial y tabaquismo. Se analizó el IMC, presión arterial, glucosa capilar. A través de un cuestionario se evaluó la presencia de tabaquismo, sedentarismo, los hábitos de alimentación (características de la alimentación). Los resultados no mostraron diferencia significativa en ambos grupos y los principales factores de riesgo para personas de 25 a 35 años fueron: sobrepeso, obesidad, con distribución grasa de acuerdo al ICC;  sedentarismo y, cercano al 25% de la población estudiada fue el tabaquismo y la hiperglucemia.  La hipertensión arterial se observó en el grupo control. Es evidente el efecto que tienen los factores de  riesgo ambientales (obesidad, tabaquismo, sedentarismo, hábitos de alimentación) en el desarrollo de la DM2. Es urgente aplicar estrategias y programas dirigidos a la prevención y control de la obesidad en edades tempranas, como  el grupo de edad estudiado, así como en la infancia, la adolescencia y el adulto joven, para disminuir el riesgo de desarrollar diabetes mellitus tipo 2. Estos factores de riesgo, de acuerdo a los reportes, serían suficientes para que en corto plazo se pueda desarrollar diabetes tanto en el grupo con antecedentes y sin antecedentes de DM2. Abstract The prevalence of type 2 diabetes mellitus in adults at the national level is 7%, with several risk factors: obesity and overweight, hyperglycemia, sedentary lifestyle, hypertension, smoking, improper eating habits. The objective was to analyze the frequency of risk factors in people 25 to 35 years old, with and without a history of type 2 diabetes mellitus. An analytical study was conducted in 50 persons with and 50 without a history of diabetes mellitus 2 (control), where were analyzed the main risk factors: overweight or obesity, waist-hip out of the recommendation, sedentary lifestyle, hyperglycemia, hypertension and smoking. We analyzed BMI, blood pressure, capillary glucose levels. Through a questionnaire evaluated the presence of smoking, sedentary lifestyle, eating habits (characteristics of food). The results showed no significant difference in both groups and the main risk factors for people 25 to 35 years old were overweight, obesity, fat distribution according to the ICC, sedentary, and nearly 25% of the study population were smokers and had hyperglycemia. Hypertension was observed in the control group. In this study found that the effects of environmental risk factors are crucial for the development of type 2 diabetes mellitus. It is urgent to implement strategies and programs at preventing and controlling obesity at an early age as the age group studied as well as in childhood, adolescence and young adulthood, to reduce the risk of developing type 2 diabetes mellitus. These risk factors, according to reports, would be sufficient for short-term diabetes can develop in this study population (with and without a history of DM2). Palabras clave: diabetes mellitus tipo 2, antecedentes heredofamiliares, hábitos alimentarios, factores de riesg

Evidence of past seisms in Cusco (Peru) and Tzintzuntzan (Mexico): cultural relations

[ENG] (Evidence of ancient seisms in Cusco, Peru and Tzintzuntzan, Mexico and their cultural relations) At first sight the ancient pre-Columbian cultures seem to have had no awareness of seisms. Purhepecha and Andean cultures nevertheless not only show awareness of these, but also similitude between their anti seismic building techniques. This work exposes clear evidence of coseismic ruptures found In Cusco and in Tzintzuntzan-Patzcuaro. More profound research could nevertheless be helpful to reveal sceneries which are for their most part unknown to current generations

Uso de la plataforma Teams y los niveles de logro de las competencias de matemática de los estudiantes del cuarto grado de secundaria de la I.E. Antonio José de Sucre, Arequipa 2021

En la presente investigación se analizaron los niveles de logro de las competencias de matemática alcanzados por los estudiantes del cuarto grado de secundaria de la I.E. Antonio José de Sucre de Arequipa y su relación con el nivel de uso de las herramientas de la plataforma Microsoft Teams. Para el análisis se realizó un estudio de campo de diseño correlacional, en el cual participaron 77 estudiantes del cuarto grado de secundaria de Educación Básica Regular (EBR), de ambos sexos, entre 15 y 16 años. Se utilizó un cuestionario para determinar el nivel de uso de la plataforma Microsoft Teams y sus principales herramientas, instrumento validado por juicio de expertos, y una prueba piloto que arrojó un alfa de Cronbach igual a 0,892 que indica una alta confiabilidad. Además, para identificar el nivel de logro de las competencias de matemática se utilizaron los cuestionarios diagnósticos de Matemática del cuarto y quinto grado de Secundaria EBR elaborados y validados por el Minedu. Los resultados, respecto a las herramientas de Teams, indicaron un alto nivel de uso, con un promedio de 114,6 puntos, producto de la enseñanza 100% virtual en el contexto de distanciamiento durante la pandemia por el COVID-19, con mayor incidencia en las herramientas de creación y accesibilidad, de evaluación y para compartir contenido, y un nivel medio de uso de las herramientas de comunicación. En lo referente a los niveles de logro en las competencias del área de matemática se encontró que, con una media de 14,38 puntos, los estudiantes se encuentran en el nivel de Logro esperado, con mayor desarrollo en las competencias de Forma y Regularidad y menor desarrollo en las competencias de Cantidad y Datos. Al relacionar el uso de las herramientas de Teams y los niveles de logro de las competencias del área de matemática, se encuentran un grado de correlación positivo medio, con mayor incidencia en las competencias de Regularidad, Cantidad y Forma, mientras que con la competencia de Datos la correlación no es significativa