CNN-LSTM Architecture for Action Recognition in Videos

Action recognition in videos is currently a topic of interest in the area of computer vision, due to potential applications such as: multimedia indexing, surveillance in public spaces, among others. In this paper we propose a CNN{LSTM architecture. First, a pre-trained VGG16 convolutional neuronal networks extracts the features of the input video. Then, a LSTM classi es the video in a particular class. To carry out the training and the test, we used the UCF-11 dataset. Evaluate the performance of our system using the evaluation metric in accuracy. We apply LOOCV with k = 25, we obtain ~ 98% and ~ 91% for training and test respectively.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

CNN-LSTM Architecture for Action Recognition in Videos

Action recognition in videos is currently a topic of interest in the area of computer vision, due to potential applications such as: multimedia indexing, surveillance in public spaces, among others. In this paper we propose a CNN{LSTM architecture. First, a pre-trained VGG16 convolutional neuronal networks extracts the features of the input video. Then, a LSTM classi es the video in a particular class. To carry out the training and the test, we used the UCF-11 dataset. Evaluate the performance of our system using the evaluation metric in accuracy. We apply LOOCV with k = 25, we obtain ~ 98% and ~ 91% for training and test respectively.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

CNN-LSTM Architecture for Action Recognition in Videos

Action recognition in videos is currently a topic of interest in the area of computer vision, due to potential applications such as: multimedia indexing, surveillance in public spaces, among others. In this paper we propose a CNN{LSTM architecture. First, a pre-trained VGG16 convolutional neuronal networks extracts the features of the input video. Then, a LSTM classi es the video in a particular class. To carry out the training and the test, we used the UCF-11 dataset. Evaluate the performance of our system using the evaluation metric in accuracy. We apply LOOCV with k = 25, we obtain ~ 98% and ~ 91% for training and test respectively.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Clasificación y segmentación de texturas usando dimensión fractal y contornos b-spline deformables

En este trabajo se estudia el problema del reconocimiento y la segmentación de texturas en imágenes. Se presenta una técnica basada en la dimensión fractal (DF) y contornos B-spline deformables para hallar el borde de un objeto de interés. Sobre un imagen original se aplican 7 características de DF y una de multifractalidad. Para estimar la DF se propone un enfoque boxcounting modificado combinado con la característica de suavizado por difusión anisotrópica para disminuir regiones espúreas. Se utiliza el método de clasificación no supervisada mediante K-medias. Se muestran varios ejemplos con imágenes sintéticas de diferentes texturas, en los cuales se observa que el uso de la dimensión fractal local, como descriptor para la búsqueda de texturas, es adecuado para la extracción de contornos en este tipo de imágenes.Eje: II - Workshop de computación gráfica, imágenes y visualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Aplicación de un filtro stack en imágenes con ruido speckle

Las imágenes de radar de apertura sintética (SAR) o las generadas con sistemas de ultrasonido, son muy difíciles de analizar e interpretar debido a que están contaminadas por el ruido speckle. En este trabajo se presenta la aplicación de un filtro adaptativo no lineal, que tiene el objetivo de atenuar el ruido speckle y mejorar la imagen para facilitar la búsqueda de características. Está basado en el entrenamiento con dos imágenes, una que no tiene ruido y otra contaminada con un ruido de distribución similar al de la imagen que se quiere tratar. Con el fin de hallar bordes de objetos se aplica un algoritmo de extracción de contornos basado en curvas B-spline deformables. Se han hecho pruebas con imágenes sintéticas y reales, obteniéndose muy buenos resultados.Eje: OtrosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Segmentación de imágenes SAR usando filtros Stack y curvas B-spline

Las imágenes generadas con sistemas de iluminación coherente, como las de Radar de Apertura Sintética (SAR) son muy difíciles de segmentar porque poseen ruido speckle. El ruido speckle es especialmente complejo de remover, debido a su naturaleza no aditiva. Estas imágenes pueden tener zonas homogéneas, heterogéneas o muy heterogéneas, correspondientes a zonas de pastura, bosque o urbanas, respectivamente. La extracción de los bordes entre las diferentes regiones es un tema importante en análisis de imágenes y se utiliza en diversas aplicaciones. En este trabajo se presenta la aplicación de un filtro adaptativo no lineal, denominado stack filter, que tiene el objetivo de remover el ruido speckle y mejorar la imagen para facilitar la búsqueda de características. Está basado en el entrenamiento con dos imágenes, una que se supone ideal (sin ruido) y otra imagen con un ruido speckle. Con el fin de hallar bordes de diferentes regiones en la imagen, se aplica un algoritmo de extracción de contornos basado en curvas B-spline y una distribución estadística adecuada. El algoritmo propuesto se aplica a imágenes SAR reales y se obtienen muy buenos resultados.III Workshop de Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Aplicación de un filtro stack en imágenes con ruido speckle

Las imágenes de radar de apertura sintética (SAR) o las generadas con sistemas de ultrasonido, son muy difíciles de analizar e interpretar debido a que están contaminadas por el ruido speckle. En este trabajo se presenta la aplicación de un filtro adaptativo no lineal, que tiene el objetivo de atenuar el ruido speckle y mejorar la imagen para facilitar la búsqueda de características. Está basado en el entrenamiento con dos imágenes, una que no tiene ruido y otra contaminada con un ruido de distribución similar al de la imagen que se quiere tratar. Con el fin de hallar bordes de objetos se aplica un algoritmo de extracción de contornos basado en curvas B-spline deformables. Se han hecho pruebas con imágenes sintéticas y reales, obteniéndose muy buenos resultados.Eje: OtrosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Segmentation with active contours: a comparative study of B-Spline and Level Set techniques

Active contours approach is a very used family of techniques in image analysis. This work presents a comparative study between two active contour approaches for image segmentation. Level sets method and deformable contours under B-spline representation are compared. These image segmentation methods have different features and are difficult to compare in terms of performance, accuracy and initialization conditions. Both are implemented and a way to calculate the approximation error is developed. As a conclusion of this work a theoretical comparison and a comparative characterization of the approximation error for each method are presented. 1

Topic: Mesh and Prosthesis

The development of biologic prostheses has changed the approach to abdominal wall surgery, especially when the use of synthetic mesh is contraindicated. From July 2005 to July 2014, 57 biological prostheses were implanted in 49 patients at the General Surgical Unit D, Dept. of Surgery, Sapienza University of Rome. Results with biologics are encouraging if proper indications and technical details are considered. Our indications take in account guidelines from the Hernia Grading System (HGS) (The Ventral Hernia Working Group, Surgery; 2010)