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Artículo del doctorando Msc. Jorge Charco es aceptado en revista Image and Vision Computing (Cuartil 1)

Fecha: 
Lunes, 12 Abril, 2021 - 00:00

El 9 de abril del presente año el Msc. Charco, estudiante del Programa de Doctorado en Ciencias Computacionales Aplicadas que realiza su tesis doctoral con apoyo del CIDIS, conjuntamente con el Msc. Velesaca, Ph.D. Sappa y Ph.D. Vintimilla investigadores del CIDIS y coautores del artículo “Camera pose estimation in multi-view environments: from virtual scenarios to the real world.” recibieron la notificación de aceptación de este artículo en el Journal Image and Vision Computing, esta revista es de alto prestigio puesto que es de categoría cuartil 1 en las áreas de Visión por computador y reconocimiento de patrones, Ingeniería eléctrica y electrónica y Procesamiento de señales; dicha revista tiene como objetivo la provisión de un medio de intercambio efectivo para los resultados de la investigación teórica y aplicada de alta calidad fundamental para todos los aspectos de la interpretación de imágenes y la visión por computadora. La revista publica trabajos que proponen nueva interpretación de imágenes y metodología de visión por computadora o aborda la aplicación de tales métodos a escenas del mundo real.

El artículo “Camera pose estimation in multi-view environments: from virtual scenarios to the real world.” presenta una estrategia de adaptación de dominio para entrenar de manera eficiente las arquitecturas de red para estimar la posición relativa de la cámara en escenarios de múltiples vistas. Las arquitecturas de red se alimentan de un par de imágenes adquiridas simultáneamente, por lo que, para mejorar la precisión de las soluciones, y debido a la falta de grandes conjuntos de datos con pares de imágenes superpuestas, se propone una estrategia de adaptación de dominio. La estrategia de adaptación de dominio consiste en transferir el conocimiento aprendido de imágenes sintéticas a escenarios del mundo real. Para ello, las redes se entrenan en primer lugar mediante pares de imágenes sintéticas, que son captadas al mismo tiempo por un par de cámaras en un entorno virtual; y luego, los pesos aprendidos de las redes se transfieren al caso del mundo real, donde las redes se vuelven a entrenar con algunas imágenes reales. Se generan diferentes escenarios virtuales en 3D para evaluar la relación entre la precisión del resultado y la similitud entre escenarios virtuales y reales: similitud tanto en la geometría de los objetos contenidos en la escena como en la pose relativa entre la cámara y los objetos en la escena. Se proporcionan resultados experimentales y comparaciones que muestran que la precisión de todas las redes evaluadas para estimar la pose de la cámara mejora cuando se utiliza la estrategia de adaptación de dominio propuesta, destacando la importancia de la similitud entre escenarios virtuales-reales.

Finalmente se felicita a los autores de este artículo por su excelente trabajo, en especial al Doctorando Msc. Jorge Charco, puesto que dicho artículo se ha obtenido de los trabajos de su doctorado. 

MSc. Jorge Charco, estudiante del programa del DCCA 
de la FIEC e Investigador de CIDIS.

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