El lunes 01 de febrero del 2021, dos estudiantes del Programa de Doctorado en Ciencias Computacionales Aplicadas de la ESPOL, presentaron ante el Tribunal Calificador su respectiva Propuesta Doctoral.
La propuesta del MSc. Rafael Rivadeneira, profesor de la Facultad de Ingeniería en Electricidad y Computación (FIEC) e investigador del Centro de I+D+i de Sistemas Computacionales (CIDIS), se titula “Thermal Image Super-Resolution using Deep Learning Techniques”. Esta propuesta utiliza una arquitectura diseñada para el espectro visible que puede ser utilizada en el espectro infrarrojo, es posible pasar de un dominio de baja resolución a un dominio de alta resolución pesar de no contar con las imágenes registradas, es factible generar una arquitectura diseñada específicamente para imágenes térmicas usando la métrica de evaluación para este dominio.
Por otro lado, la propuesta del MSc. Jorge Charco, investigador CIDIS, se titula “3D Human Pose Estimation based in Deep Learning Techniques from Multi-view Environments”. Esta propuesta aborda el problema de Human Pose Estimation en entornos de múltiples vistas, como las oclusiones de partes del cuerpo mediante aprendizaje profundo. Sin embargo, para solucionar este problema, la estimación de la postura de la cámara se convierte en un paso fundamental que debe resolverse. Además, mejorar el estado del arte de la estimación de las posturas de las personas que permite beneficiar otras áreas de investigación como reconocimiento de acciones, análisis deportivo, análisis de ropa, asistencia médica, entre otras.
Finalmente, ambas propuestas fueron aprobadas por el Tribunal Calificador su respectiva Propuesta Doctoral.
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