Artificial Vision

Este trabajo surgió dentro de la colaboración continuada entre el Grupo de Investigación de Gráficos por Computador y Diseño Geométrico de la Universidad de Cantabria, el Taller de Empleo Nuevas Tecnologías del Ayuntamiento de Santander y el Instituto Urban/Eco de la Università Degli Studi di Napoli – Federico II – de Italia. El proyecto, propuesto por el Ayuntamiento de Santander, consistió en aportar una nueva metodología de trabajo, mucho más acorde con la situación de crisis actual, buscando una reducción importante de los costes derivados de la documentación digital del patrimonio histórico. Además de funcionar como soporte a trabajos de catalogación, conservación y restauración del patrimonio arquitectónico de la ciudad de Santander, aportando documentación fotográfica y gráfica del edificio “Palacio de la Magdalena” mediante la hibridación de técnicas fotogramétricas con técnicas provenientes del campo de la visión artificial. El trabajo se ha enmarcado dentro del Plan Director de la Magdalena.
Podemos considerar, a este proyecto de colaboración, como un trabajo de investigación con una importante componente de transmisión tecnológica hacia la sociedad. El producto final de este trabajo es la documentación digital de un edificio considerado como patrimonio histórico, de forma que su fortuito derrumbe o demolición no impida el poder volver a construirlo de forma precisa como si de una réplica se tratase. Es muy importante que no existían planos ni alzados previos de este edificio, más allá de los dibujos originales a mano alzada de los arquitectos del edificio y de unos planos aproximados de lareforma interior realizada en la década de los 90, por ello se ha procedido a documentar métricamente este edificio por ingeniería inversa, de forma que se tengan medidas de todos los elementos arquitectónicos del edificio de forma precisa.
El trabajo nace con la intención de ser el prototipo para una nueva metodología de trabajo, combinando diferentes técnicas de tratamiento de imágenes y modelado 3D de objetos de rango cercano, hibridando técnicas fotogramétricas con las provenientes del campo de la visión artificial.

The purpose of this study was to evaluate the efficacy and safety of artificial vision by using a direct optic nerve electrode (AV-DONE) in a blind patient with retinitis pigmentosa (RP). This device, comprising three wire electrodes (0.05 mm in diameter), was implanted into the optic disc of a patient with RP with no light perception vision and the device was left implanted. Six months later, visual sensations were elicited by electrical stimulation through each electrode and the thresholds for the phosphene perception elicited by pulses of 0.25-ms duration/phase and a pulse frequency of 320 Hz were 30, 5, and 70 microA for each electrode. The phosphenes, which ranged in size from that of a match head to an apple, were round, oval, or linear, primarily yellow, and focally distributed. The area of the phosphenes changed when the electrical stimulation was supplied from different electrodes. No complications arose during the follow-up period. Localized visual sensations were produced...

This paper discusses the overall design and implementation of a video sensor for the detection of risky behaviors of car drivers near previously identified and georeferenced black spots. The main goal is to provide the driver with a visual audio alert that informs of the proximity of an area of high incidence of highway accidents only if their driving behavior could result in a risky situation. It proposes a video sensor for detecting and supervising driver behavior, its main objective being manual distractions, so hand driver supervision is performed. A GPS signal is also considered, the GPS information is compared with a database of global positioning Black Spots to determine the relative proximity of a risky area. The outputs of the video sensor and GPS sensor are combined to evaluate a possible risky behavior. The results are promising in terms of risk analysis in order to be validated for use in the context of the automotive industry as future work.

Resumen Los gestos de las manos son utilizados para demostrar expresividad, un punto mucho más importante para personas con discapacidad auditiva, quienes utilizan esta representación de símbolos manualmente como lenguaje. Un sistema que reconozca el lenguaje de señas panameño que esté orientado hacia niños con discapacidades auditivas es relevante para un aprendizaje más fluido y efectivo. Para el desarrollo, se deberán usar herramientas de inteligencia artificial, como aprendizaje automático, procesador y clasificador de imágenes, además del uso de una cámara digital para capturar los gestos expresados con las manos. Como objetivo, este sistema solamente reconocerá las vocales del alfabeto (a, e, i, o, u) en texto como etapa de inicio y prueba. Palabras claves Gestos, Machine Learning, Clasificador de Imágenes, Lenguaje de Señas. Abstract Hand gestures are used to demonstrate expressiveness, a much more important point for people with hearing disabilities, who use this representation of symbols manually as a language. A system that recognizes Panamanian sign language that is oriented towards children with hearing disabilities is relevant to a more fluid and effective learning. For development, artificial intelligence tools should be used, such as machine learning, image processing and classifier, as well as the use of a digital camera to capture gestures expressed by hands. As an objective, this system will only recognize the vowels of the alphabet (a, e, i, o, u) in text as a start and test stage. 1. Introducción "Las lenguas de señas son lenguas naturales de producción gestual y percepción visual que tienen estructuras gramaticales perfectamente definidas y distintas de lenguas orales con las que cohabitan. Hasta este momento los desarrollos tecnológicos utilizados como herramientas para la población con discapacidad auditiva han tenido gran influencia, y han permitido el mejoramiento en la calidad de vida de estas personas; debido a que la tecnología sigue avanzando, cada día se pueden encontrar más y mejores soluciones que permitan el desarrollo de nuevos dispositivos." [1]. Entre herramientas creadas están los intérpretes virtuales (un personaje de animación), que realizan la traducción de la lengua de señas británica; traductores de lenguas de señas en línea; también se ha desarrollado un dispositivo japonés que permite que una persona con discapacidad auditiva, que utiliza lenguaje de señas, pueda conversar con otra persona que no está familiarizada con este lenguaje. En este proyecto nos enfocamos en utilizar herramientas de Inteligencia Artificial para el desarrollo de sistema de reconocimiento de lenguaje de señas para niños de primaria, ya sea con discapacidades auditivas o no, incentivando a la enseñanza de las vocales del alfabeto de una manera diferente. En este proceso las herramientas a utilizar serían clasificador de imágenes, procesador y aprendizaje automático. "Según el censo realizado en el 2010, había 15,191 personas en Panamá con discapacidades auditivas, de las cuales, alrededor de 6,000 utilizan el lenguaje de señas para comunicarse." [2]. Como ha sido citado, el lenguaje de señas conforma el idioma por el cual las personas con deficiencias auditivas pueden comunicarse. Es importante mencionar que el lenguaje de señas está compuesto no sólo por gestos manuales, sino también articulación oral.