Simposio “Transferencia de Conocimiento en Tecnologías de la Información”
Curso: Experiencias recientes del CII en Visión Computacional
Profesor: Dr. C. José Daniel López Cabrera
Profesor Titular. Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas (UCLV), Santa Clara, Villa Clara, Cuba.
Email: josedaniellc@uclv.cu
ORCID: 0000-0003-2137-0361
Profesor Titular. Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas (UCLV), Santa Clara, Villa Clara, Cuba.
Email: josedaniellc@uclv.cu
ORCID: 0000-0003-2137-0361
Ingeniero Biomédico de la UCLV en 2013. Máster en Señales y Sistemas en 2018, mención Procesamiento Digital de Señales e Imágenes. Doctorado en Ciencias Técnicas en 2019. Premio Academia de Ciencias de Cuba 2020, Premio Anual CITMA a Joven Investigador 2019, Premio del Rector al Profesor Joven de Mayor Contribución Científico-Técnica 2020, Premio al Mérito Científico-Técnico 2020.
Profesor: Dr. C. Alberto Taboada Crispi
Profesor Titular e Investigador Titular. Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas (UCLV), Santa Clara, Villa Clara, Cuba.
Email: ataboada@uclv.edu.cu
ORCID: 0000-0002-7797-1441
Profesor Titular e Investigador Titular. Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas (UCLV), Santa Clara, Villa Clara, Cuba.
Email: ataboada@uclv.edu.cu
ORCID: 0000-0002-7797-1441
Ing. Electrónico, UCLV, 1985; MSc., UCLV, 1996; PhD (Dr.C.), UNB (Canadá), 2002. Ha impartido docencia de posgrado y desarrollado estancias de investigación en: Cuba, China, Turquía, Venezuela, Brasil, Nicaragua, México, Bélgica, Canadá, Colombia y Perú. Coordinador de la Maestría Señales y Sistemas, acreditada de Excelencia por la JAN. Miembro del Tribunal Nacional Permanente de Doctorados en Ingeniería en Telecomunicaciones y Electrónica. Ostenta la Orden “Carlos J. Finlay” del Consejo de Estado, Profesional de Alto Nivel de la UNAICC, 4 Premios ACC, 4 Premios Anuales de Salud.
CONTENIDO DEL CURSO:
El objetivo de la visión computacional es extraer información útil de las imágenes, lo que representa un gran reto. No obstante, ha habido avances significativos en los últimos años en esa dirección, impulsados por el incremento en la potencia de cómputo, la memoria y la capacidad de almacenamiento de las computadoras, así como el uso de algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. En este curso se da una breve introducción al mundo de la visión computacional y se ilustra con ejemplos de aplicaciones desarrolladas en el Centro de Investigaciones de la Informática (CII). Esas aplicaciones incluyen la estimación de señales respiratorias a partir de videos de personas realizando maniobras, el análisis de imágenes digitales de fondo de ojo, la detección de atributos faciales en fotografías de rostros, el análisis de imágenes de radiografías de tórax (para diagnóstico de COVID-19) y la clasificación y seguimiento de lesiones de pie diabético a partir de fotos de las lesiones. También se incluyen otros ejemplos sencillos variados y se discute sobre las tendencias de la visión computacional en la era de la cuarta revolución industrial y más allá.
V International Scientific Convention UCLV 2025
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