Domingo Mery
Domingo Mery was born in Santiago de Chile in 1965. He received the Diploma (M.Sc.) degree in Electrical Engineering from the Technical University of Karlsruhe, Germany, in 1992, and the Ph.D. degree with distinction at the Technical University of Berlin, in 2000. He was a Research Scientist at the Institute for Measurement and Automation Technology at the Technical University of Berlin with the collaboration of YXLON X-Ray International. He was a recipient of a Scholarship from the Konrad-Adenauer-Foundation, and from a Scholarship from the German Academic Exchange Service (DAAD) for his Ph.D. work. He was Associated Research in 2001 at the Department of Computer Engineering at the University of Santiago, Chile. Now, he is Full Professor at the Department of Computer Science at the Pontificia Universidad Católica de Chile, Chile. He was Chair of the Computer Science Department in 2005-2009. His research interests include image processing for fault detection in aluminum castings, X-ray imaging, real-time programming and computer vision. He is author of more than 50 technical SCI publications, and more than 60 conference papers. He is Local Co-chair of ICCV2015 (to be held in Santiago de Chile). He was program general chair of the PSIVT2007, program chair PSIVT2009 and General Co-chair of PSIVT2011 (Pacific-Rim Symposium on Image and Video Technology), and 2007 Iberoamerican Congress on Pattern Recognition. The British Institite of Non-destructive Testing awarded him with the John Grimwade Medal (for publishing the best paper during 2013 in its journal Insight) and the Ron Halmshaw Awards (for publishing in years 2005 and 2012 the best paper on industrial radiography in Insight). Currently, he is spending a sabbatical period at Computer Vision Researh Lab of the University of Notre Dame.
Tema: “Computer Vision Techniques in X-ray Testing”
X-ray testing has been developed for inspection of materials or objects, where the aim is to analyze –nondestructively– those inner parts that are undetectable to the naked eye. Thus, X-ray testing is used to determine if a test object deviates from a given set of specifications. Typical applications are inspection of automotive parts, quality control of welds, screening of baggage, analysis of food products and inspection of cargos. In order to achieve efficient and effective X-ray testing, automated and semi-automated systems based on computer vision algorithms are being developed to execute this task. In this paper, we present a general overview of computer vision approaches that have been used in X-ray testing. In addition we review some techniques that have been applied in certain relevant applications; and we introduce a public database of X-ray images that can be used for testing and evaluation of image analysis and computer vision algorithms. Finally, we conclude that there are some areas–like casting inspection where automated systems are very effective, and other application areas – such as baggage screening– where human inspection is still used; there are certain application areas –like weld and cargo inspections– where the process is semi-automatic; and there is some research in areas –including food analysis– where processes are beginning to be characterized by the use of X-ray imaging.
Jesús Mena Chalco
http://professor.ufabc.edu.br/~jesus.mena/
Professor Doutor na UFABC desde 04/2012 e Docente 'Permanente' no Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação e do Bacharelado em C&T da UFABC. Atua nas áreas de Ciência da Computação e Ciência da Informação, com ênfase nos seguintes temas: Reconhecimento de Padrões, Prospecção de dados acadêmicos, Bibliometria e Cientometria. Seus projetos de pesquisa atuais estão relacionados à descoberta de conhecimento sobre grandes volumes de dados acadêmicos, principalmente da Plataforma Lattes (scriptLattes), do Banco de teses e dissertações da CAPES e dos registros históricos de genealogia de acadêmicos/cientistas. Possui graduação em Engenharia de Sistemas pela Universidade Nacional de San Agustín (2000), mestrado (2005), doutorado (2010) e pós-doutorado (2011) em Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo. Seu trabalho de mestrado ganhou o Primeiro lugar no XIII Concurso Latino-americado de Tesis de Maestria do CLEI/UNESCO-2006. Seu trabalho de doutorado foi selecionado entre as 10 melhores da área de Computação Gráfica e Processamento de Imagens no SIBGRAPI-2011. Atualmente é Professor Adjunto II e membro ativo dos seguintes grupos de pesquisa (certificados institucionalmente): (i) Grupo de Análise de Redes Sociais e Cientometria da EACH-USP; (ii) Núcleo Estratégico NUVEM (Universos Virtuais, Entretenimento e Mobilidade) da UFABC; e (iii) Lab4u da UFSCAR.
Tema: “Colaboração científica, cientometria e o papel da Ciência da Computação”
A ciência moderna é cada vez mais colaborativa, O aumento da colaboração científica revela-se de muitas maneiras, mas uma forma estabelecida é através de padrões de co-autoria ao longo do tempo. Embora existam diferenças claras entre áreas nos números absolutos de artigos de co-autoria, todas as áreas apresentam um padrão semelhante.
Cristian López del Álamo
https://www.linkedin.com/pub/cristian-jos%C3%A9-l%C3%B3pez-del-alamo/33/7/337
D
octor en Ciencias de la Computación y Magister en Ingeniería de Software. Docente Investigador a tiempo completo en la Universidad La Salle Arequipa, y docente en la Universidad Nacional de San Agustín. Es director del grupo de Investigación IPRODAM (Image PROocessing and DAta Mining); y sus áreas de investigación son Análisis de Cuerpos no rígidos, Algoritmos, Estructura de datos y Minería de Datos. Ha realizado diversas investigaciones y publicaciones. Es miembro de la sociedad peruana de computación.
Tema: “Análisis de modelos 3D de cuerpos no rígidos”
Se presentará un nuevo algoritmo para la detección de simetría en cuerpos no rígidos. Esto implica el uso de modelos 3D, los cuales son nubes de puntos interconectados, formando una malla de triángulos. Dicha malla se aproxima a la superficie que representa el modelo. Se emplean métodos para la detección de puntos salientes en la superficie de la estructura. Estos puntos, conocidos como key points, son posteriormente utilizados para encontrar componentes clave (key components) dentro de la estructura. Finalmente, estos componentes son utilizados para la detección de simetría en los cuerpos no rígidos mediante el uso de la distancia de difusión. Como parte de la tesis, dos aportes significativos fueron desarrollados, el primero es un nuevo algoritmo de complejidad lineal respecto al número de triángulos, para detectar key points o puntos de interés y, el segundo es un nuevo algoritmo para detectar key components o componentes clave basado en procesos de difusión. Finalmente se mostrarán los avances de investigaciones del Grupo Científico IPRODAM.
Miguel Nuñez del Prado
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D
octor del Centro de Laboratorio de Análisis y Arquitecturas Nacional de Sistemas de Investigación Científica (LAAS-CNRS) y miembro del equipo de " Tolérance aux fautes et sûreté de fonctionnement informatique". Experto en protección de datos (privacidad) tecnologías de remediación de los datos personales (anonimato, pseudonimity, diferencial privacidad, intimidad mediante el diseño, la privacidad por defecto, la evaluación de riesgo para la privacidad y la evaluación del impacto de privacidad).
Tema: “Ataques de inferencia sobre bases de datos geolocalizadas: el problema del respeto de privacidad”
En los últimos años, hemos observado el desarrollo de dispositivos conectados y nómadas, como los teléfonos móviles, tablets o incluso ordenadores portátiles que permite a la gente utilizar los servicios basados en la localización (LBS) diariamente. No obstante, los LBS presentan problemas graves de la privacidad, que no son observados por los usuarios. En este trabajo, estamos interesados en la comprensión de los riesgos en términos de privacidad relacionadas con la difusión y recolecta de datos de localización. Para comprender este problema, hemos desarrollado algunos ataques de inferencia que son la extracción de puntos de interés (POI), la extracción de la semántica de los puntos de interés, la predicción del siguiente lugar y la desanonimización. Estos ataques se basan en un modelo de movilidad que hemos acuñado como cadena de Markov de movilidad. Luego clasificamos los ataques de inferencia en el contexto de geolocalización basado en los objetivos del adversario. Además, se evaluó la eficacia de ciertas medidas de desinfección para evaluar la eficacia de ciertos ataques de inferencia. Finalmente, hemos desarrollado una plataforma llamada GEPETO (por GEoPrivacy Enhancing Toolkit) que se puede utilizar para probar todos los ataques anteriormente mencionados.
Avid Roman Gonzalez
http://www.avid-romangonzalez.com/
I
ngeniero Electrónico egresado de la Universidad Nacional San Antonio Abad del Cusco, Ingeniero de Sistemas egresado de la Universidad Andina del Cusco. Magister en Automatización Industrial y Humana de la Universidad Paul Verlaine de Metz – Francia, Doctor en Procesamiento de Señales e ágenes de TELECOM
ParisTech con el soporte del Centro Nacional de Estudios Espaciales de Francia (CNES) y el Centro Aeroespacial Alemán (DLR).
Tema: “Reconocimiento de patrones en señales biomédicas: Aplicaciones en BCI”
Desde hace unos años se viene investigando y desarrollando la tecnología que permite capturar las señales electroencefalograficas (EEG), procesarlas e interpretarlas para poder implementar una interface cerebro-computador o BCI por sus siglas en ingles (Brain – Computer Interface). En un inicio, estos sistemas fueron orientados a brindar un medio de comunicación a las personas discapacitadas que por diferentes motivos perdieron su capacidad motora. Las BCI también fueron orientadas no solo a las personas discapacitadas, sino también a personas con las capacidades motoras intactas pero para aplicaciones en videojuegos, aplicaciones en robótica y misiones aeroespaciales, etc. Por otro lado, también se están orientado las investigaciones relacionadas a las BCI para aplicaciones en comunicación con personas en estado vegetativo.
Actualmente se cuenta con varios procedimientos y métodos para la implementación de las BCIs. El primer paso es poder entender las señales EEG, que es un registro y evaluación de los potenciales eléctricos generados por el cerebro y obtenidos por medio de electrodos situados sobre la superficie del cuero cabelludo. El electroencefalograma (EEG) es el registro de la actividad eléctrica de las neuronas del encéfalo.
Juan Lossio Ventura
E
s candidato a Doctor en ciencia de la computación por la University of Montpellier 2, France, at the Laboratory of Informatics, Robotics, and Microelectronics of Montpellier (LIRMM), siendo sus supervisores de tesis Clement Jonquet,Mathieu Roche and Maguelonne Teisseire. Posee una maestría en Inteligencia Artificial y Sistemas de Soporte a la Decisión de la INSA Lyon y de la Universidad de Lyon 1, Francia. También tiene una maestría en Inteligencia de Negocios y Estadística de la Universidad de Lyon 2.
Tema: “Text Mining applied to Biomedical Natural Language Processing”
Se presentaran los desafíos científicos y técnicos en la construcción de servicios basados en ontologías para otorgar soporte a conocimiento biomédico en lo referido a indexación, minería y recuperación de información biomédica. La charla está orientada a abordar específicamente los aspectos relacionados al procesamiento de información biomédica textual en francés, trabajo que se desarrolla en colaboración con CISMEF (Rouen University Hospital) y NCBO (Stanford University), especial énfasis se colocará en la aplicación de conceptos de Procesamiento de lenguaje Natural, Minería de Texto y Web Semántica.
Nils Murrugarra
https://www.linkedin.com/pub/nils-ever-murrugarra-llerena/24/b91/782/en
M
Sc. Nils Murrugarra (Estados Unidos – Pittsburgh)
Investigador experto en Machine Learning ha trabajado en el “Educational Testing Service” de Princeton, Estados Unidos. Actualmente es investigador y candidato a doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad de Pittsburgh, Estados Unidos.
Tema: “Aprendizaje Activo”
Pedro Shiguihara
https://www.linkedin.com/pub/pedro-shiguihara/38/a44/980
Maestro en Ciencias de la Computación con especialidad en Inteligencia Artificial en la Universidad de São Paulo (Brasil). Ingeniero Informático de la Universidad Nacional de Trujillo (Perú). Bachiller en Ciencias de la Computación graduado de la Universidad Nacional de Trujillo.
Profesor asistente en los cursos de "Programación Orientada a Objetos" e "Introducción a la Bioinformática" en la Universidad de São Paulo.
Investigación: Desarrollo de aplicaciones en el área de Inteligencia Artificial y Procesamiento de Imágenes.
Tema: “Modelo de predicción para partidos de fútbol”
Samuel Oporto Díaz
E
specialista en el desarrollo y optimización de modelos predictivos.
Instructor de KASPERU en el Programas de Especialización en Minería de Datos, Minería de Textos, Desarollo de Modelos Predictivos Empresariales
Investigador en Ciencias de Computación con publicaciones en: IJCNN-2007, ICAIPR-2007, CLEI2006, ICIAR-2005, LNCS-2005 y CLEI-2004.
Consultor Técnico de la Presidencia del Consejo de Ministros – PCM-Peru
Consultor en la Secretaría de Planificación Estratégica del Ministerio de Educación del Perú
Tema: “Inducción al análisis de redes sociales”
Erick Gómez Nieto
https://sites.google.com/site/erickgomeznieto/
E
s Magister en Ciencia de la Computación (2012) del Instituto de Ciencias Matemáticas y de Computación (ICMC) de la Universidad de Sao Paulo – Brasil. Actualmente es candidato a doctor y trabaja en el grupo de Procesamiento Visual y Geométrico (Orientado por Luis Gustavo Nonato). Sus áreas de interés son visualización de información, visualización de minería de texto y minería/visualización de contenido web.
Tema: “Una introducción a la minería visual de datos”
Juan Gutierrez Alva
http://www.pucp.edu.pe/juan-gutierrez-alva/
F
ormado en Ingeniería Informática en la PUCP, magíster en Ciencias de la Computación en el Instituto de Matemática y Estadística de la Universidad de São Paulo. Áreas De interés: Teoría De Grafos y Optmización Combinatória.
Tema: “Problemas estructurales y algorítmicos en teoria de grafos”
José Astuvilca Fuster
https://www.linkedin.com/pub/jose-astuvilca-fuster/4b/201/27b
M
iembro del equipo del proyecto de investigación FINCYT 182-IB "Diseño y desarrollo de un algoritmo de reorganización de rutas de transporte público" que busca optimizar las rutas de transporte público de la ciudad de Lima mediante métodos heurísticos. El proyecto busca levantar la información de la red vial y la demanda de Lima para que sirvan como input de los algoritmos a construir.
Tema: “Gestión y Preparación de información geográfica”
Gissella Bejarano Nicho
https://www.linkedin.com/pub/gissella-bejarano-nicho/1a/9b0/378
Líder técnico del proyecto de invetigación FINCYT 182-IB "Diseño y desarrollo de un algoritmo de reorganización de rutas de transporte público" que busca optimizar las rutas de transporte público de la ciudad de Lima mediante métodos heurísticos. El proyecto busca levantar la información de la red vial y la demanda de Lima para que sirvan como input de los algoritmos a construir. Finalmente se desea mostrar los resultados mediante una interfaz que permita observar la ruta generada y los indicadores más importantes del sistema.
Tema: “Gestión y Preparación de información geográfica”