III Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/21572 2026-04-22T21:32:34Z 2026-04-22T21:32:34Z Delrieux, Claudio Ramoscelli, Gustavo Chiaradía, Daniel http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/21753 2019-01-24T20:02:11Z 2001-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia III Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación El procesamiento de imágenes implica la manipulación e interpretación de imágenes digitales con la ayuda de una computadora. La aplicación de esta técnica al sensado remoto comenzó hace unos treinta años, utilizando datos e imágenes aéreas digitalizadas usando scaners multiespectrales. En 1972 se lanzó el Landsat-1, que hizo ampliamente disponibles las imágenes satelitáles digitales. En ese entonces el procesaminto digital era prohibitivo, debido al costo de las computadoras existentes, los tiempos necesarios, y las bajas prestaciones. En la actualidad, una PC estándar con suficiente velocidad de procesamiento, cantidad de memoria y capacidad de disco puede procesar fácilmente imágenes satelitales de muchos de los satélites orientados al estudio civil de recursos de tierra. La Visualización Científica es una disciplina reciente que busca mejorar la comprensión de datos de diverso tipo por medio de la representación visual. Aplicada a las imágenes satelitales, la Visualización propone la utilización de diversas técnicas que permiten mejorar la comprensión y análisis de determinadas características en las mismas. En esta línea de investigación se busca crear una herramienta de trabajo para el procesamiento y visualización de imágenes satelitales con el propósito de facilitar su uso y comprensión en diversas ramas de la investigación científica. Dicha herramienta está en condiciones de adquirir las imágenes en el formato original del Landsat-5 provistas por la CONAE, procesar las bandas espectrales de manera de obtener una imagen visual adecuada para propósitos específicos, aplicar a las mismas corrección de histogramas, filtrados morfológicos, por convolución, corrección espectral, etc. De esa forma se estará en condiciones de proveer un servicio de gran utilidad a los numerosos usuarios de este tipo de imágenes. Eje: Visualización - Computación Gráfica

2001-01-01T00:00:00Z El procesamiento de imágenes implica la manipulación e interpretación de imágenes digitales con la ayuda de una computadora. La aplicación de esta técnica al sensado remoto comenzó hace unos treinta años, utilizando datos e imágenes aéreas digitalizadas usando scaners multiespectrales. En 1972 se lanzó el Landsat-1, que hizo ampliamente disponibles las imágenes satelitáles digitales. En ese entonces el procesaminto digital era prohibitivo, debido al costo de las computadoras existentes, los tiempos necesarios, y las bajas prestaciones. En la actualidad, una PC estándar con suficiente velocidad de procesamiento, cantidad de memoria y capacidad de disco puede procesar fácilmente imágenes satelitales de muchos de los satélites orientados al estudio civil de recursos de tierra. La Visualización Científica es una disciplina reciente que busca mejorar la comprensión de datos de diverso tipo por medio de la representación visual. Aplicada a las imágenes satelitales, la Visualización propone la utilización de diversas técnicas que permiten mejorar la comprensión y análisis de determinadas características en las mismas. En esta línea de investigación se busca crear una herramienta de trabajo para el procesamiento y visualización de imágenes satelitales con el propósito de facilitar su uso y comprensión en diversas ramas de la investigación científica. Dicha herramienta está en condiciones de adquirir las imágenes en el formato original del Landsat-5 provistas por la CONAE, procesar las bandas espectrales de manera de obtener una imagen visual adecuada para propósitos específicos, aplicar a las mismas corrección de histogramas, filtrados morfológicos, por convolución, corrección espectral, etc. De esa forma se estará en condiciones de proveer un servicio de gran utilidad a los numerosos usuarios de este tipo de imágenes. Vanoli, Verónica Maglione, Dora Delrieux, Claudio http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/21752 2019-01-25T04:02:51Z 2001-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia III Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación En este trabajo se propone elaborar una herramienta gráfica para visualizar la percepción urbana. En particular se busca representar la percepcion que tienen los habietantes de la ciudad de Río Gallegos según un sondeo estadístico efectuado recientemente. La imagen de la ciudad está conformada por una visión global de la misma, la relación entre sus elementos (sendas, bordes, nodos, hitos, barrios) y las reacciones ante apreciaciones prácticas o afectivas. Nuestro objetivo es implementar una herramienta capaz de representar visualmente los resultados obtenidos (expresados absolutamente como datos estadísticos), de manera que se pueda tener más claramente una idea global de una ciudad como espacio vivido y el comportamiento de los habitantes a través de esta imagen, para determinar las condiciones de la ciudad, sus cualidades, sus defectos, preocupaciones particulares, vida en común, utilización, conocimiento e integración de los elementos. Eje: Visualización - Computación Gráfica

2001-01-01T00:00:00Z En este trabajo se propone elaborar una herramienta gráfica para visualizar la percepción urbana. En particular se busca representar la percepcion que tienen los habietantes de la ciudad de Río Gallegos según un sondeo estadístico efectuado recientemente. La imagen de la ciudad está conformada por una visión global de la misma, la relación entre sus elementos (sendas, bordes, nodos, hitos, barrios) y las reacciones ante apreciaciones prácticas o afectivas. Nuestro objetivo es implementar una herramienta capaz de representar visualmente los resultados obtenidos (expresados absolutamente como datos estadísticos), de manera que se pueda tener más claramente una idea global de una ciudad como espacio vivido y el comportamiento de los habitantes a través de esta imagen, para determinar las condiciones de la ciudad, sus cualidades, sus defectos, preocupaciones particulares, vida en común, utilización, conocimiento e integración de los elementos. Delrieux, Claudio Padín, Mirta Ramoscelli, Gustavo http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/21751 2019-01-24T20:02:08Z 2001-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia III Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación Entre las aplicaciones de mayor importancia en la Visualización Científica podemos contar el análisis interactivo del comportamiento de sistemas dinámicos no lineales y caóticos. El problema esencial en estos sistemas es que, por simples que puedan parecer sus ecuaciones, el comportamiento dinámico exhibe características impredecibles (aunque determinísticas). Por dicha razón, conocer un conjunto de ecuaciones diferenciales que modela adecuadamente un sistema real puede ser de escasa utilidad a la hora de utilizar el modelo para predicciones, explicaciones, control, etc. Sin embargo, una simulación adecuada del comportamiento dinámico de un sistema, por complejo que sea (dimensionalidad, cantidad de parámetros, interdependencia funcional de las variables, etc.), está siempre dentro de las posibilidades de un programa de cómputo numérico. Más aún, los resultados numéricos pueden ser utilizados para producir una representación gráfica del diagrama de fases. La manera más sencilla de lograrlo consiste en "sembrar" varios valores iniciales en el espacio de fases (valores llamados semillas), y para cada uno integrar la ecuación diferencial del sistema con un diferencial finito y algún método corrector de error. En esto consiste el método gráfico [3, 5]. Eje: Visualización - Computación Gráfica

2001-01-01T00:00:00Z Entre las aplicaciones de mayor importancia en la Visualización Científica podemos contar el análisis interactivo del comportamiento de sistemas dinámicos no lineales y caóticos. El problema esencial en estos sistemas es que, por simples que puedan parecer sus ecuaciones, el comportamiento dinámico exhibe características impredecibles (aunque determinísticas). Por dicha razón, conocer un conjunto de ecuaciones diferenciales que modela adecuadamente un sistema real puede ser de escasa utilidad a la hora de utilizar el modelo para predicciones, explicaciones, control, etc. Sin embargo, una simulación adecuada del comportamiento dinámico de un sistema, por complejo que sea (dimensionalidad, cantidad de parámetros, interdependencia funcional de las variables, etc.), está siempre dentro de las posibilidades de un programa de cómputo numérico. Más aún, los resultados numéricos pueden ser utilizados para producir una representación gráfica del diagrama de fases. La manera más sencilla de lograrlo consiste en "sembrar" varios valores iniciales en el espacio de fases (valores llamados semillas), y para cada uno integrar la ecuación diferencial del sistema con un diferencial finito y algún método corrector de error. En esto consiste el método gráfico [3, 5]. Delrieux, Claudio Tohmé, Fernando Abel http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/21750 2019-01-25T04:02:48Z 2001-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia III Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación Uno de los objetivos más importantes en la Economía consiste en encontrar un modelo del comportamiento global de un sistema económico, derivado a partir de grupo de interacciones sencillas entre individuos que buscan satisfacer sus objetivos particulares. La respuesta clásica en teoría económica consiste en definir agentes económicos como entidades que conocen a la perfección el entorno de la economía en el que se desenvuelven, incluyendo el estado cognitivo de los demás agentes económicos. Este modelo, sin embargo, no es mínimamente realista en confirmar el comportamiento efectivo en un sistema económico, por lo que ha sido históricamente sujeto a críticas e impugnaciones [7]. Los estados de desequilibrio y la no optimalidad son una realidad en el comportamiento social, y la base del modelo -la omnisciencia de los agentes económicoses sin duda imposible. Un punto de vista radicalmente opuesto para constituir modelos de interacción entre agentes económicos proviene de incluir la incertidumbre en el mismo modelo de interacción entre los agentes. La economía sigue siendo constituida por agentes económicos que efectúan interacciones sencillas entre sí, pero dichas interacciones asumen la forma de un juego, y por lo tanto tienen incluida la incertidumbre de desconocerse la elección de estrategias entre los agentes. De esa manera, el comportamiento social se produce como estado emergente del conjunto de interacciones con incertidumbre. El propósito de la línea de invesigación que incluye a este trabajo es demostrar en qué medida es posible confirmar algunas propiedades del comportamiento económico colectivo a partir de una simulación de la conducta de un gran conjunto de agentes decisores. De esa manera, el comportamiento social queda definido como epifenómeno de la microeconomía, lo cual justifica su estudio en términos de las ciencias de la complejidad [2, 5]. Eje: Visualización - Computación Gráfica

2001-01-01T00:00:00Z Uno de los objetivos más importantes en la Economía consiste en encontrar un modelo del comportamiento global de un sistema económico, derivado a partir de grupo de interacciones sencillas entre individuos que buscan satisfacer sus objetivos particulares. La respuesta clásica en teoría económica consiste en definir agentes económicos como entidades que conocen a la perfección el entorno de la economía en el que se desenvuelven, incluyendo el estado cognitivo de los demás agentes económicos. Este modelo, sin embargo, no es mínimamente realista en confirmar el comportamiento efectivo en un sistema económico, por lo que ha sido históricamente sujeto a críticas e impugnaciones [7]. Los estados de desequilibrio y la no optimalidad son una realidad en el comportamiento social, y la base del modelo -la omnisciencia de los agentes económicoses sin duda imposible. Un punto de vista radicalmente opuesto para constituir modelos de interacción entre agentes económicos proviene de incluir la incertidumbre en el mismo modelo de interacción entre los agentes. La economía sigue siendo constituida por agentes económicos que efectúan interacciones sencillas entre sí, pero dichas interacciones asumen la forma de un juego, y por lo tanto tienen incluida la incertidumbre de desconocerse la elección de estrategias entre los agentes. De esa manera, el comportamiento social se produce como estado emergente del conjunto de interacciones con incertidumbre. El propósito de la línea de invesigación que incluye a este trabajo es demostrar en qué medida es posible confirmar algunas propiedades del comportamiento económico colectivo a partir de una simulación de la conducta de un gran conjunto de agentes decisores. De esa manera, el comportamiento social queda definido como epifenómeno de la microeconomía, lo cual justifica su estudio en términos de las ciencias de la complejidad [2, 5]. Delrieux, Claudio Dominguez, Julián Repetto, Andrés http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/21749 2019-01-24T20:02:04Z 2001-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia III Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación En los sistemas no lineales y caóticos la Visualización Científica es especialmente útil debido a la imposibilidad que presentan estos sistemas en general para hallar soluciones analíticas. Para estos sistemas se han creado numerosos métodos para representar mapas vectoriales (vectores, partículas, íconos, Streamlines, Hyperstreamlines, Spot Noise, LIC, etc.) [1,3,7,8,9] de las cuales traeremos en relieve dos técnicas destacadas en el tema: Streamlines y LIC. En esta línea de investigación buscamos un análisis de las características de estos dos métodos, aplicados a sistemas bidimensionales, y estudiamos las posibilidades de desarrollar un nuevo método que intente combinar propiedades ventajosas de ambos. Eje: Visualización - Computación Gráfica

2001-01-01T00:00:00Z En los sistemas no lineales y caóticos la Visualización Científica es especialmente útil debido a la imposibilidad que presentan estos sistemas en general para hallar soluciones analíticas. Para estos sistemas se han creado numerosos métodos para representar mapas vectoriales (vectores, partículas, íconos, Streamlines, Hyperstreamlines, Spot Noise, LIC, etc.) [1,3,7,8,9] de las cuales traeremos en relieve dos técnicas destacadas en el tema: Streamlines y LIC. En esta línea de investigación buscamos un análisis de las características de estos dos métodos, aplicados a sistemas bidimensionales, y estudiamos las posibilidades de desarrollar un nuevo método que intente combinar propiedades ventajosas de ambos. Sánchez, A. Orosco, Ricardo Fabian http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/21748 2019-01-25T04:02:45Z 2001-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia III Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación Es reconocida la utilidad de las animaciones en dominios tan diversos como educación, entretenimiento, sistemas de control, sistemas de visualización de información, experimentación científica y otros. Estas facilitan al usuario la comprensión de datos con comportamiento dinámico [I] o la navegación de los mismos. A pesar de esto, los métodos existentes para describir o especificar animaciones aún no se adaptan a las necesidades de programadores no especializados en el área de programación 3D. El nivel de abstracción provisto por la mayor parte de los toolkits actuales [II] [III] [IV] es una de las principales razones de esta complejidad. Este problema ha sido solucionado parcialmente con técnicas innovadoras tales como las restricciones de animación de Amulet [V], las cuales poseen un estilo declarativo para describir animaciones. Sin embargo, ésta técnica ha sido aplicada mayormente en interacciones gráficas 2D sin tomar en cuenta características especiales y requerimientos de aplicaciones de visualización de información 3D. En el presente artículo se describe una técnica para la especificación de animaciones. Ésta tiene en cuenta la aplicabilidad de la misma en sistemas de visualización de información y características especiales que surgen en ambientes 3D, tales como la oclusión y la detección de colisiones. Eje: Visualización - Computación Gráfica

2001-01-01T00:00:00Z Es reconocida la utilidad de las animaciones en dominios tan diversos como educación, entretenimiento, sistemas de control, sistemas de visualización de información, experimentación científica y otros. Estas facilitan al usuario la comprensión de datos con comportamiento dinámico [I] o la navegación de los mismos. A pesar de esto, los métodos existentes para describir o especificar animaciones aún no se adaptan a las necesidades de programadores no especializados en el área de programación 3D. El nivel de abstracción provisto por la mayor parte de los toolkits actuales [II] [III] [IV] es una de las principales razones de esta complejidad. Este problema ha sido solucionado parcialmente con técnicas innovadoras tales como las restricciones de animación de Amulet [V], las cuales poseen un estilo declarativo para describir animaciones. Sin embargo, ésta técnica ha sido aplicada mayormente en interacciones gráficas 2D sin tomar en cuenta características especiales y requerimientos de aplicaciones de visualización de información 3D. En el presente artículo se describe una técnica para la especificación de animaciones. Ésta tiene en cuenta la aplicabilidad de la misma en sistemas de visualización de información y características especiales que surgen en ambientes 3D, tales como la oclusión y la detección de colisiones. Alvez, Carlos E. Castro, Silvia Mabel Di Luca, Sandra Martig, Sergio R. Vitturini, Mercedes Trutner, Guillermo http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/21747 2019-01-25T04:02:39Z 2001-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia III Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación La Visualización de Información es el uso interactivo de representaciones visuales de datos abstractos soportadas en computadoras para amplificar el conocimiento. El principal objetivo de esta área de la Visualización es la representación gráfica adecuada tanto de los datos con parámetros múltiples como de las tendencias y las relaciones subyacentes que existen entre ellos. Su propósito no es la creación de las imágenes en sí mismas sino el insigth, es decir, la asimilación rápida de información o monitoreo de grandes cantidades de datos. La Visualización de Información es parte de los nuevos medios hechos posible debido al desarrollo de la visualización en computadoras en tiempo real. Eje: Visualización - Computación Gráfica

2001-01-01T00:00:00Z La Visualización de Información es el uso interactivo de representaciones visuales de datos abstractos soportadas en computadoras para amplificar el conocimiento. El principal objetivo de esta área de la Visualización es la representación gráfica adecuada tanto de los datos con parámetros múltiples como de las tendencias y las relaciones subyacentes que existen entre ellos. Su propósito no es la creación de las imágenes en sí mismas sino el insigth, es decir, la asimilación rápida de información o monitoreo de grandes cantidades de datos. La Visualización de Información es parte de los nuevos medios hechos posible debido al desarrollo de la visualización en computadoras en tiempo real. Boscardín, Liliana Beatriz Caldarelli, Marcela Castro, Liliana Raquel Castro, Silvia Mabel Paolini, Graciela Beatriz Salgado, Diana http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/21745 2019-01-25T04:02:33Z 2001-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia III Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación La abundancia e importancia de bases de datos 3D en distintas aplicaciones industriales, la posibilidad de contar con rendering interactivo de modelos 3D para uso masivo y la explotación de Internet para distribuir y compartir datos 3D ha aumentado sustancialmente la necesidad de técnicas de compresión geométricas de modelos volumétricos que reduzcan significativamente el tiempo para transmitir estos modelos 3D sobre canales de comunicación digitales y también reduzcan la memoria necesaria o el espacio en disco requerido para almacenar estos modelos. Las escenas tridimensionales que se generan actualmente son muy elaboradas y contienen modelos geométricos altamente detallados; éstas están emergiendo como la próxima generación para distintas aplicaciones. Estos modelos geométricos de gran complejidad pueden producir cientos de miles o millones de vértices e información de atributos adicionales a cada uno de ellos tales como el color y las normales y desafían la performance del rendering, el ancho de banda de las transmisiones y las capacidades de almacenamiento; son sin duda caros para almacenar, transmitir y renderizar. Debido a los severos problemas planteados en lo que se refiere a cálculo, almacenamiento, transmisión y rendering de los modelos 3D, representados a través de su superficie y/o de su interior, la compresión surge como elemento esencial en estas situaciones. Es por esto que es necesario contar con modelos de volúmenes que soporten simplificación, aproximación a distintos niveles de detalle, transmisión progresiva y compresión; la búsqueda de tales modelos es el objetivo del grupo de Modelamiento Eje: Visualización - Computación Gráfica

2001-01-01T00:00:00Z La abundancia e importancia de bases de datos 3D en distintas aplicaciones industriales, la posibilidad de contar con rendering interactivo de modelos 3D para uso masivo y la explotación de Internet para distribuir y compartir datos 3D ha aumentado sustancialmente la necesidad de técnicas de compresión geométricas de modelos volumétricos que reduzcan significativamente el tiempo para transmitir estos modelos 3D sobre canales de comunicación digitales y también reduzcan la memoria necesaria o el espacio en disco requerido para almacenar estos modelos. Las escenas tridimensionales que se generan actualmente son muy elaboradas y contienen modelos geométricos altamente detallados; éstas están emergiendo como la próxima generación para distintas aplicaciones. Estos modelos geométricos de gran complejidad pueden producir cientos de miles o millones de vértices e información de atributos adicionales a cada uno de ellos tales como el color y las normales y desafían la performance del rendering, el ancho de banda de las transmisiones y las capacidades de almacenamiento; son sin duda caros para almacenar, transmitir y renderizar. Debido a los severos problemas planteados en lo que se refiere a cálculo, almacenamiento, transmisión y rendering de los modelos 3D, representados a través de su superficie y/o de su interior, la compresión surge como elemento esencial en estas situaciones. Es por esto que es necesario contar con modelos de volúmenes que soporten simplificación, aproximación a distintos niveles de detalle, transmisión progresiva y compresión; la búsqueda de tales modelos es el objetivo del grupo de Modelamiento Cagnina, Leticia Fernández, Jacqueline Guerrero, Roberto A. Viano, Hugo Roche, Ileana http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/21744 2019-01-24T20:01:59Z 2001-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia III Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación En la actualidad los gráficos se han convertido en uno de los medios de comunicación más naturales que existen. Esto se debe a la habilidad inherente de las personas de reconocer patrones en 2D y 3D que les permite percibir y procesar información de datos gráficos en forma rápida y eficiente. Paralelamente el uso de las computadoras ha crecido de manera que permite la creación, almacenamiento y manipulación de modelos e imágenes de objetos. Estos modelos provienen de una diversidad de campos tales como la física, matemática, ingeniería, arquitectura, fenómenos naturales, etc. En este contexto, las imágenes son potenciales herramientas para la toma de decisiones dado que permiten aumentar la información transmitida. Sin embargo, el crear y reproducir imágenes presenta problemas específicos a la manera en que estas pretenden utilizarse. El área de los gráficos por computadora (computer imagery) puede dividirse en tres grandes campos que interactúan entre sí: la computación gráfica, el procesamiento de imágenes y la visión por computadora. La computación gráfica se ocupa de la síntesis gráfica de objetos reales e imaginarios obtenidos a partir de modelos generados computacionalmente. El procesamiento de imágenes trata el análisis y manipulación de imágenes ya existentes; donde la nueva imagen generada es de alguna manera diferente a la imagen original. En particular, el análisis de imágenes es importante para áreas tales como la biomedicina, imágenes de reconocimiento aéreo, scan de cromosomas, etc. Esta rama posee sub-areas tales como: realce (enhancement) de imágenes, detección y reconocimiento de patrones, análisis de escenas, etc. Por último, el campo de visión por computadora se relaciona con la extracción de información a partir de una imagen (imágenes capturadas desde el 'ojo' de robots) para la reconstrucción de escenas en 3D a partir de modelos de 2D, intentando emular el sistema visual humano. Eje: Visualización - Computación Gráfica

2001-01-01T00:00:00Z En la actualidad los gráficos se han convertido en uno de los medios de comunicación más naturales que existen. Esto se debe a la habilidad inherente de las personas de reconocer patrones en 2D y 3D que les permite percibir y procesar información de datos gráficos en forma rápida y eficiente. Paralelamente el uso de las computadoras ha crecido de manera que permite la creación, almacenamiento y manipulación de modelos e imágenes de objetos. Estos modelos provienen de una diversidad de campos tales como la física, matemática, ingeniería, arquitectura, fenómenos naturales, etc. En este contexto, las imágenes son potenciales herramientas para la toma de decisiones dado que permiten aumentar la información transmitida. Sin embargo, el crear y reproducir imágenes presenta problemas específicos a la manera en que estas pretenden utilizarse. El área de los gráficos por computadora (computer imagery) puede dividirse en tres grandes campos que interactúan entre sí: la computación gráfica, el procesamiento de imágenes y la visión por computadora. La computación gráfica se ocupa de la síntesis gráfica de objetos reales e imaginarios obtenidos a partir de modelos generados computacionalmente. El procesamiento de imágenes trata el análisis y manipulación de imágenes ya existentes; donde la nueva imagen generada es de alguna manera diferente a la imagen original. En particular, el análisis de imágenes es importante para áreas tales como la biomedicina, imágenes de reconocimiento aéreo, scan de cromosomas, etc. Esta rama posee sub-areas tales como: realce (enhancement) de imágenes, detección y reconocimiento de patrones, análisis de escenas, etc. Por último, el campo de visión por computadora se relaciona con la extracción de información a partir de una imagen (imágenes capturadas desde el 'ojo' de robots) para la reconstrucción de escenas en 3D a partir de modelos de 2D, intentando emular el sistema visual humano. Martig, Sergio R. Castro, Silvia Mabel http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/21743 2019-01-24T04:04:01Z 2001-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia III Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación La Visualización de Información ha emergido como una necesidad para soportar el entendimiento y el análisis de datos abstractos mediante el uso de Computación Gráfica Interactiva y de Técnicas de Visualización. Los datos abstractos no son inherentemente geométricos y presentan desafíos a los investigadores en Visualización porque no es obvio poner los datos abstractos en formas visuales efectivas. Los sistemas de Visualización de Información enfrentan interrogantes distintos a los de otras áreas de Visualización, como por ejemplo: cómo representar los datos abstractos visualmente, qué tipo de interacción incluir, cómo estructurar la interacción. Además el hecho de manejar información abstracta que no tiene un mapeo espacial inherente, hace que las relaciones entre las vistas obtenidas y su valores asociados sean más complicadas. Eje: Visualización - Computación Gráfica

2001-01-01T00:00:00Z La Visualización de Información ha emergido como una necesidad para soportar el entendimiento y el análisis de datos abstractos mediante el uso de Computación Gráfica Interactiva y de Técnicas de Visualización. Los datos abstractos no son inherentemente geométricos y presentan desafíos a los investigadores en Visualización porque no es obvio poner los datos abstractos en formas visuales efectivas. Los sistemas de Visualización de Información enfrentan interrogantes distintos a los de otras áreas de Visualización, como por ejemplo: cómo representar los datos abstractos visualmente, qué tipo de interacción incluir, cómo estructurar la interacción. Además el hecho de manejar información abstracta que no tiene un mapeo espacial inherente, hace que las relaciones entre las vistas obtenidas y su valores asociados sean más complicadas. González, Adela Zavala, A. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/21742 2019-01-24T20:01:56Z 2001-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia III Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación En los últimos 20 años, la computación gráfica[1] estuvo dirigida a generar imágenes con un alto grado de fotorealismo, o sea crear escenas generadas por computadoras tan convincentes que ellas pareciesen indistinguibles de las fotografías o filmes. Cada año los avances en modelado, iluminación y animación ayudaron a lograr este objetivo. Sin embargo, un desafío similar y opuesto se presentó en el área de rendering no fotorealístico[2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14]. Cualquier estilo de rendering que no trate de crear un aspecto realístico se denomina no fotorealístico. Esto incluye: - Visualización científica. - Emulación de medios artísticos tradicionales: tales como pintado al óleo o sketching (bosquejo), entre otros. - La creación de cartoons. - El deseo de desarrollar una forma más expresiva de representar gráficos en computadora y más. Eje: Visualización - Computación Gráfica

2001-01-01T00:00:00Z En los últimos 20 años, la computación gráfica[1] estuvo dirigida a generar imágenes con un alto grado de fotorealismo, o sea crear escenas generadas por computadoras tan convincentes que ellas pareciesen indistinguibles de las fotografías o filmes. Cada año los avances en modelado, iluminación y animación ayudaron a lograr este objetivo. Sin embargo, un desafío similar y opuesto se presentó en el área de rendering no fotorealístico[2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14]. Cualquier estilo de rendering que no trate de crear un aspecto realístico se denomina no fotorealístico. Esto incluye: - Visualización científica. - Emulación de medios artísticos tradicionales: tales como pintado al óleo o sketching (bosquejo), entre otros. - La creación de cartoons. - El deseo de desarrollar una forma más expresiva de representar gráficos en computadora y más. Acosta, Nelson Collado, Cecilia http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/21741 2019-01-24T20:01:54Z 2001-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia III Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación En éste artículo se presenta una herramienta para la generación automática de multiplicadores paralelos en VHDL para síntesis. Se intenta asistir al diseñador de DSP a medida sobre plataformas FIPSOC (de Sidsa) o Virtex (de Xilinx). Se generan los siete multiplicadores: McCanny - McWhirter, De Mori, Hatamian y Cash, Ripple Carry, Carry Save, Guild y De Mori – Guild; con y sin pipelining. Eje: Procesamiento de Señales – Visión

2001-01-01T00:00:00Z En éste artículo se presenta una herramienta para la generación automática de multiplicadores paralelos en VHDL para síntesis. Se intenta asistir al diseñador de DSP a medida sobre plataformas FIPSOC (de Sidsa) o Virtex (de Xilinx). Se generan los siete multiplicadores: McCanny - McWhirter, De Mori, Hatamian y Cash, Ripple Carry, Carry Save, Guild y De Mori – Guild; con y sin pipelining. Bria, Oscar N. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/21740 2019-01-24T20:01:51Z 2001-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia III Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación Electroencephalography (EEG) and magnetoencephalography (MEG) are the only two methods to study the functional organization of the brain with a temporal resolution close to 1 ms. This unique feature seems to be useful to measure with enough precision propagating activity on the cortex. Moreover, both EEG and MEG are complementary rather than competitive, as mathematically argued by Muravchik and Nehorai in [9]. An example of application of brain topography is the treatment of patients suffering from temporal lobe epilepsy (TLE), in which anti-epileptic drug treatment fails. Seizures, with loss of conscience, may occur in such patients several times a month or even many times a day, and thus severely hamper social functioning. These patients can be considered candidates for surgery. When considering surgery, it is important that the location of the epileptic focus is well determined beforehand. Eje: Procesamiento de Señales – Visión

2001-01-01T00:00:00Z Electroencephalography (EEG) and magnetoencephalography (MEG) are the only two methods to study the functional organization of the brain with a temporal resolution close to 1 ms. This unique feature seems to be useful to measure with enough precision propagating activity on the cortex. Moreover, both EEG and MEG are complementary rather than competitive, as mathematically argued by Muravchik and Nehorai in [9]. An example of application of brain topography is the treatment of patients suffering from temporal lobe epilepsy (TLE), in which anti-epileptic drug treatment fails. Seizures, with loss of conscience, may occur in such patients several times a month or even many times a day, and thus severely hamper social functioning. These patients can be considered candidates for surgery. When considering surgery, it is important that the location of the epileptic focus is well determined beforehand. Acosta, Nelson http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/21739 2019-01-24T04:03:58Z 2001-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia III Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación Este artículo presenta un sistema de generación automática de controladores difusos de altas prestaciones que puedan ejecutarse sobre una arquitectura IBM-PC. Se define un lenguaje de especificación de controladores, que la herramienta toma para generar de forma automática los archivos que una vez compilados producen el ejecutable del FLC. Eje: Procesamiento de Señales – Visión

2001-01-01T00:00:00Z Este artículo presenta un sistema de generación automática de controladores difusos de altas prestaciones que puedan ejecutarse sobre una arquitectura IBM-PC. Se define un lenguaje de especificación de controladores, que la herramienta toma para generar de forma automática los archivos que una vez compilados producen el ejecutable del FLC. Russo, Claudia Cecilia De Giusti, Armando Eduardo http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/21738 2019-01-24T04:03:55Z 2001-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia III Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación Se muestran las ideas principales de una línea de investigación en el área de Compresión de video, que se realizan la Universidad Nacional de La Plata. Se estudian técnicas de compensación y estimación de movimento en secuencia de video en problemas reales del tratamiento de imágenes. Se pretende evaluar algoritmos de estimación y compensación de movimiento en tiempo real. Parametrizar de los grados de libertad que permite manejar cada método. Diseño y análisis de algoritmos de estimación y compensación que puedan paralelizarse. Aplicación de dichas técnicas en el área de diagnóstico médico y/o de visión por computadora en el ámbito industrial. Eje: Procesamiento de Señales – Visión

2001-01-01T00:00:00Z Se muestran las ideas principales de una línea de investigación en el área de Compresión de video, que se realizan la Universidad Nacional de La Plata. Se estudian técnicas de compensación y estimación de movimento en secuencia de video en problemas reales del tratamiento de imágenes. Se pretende evaluar algoritmos de estimación y compensación de movimiento en tiempo real. Parametrizar de los grados de libertad que permite manejar cada método. Diseño y análisis de algoritmos de estimación y compensación que puedan paralelizarse. Aplicación de dichas técnicas en el área de diagnóstico médico y/o de visión por computadora en el ámbito industrial. Sanz, Cecilia Verónica De Giusti, Armando Eduardo http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/21737 2019-01-24T20:01:48Z 2001-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia III Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación El principal objetivo de esta línea de investigación es estudiar, analizar y comparar técnicas de clasificación de imágenes digitales de diferente naturaleza, integrando un alto número de variables de entrada para lograr el reconocimiento más preciso de los objetos de la imagen. En una segunda etapa se estudia la paralelización de los algoritmos de tratamiento de imágenes, buscando optimizar los tiempos de procesamiento. Eje: Procesamiento de Señales – Visión

2001-01-01T00:00:00Z El principal objetivo de esta línea de investigación es estudiar, analizar y comparar técnicas de clasificación de imágenes digitales de diferente naturaleza, integrando un alto número de variables de entrada para lograr el reconocimiento más preciso de los objetos de la imagen. En una segunda etapa se estudia la paralelización de los algoritmos de tratamiento de imágenes, buscando optimizar los tiempos de procesamiento. Lanzarini, Laura Cristina De Giusti, Armando Eduardo http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/21736 2019-01-24T04:03:51Z 2001-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia III Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación La investigación en análisis de imágenes y reconocimiento de patrones como auxilio al diagnóstico médico es ampliamente reconocida por su complejidad e importancia. En general, uno de los mayores problemas que presenta el diagnóstico médico basado en imágenes es la dependencia del especialista. En este sentido las redes neuronales resultan de suma utilidad, ya que no sólo son capaces de aprender con la ayuda del experto sino que por si mismas pueden generalizar la información contenida en los datos de entrada mostrando relaciones que a priori resultan complejas. Esta línea de investigación consiste en estudiar y desarrollar redes neuronales, orientadas al reconocimiento de patrones. En particular se trabaja en imágenes color de microscopio electrónico de muestras histológicas de tejido hepático y sanguíneo. Eje: Procesamiento de Señales – Visión

2001-01-01T00:00:00Z La investigación en análisis de imágenes y reconocimiento de patrones como auxilio al diagnóstico médico es ampliamente reconocida por su complejidad e importancia. En general, uno de los mayores problemas que presenta el diagnóstico médico basado en imágenes es la dependencia del especialista. En este sentido las redes neuronales resultan de suma utilidad, ya que no sólo son capaces de aprender con la ayuda del experto sino que por si mismas pueden generalizar la información contenida en los datos de entrada mostrando relaciones que a priori resultan complejas. Esta línea de investigación consiste en estudiar y desarrollar redes neuronales, orientadas al reconocimiento de patrones. En particular se trabaja en imágenes color de microscopio electrónico de muestras histológicas de tejido hepático y sanguíneo. Estévez, Elsa Clara Sánchez, Marisa http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/21735 2019-01-24T20:01:45Z 2001-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia III Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación La ingeniería de software basada en componentes (component-based software engineering) cumple un rol muy importante en el desarrollo de software, por ejemplo, considerar las infraestructuras de componentes que se ofrecen en el mercado como Enterprise JavaBeans, COM+, CORBA. Eje: Ingeniería del Software

2001-01-01T00:00:00Z La ingeniería de software basada en componentes (component-based software engineering) cumple un rol muy importante en el desarrollo de software, por ejemplo, considerar las infraestructuras de componentes que se ofrecen en el mercado como Enterprise JavaBeans, COM+, CORBA. Gonzaléz, Ariel Vaisman, Gabriel David http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/21734 2019-01-25T04:02:29Z 2001-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia III Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación Las Redes de Petri (RP) son un formalismo gráfico para la especificación de sistemas, las cuales pertenecen a la clase de modelos operacionales y son apropiadas cuando se desean describir las propiedades dinámicas de los sistemas. Además, la flexibilidad del modelo permite extenderlo en varias direcciones manteniendo su filosofía original. En el presente trabajo utilizaremos como base un modelo de Red de Petri Temporizada basadas en relojes para luego extenderlo con el concepto de Subredes aumentando así el poder de abstracción. Esta técnica de temporización usada basada en relojes, surge de la teoría de sistemas híbridos. El objetivo principal de ésta extensión es aplicarlo a problemas como los que se encuentran en las áreas de desarrollo de sistemas, específicamente en etapas de diseño de los modelos conocidos en descripción y análisis de procesos. Con las características que se describen para el modelo podemos proponer también su uso en la rama de la ingeniería de software hoy conocida como reingeniería, que utiliza actualmente modelos semi-formales para representar los sistemas existentes y realizar su posterior análisis. El uso de una herramienta basada en un modelo formal permitirá la aplicación de técnicas más efectivas en relación a los objetivos que se ostenta. Eje: Ingeniería del Software

2001-01-01T00:00:00Z Las Redes de Petri (RP) son un formalismo gráfico para la especificación de sistemas, las cuales pertenecen a la clase de modelos operacionales y son apropiadas cuando se desean describir las propiedades dinámicas de los sistemas. Además, la flexibilidad del modelo permite extenderlo en varias direcciones manteniendo su filosofía original. En el presente trabajo utilizaremos como base un modelo de Red de Petri Temporizada basadas en relojes para luego extenderlo con el concepto de Subredes aumentando así el poder de abstracción. Esta técnica de temporización usada basada en relojes, surge de la teoría de sistemas híbridos. El objetivo principal de ésta extensión es aplicarlo a problemas como los que se encuentran en las áreas de desarrollo de sistemas, específicamente en etapas de diseño de los modelos conocidos en descripción y análisis de procesos. Con las características que se describen para el modelo podemos proponer también su uso en la rama de la ingeniería de software hoy conocida como reingeniería, que utiliza actualmente modelos semi-formales para representar los sistemas existentes y realizar su posterior análisis. El uso de una herramienta basada en un modelo formal permitirá la aplicación de técnicas más efectivas en relación a los objetivos que se ostenta. Mauco, Virginia Riesco, Daniel Eduardo http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/21733 2019-01-24T20:01:42Z 2001-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia III Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación Los métodos formales ayudan a incrementar la confiabilidad del software. Estos métodos permiten “razonar” acerca de propiedades del software o de sistemas que involucran software. Además, ofrecen la seguridad de que los requisitos son verificados en cada paso del desarrollo, encontrando inconsistencias e incompletitud. Las especificaciones formales se pueden usar durante todo el ciclo de vida del software y se pueden manipular con herramientas automáticas con una amplia variedad de propósitos tales como model checking, verificación deductiva, animación, generación de casos de prueba, reuso formal de componentes, y refinamiento de especificación a implementación. El Método RAISE (Rigourous Approach to Industrial Software Engineering) [3], por ejemplo, provee facilidades para el uso industrial de métodos formales en el desarrollo de sistemas de software. Este método provee de un gran número de técnicas y estrategias para hacer desarrollos formales y pruebas, además de un lenguaje formal de especificación, RAISE Specification Language (RSL) [2], y un conjunto de herramientas. Sin embargo, estos métodos son, en general, sólo accesibles a especialistas debido a que sus formalismos matemáticos son más difíciles de entender y comunicar. Eje: Ingeniería del Software

2001-01-01T00:00:00Z Los métodos formales ayudan a incrementar la confiabilidad del software. Estos métodos permiten “razonar” acerca de propiedades del software o de sistemas que involucran software. Además, ofrecen la seguridad de que los requisitos son verificados en cada paso del desarrollo, encontrando inconsistencias e incompletitud. Las especificaciones formales se pueden usar durante todo el ciclo de vida del software y se pueden manipular con herramientas automáticas con una amplia variedad de propósitos tales como model checking, verificación deductiva, animación, generación de casos de prueba, reuso formal de componentes, y refinamiento de especificación a implementación. El Método RAISE (Rigourous Approach to Industrial Software Engineering) [3], por ejemplo, provee facilidades para el uso industrial de métodos formales en el desarrollo de sistemas de software. Este método provee de un gran número de técnicas y estrategias para hacer desarrollos formales y pruebas, además de un lenguaje formal de especificación, RAISE Specification Language (RSL) [2], y un conjunto de herramientas. Sin embargo, estos métodos son, en general, sólo accesibles a especialistas debido a que sus formalismos matemáticos son más difíciles de entender y comunicar.