Grupo de compresión y redes neuronales

Remi Vaillancourt (PhD) Profesor. Department of Mathematics and Statistics, University of Ottawa, Canada.

Robin Whitty (PhD) Profesor. School of Computing, Information Systems and Mathematics, South Bank University, Gran Bretaña.

Esther de Ves (PhD) Profesora. Departamento de Informática, Escuela Técnica Superior de Ingeniería, Universidad de Valencia, España.

Emilio Soria (PhD) Profesor. Departamento de Ingeniería Electrónica, Universidad de Valencia, España.

Maarten Jansen (PhD) Professor, Department of Mathematics, K.U. Leuven (BE)

Compresión de imágenes multiespectrales (sin pérdida)	Recuperación de imágenes basada en contenido (CBIR)	Reconocimiento de patrones
Transmisión progresiva de imágenes digitales	Descriptores de textura para recuperación de imágenes	Tratamiento de casos ambiguos en un clasificador basado en redes neuronales
Compresión de video	Indexado de grandes bases de datos de imágenes	Clasificación de dígitos manuscritos
Compresión de imágenes de resonancia magnética	Detección de bordes en imágenes	Descriptores de imágenes basados en wavelets

"Wavelets and Neural Networks: Integrated Approaches and Applications", proyecto PICT 2004, Código 26001, tipo A, Categoría II (Areas prioritarias), 3 años, 2006-2008, financiado por la Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica. Dirección: A. Ruedin. Codirección: E. Segura.
"Wavelets y Redes Neuronales: enfoques integrados y aplicaciones", proyecto UBACyT 2004-2007 bienal renovable, Código X166, financiado por la Universidad de Buenos Aires. Dirección: A. Ruedin. Codirección: E. Segura.
"Un compresor de imágenes satelitales", subproyecto del Proyecto Estratégico "UBASoft, un centro para el desarrollo de software en la Universidad de Buenos Aires",en el marco de las Programaciones Científicas UBACyT 2001. Dirección: A. Ruedin.

Reducción de la correlación espectral y espacial en imágenes multiespectrales.
Compresion -con pérdida- de videos.
Compresion de imágenes de resonancia magnética, sin pérdida en la zona de interés.
Reconocimiento de patrones usando redes neuronales y wavelets: aplicación a la clasificación de dígitos manuscritos.
Recuperación de imágenes basada en contenido (CBIR); índices para grandes bases de datos de imágenes; descriptores de textura.
Reconocimiento de dígitos manuscritos.
Recuperación de imágenes de texturas, basada en contenido.
Análisis y síntesis de música.

Codificador y decodificador sin pérdida para imágenes multiespectrales.
Codificador y decodificador para series de imágenes de resonancia magnética; identificación del fondo y compreseón sin pérdida de la figura.
Compresor de videos de pacientes del Centro de Neurología.
Clasificador basado en redes neuronales que detecta patrones ambiguos y explica respuestas, aplicado al reconocimiento de dígitos manuscritos.
Desarrollo de un algoritmo para pantalla gráfica, adaptando el contorno de una silueta a las medidas específicas de una persona.
Desarrollo de bases para representación de música.