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3D Multi-class CNN implementation for abdominal aortic aneurysm segmentation
(2021) Oyarzun Domeño, Anne; Cabeza Laguna, Rafael; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación; Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoa
El Aneurisma de Aorta Abdominal (AAA) es una dilatación progresiva de la aorta abdominal producida por el debilitamiento y la degradación de la región. Es una condición que compromete a la vida y requiere constante monitorización y tratamiento, en la mayoría de los casos. El procedimiento más común es la Reparación Endovascular (en inglés, EVAR), que consiste en la colocación de un stent a través de un catéter. A pesar de los grandes avances en torno a esta técnica, existe una falta de estandarización en cuanto a la determinación del grado y ratio de progresión de la patología. Este proyecto tiene como objetivo la implementación de un algoritmo de segmentación automática, que pueda ser ´útil en la monitorización de la patología. En primer lugar, se ha realizado un estudio del caso clínico del AAA y de su tratamiento, y se han analizado las principales necesidades clínicas que han motivado el desarrollo de herramientas automáticas. En segundo lugar, se han estudiado las características de las Tomografías Computerizadas de Angiografía (en inglés, CTA), y las principales diferencias que presentan los estudio pre y post-operatorios. En tercer lugar, se han descritos algunas técnicas de Aprendizaje Profundo para la segmentación de imágenes médicas y se ha introducido el concepto de Redes Neuronales Convolucionales. En cuarto lugar, se ha analizado el conjunto de volúmenes disponibles y se han generado las máscaras para el entrenamiento. Una vez obtenidos los resultados de la segmentación, se han utilizado métricas como el Índice de Jaccard y la Distancia de Hausdorff para su evaluación. Finalmente, se han expuesto las conclusiones generales obtenidas tras la implementación del algoritmo automático.
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Accurate pupil center detection in off-the-shelf eye tracking systems using convolutional neural networks
(MDPI, 2021) Larumbe Bergera, Andoni; Garde Lecumberri, Gonzalo; Porta Cuéllar, Sonia; Cabeza Laguna, Rafael; Villanueva Larre, Arantxa; Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Comunicación; Ingeniaritza Elektrikoa, Elektronikoaren eta Telekomunikazio Ingeniaritzaren; Universidad Pública de Navarra / Nafarroako Unibertsitate Publikoa
Remote eye tracking technology has suffered an increasing growth in recent years due to its applicability in many research areas. In this paper, a video-oculography method based on convolutional neural networks (CNNs) for pupil center detection over webcam images is proposed. As the first contribution of this work and in order to train the model, a pupil center manual labeling procedure of a facial landmark dataset has been performed. The model has been tested over both real and synthetic databases and outperforms state-of-the-art methods, achieving pupil center estimation errors below the size of a constricted pupil in more than 95% of the images, while reducing computing time by a 8 factor. Results show the importance of use high quality training data and well-known architectures to achieve an outstanding performance.
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Adecuación de un sistema de visión artificial para control de calidad
(2016) Estaun Gabás, Ainara; Cabeza Laguna, Rafael; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa
Tasubinsa es una empresa navarra, la cual entre otras labores, es proveedora a numerosos clientes importantes, y como tal necesita que sus productos sean de calidad, para que el cliente esté conforme con él y vea satisfechas sus necesidades. Para tener un mejor control de la calidad, la planta de Tasubinsa situada en Beriáin, cuenta con un sistema de visión artificial, para validar una pieza que forma parte de los frigoríficos de la empresa BSH. Dado que en cada planta de la empresa se realizan numerosos productos diferentes, siendo un total de 14 plantas por toda navarra, lo que la empresa quiere es investigar las posibilidades de introducir nuevos sistemas de visión artificial en otros procesos de producción y si es viable para ellos. Por tanto en este proyecto se pretende conocer y analizar el sistema de visión instalado en la planta de Beriáin, y hacer una “copia” del mismo que pueda ser aplicada en la inspección de otro tipo de productos en los que la empresa tenga especial interés
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Aplicación de métodos automáticos y no supervisados para la caracterización de tejido adiposo en imágenes RM de abdomen
(2009) Sáenz de Pipaón Cilveti, Edurne; Villanueva Larre, Arantxa; Cabeza Laguna, Rafael; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa; Ingeniería Eléctrica y Electrónica; Ingeniaritza Elektrikoa eta Elektronikoa
Restricted
Aplicación de PC para interacción con central de detección de incendios
(2009) Navascués Cornago, Javier; Cabeza Laguna, Rafael; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa; Ingeniería Eléctrica y Electrónica; Ingeniaritza Elektrikoa eta Elektronikoa
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Aplicación para dispositivos móviles DNOW
(2014) Lacosta Arpide, Gabriel; Cabeza Laguna, Rafael; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa
El proyecto se ha realizado como parte de uno que engloba tres módulos: el primero de web semántica, encargado de encontrar noticias en relación a una búsqueda ejecutada y, a su vez, buscar otras noticias relacionadas con las primeras; el segundo de redes sociales, que recoge toda la información de las redes sociales Flickr, Twitter, Facebook y Youtube sobre un tema introducido; y el tercero, la aplicación móvil que se encarga de mostrar toda esa información en un dispositivo móvil. Este proyecto se basa exclusivamente en la parte de interfaz gráfica, es decir, de la realización de la aplicación móvil. En este trabajo se va a hablar de la aplicación para Smartphones y Tablets, DNow. Su principal función es la de mantener informado a los lectores que la tengan descargada sobre una serie de eventos, mostrando en su pantalla principal el listado desplegable de las noticias, con su título, subtítulo y una descripción de la misma. El usuario, además, puede comentar anónimamente en aquellas que le interese y ver todos los mensajes recogidos de las redes sociales más mediáticas actualmente sobre dicho tema, junto con los comentarios realizados por el resto de usuarios, con solo clicar un botón. Es decir, dentro de cada evento hay tres botones: el primero guiará al lector hasta una pantalla en la que se cargará toda esa información por orden descendente en fecha; el segundo activa la suscripción del usuario a ese evento; y el segundo abrirá un cuadro de texto para que se pueda comentar dentro de dicha noticia. Aparte, al pie de la pantalla hay otros tres botones que permiten ver las suscripciones activas y modificarlas, reproducir un podcast que habrá sido previamente grabado por un periodista con un resumen de las noticias que muestra la aplicación y escribir un comentario de “feedback” a modo de crítica u opinión sobre la plataforma con el fin de ayudar a mejorar el servicio. Por último, también se informa sobre la fecha y la hora actual en la parte superior izquierda de la pantalla y sobre la situación meteorológica (un icono indicativo del tiempo, la temperatura y la velocidad del viento actuales y los valores de las temperaturas máxima y mínima del día) de una ciudad a elegir por el usuario de entre unas preestablecidas en la parte superior derecha. Todo esto con un esquema de colores y de diseño que hacen que la interfaz sea amigable e intuitiva para el usuario
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Aprender enseñando. Interacciones educativas entre asignaturas del grado de Ingeniería Biomédica: memoria final PINNE
(2024) Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación; Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoa; Rodríguez Falces, Javier; Socorro Leránoz, Abián Bentor; Malanda Trigueros, Armando; Aginaga García, Jokin; Plaza Puértolas, Aitor; Malvè, Mauro; Cabeza Laguna, Rafael; Villanueva Larre, Arantxa; Navallas Irujo, Javier; Rodríguez Trías, Rafael; Aldaz Zaragüeta, Miguel; Trigo Vilaseca, Jesús Daniel
El proyecto se ha desarrollado según el plan de trabajo previsto en la memoria, sin ninguna incidencia reseñable. En los dos cursos de ejecución del proyecto, 2022/23 y 2023/24, se siguió la misma estructura/desarrollo/temporalización, que se detalla a continuación (se proporcionan detalles del desarrollo y temporalización del proyecto con fechas reales correspondientes al curso 2022/23):Semana 1: (30 enero -)+ Comienza la asignatura 'INSTRUMENTACIÓN MÉDICA' del grado de Ingeniería Biomédica Semana 2: (6 febrero - ) + Comienza la asignatura 'PRÁCTICAS EN EMPRESA' del grado de Ingeniería Biomédica + Se aplica el BLOQUE 1 (DOCUMENTACIÓN). Los profesores de 'INSTRUMENTACIÓN' prepararon y mostraron a los alumnos varios documentos con los objetivos y metodología del proyecto, detallando los resultados de aprendizaje y competencias, así como criterios de evaluación. + Se aplica el BLOQUE 2 (CHARLA INFORMATIVA). Antes de que los alumnos de 'INSTRUMENTACIÓN' visitaran la empresa, los profesores de la asignatura impartieron una charla informativa, explicando el objetivo de la visita, la metodología a seguir y los resultados esperables de la visita a la empresa. Semana 3: (13 febrero - ) + Se aplica el BLOQUE 3 (ASIGNACIÓN DE ESTUDIANTES). Mediante de un sorteo, los alumnos de 'INSTRUMENTACIÓN' fueron asignados (en parejas) a cada una de las empresas. + Se aplica el BLOQUE 4 (ASIGNACIÓN DEL PROFESOR ASESOR). Una vez que se establecieron los equipos 'anfitrión-invitado', y después de evaluar los equipos/técnicas que se usaban en la empresa, se eligió un profesor de Ingeniería Biomédica experto en la materia para que actuara como asesor. + Se aplica el BLOQUE 5 (INFORMACIÓN DE CONTACTO). El profesor facilitó (vía email) a cada alumno de 'INSTRUMENTACIÓN' los datos de contacto del alumno de 'P. EMPRESA' (nombre, dirección, email), y a la inversa también, para que se pusieran en contacto entre sí y prepararán la visita. Semana 4: (20 febrero - ) + Se aplica el BLOQUE 6 (COMUNICACIÓN ENTRE ALUMNO 'INSTRUMENTACIÓN' Y ALUMNO 'PRÁCTICAS'). Antes de la visita, los alumnos de 'INSTRUMENTACIÓN' y de 'P. EMPRESA' se pusieron en contacto vía email (o incluso telefónicamente) y el alumno de 'P. EMPRESA' expuso los diferentes dispositivos, sensores, equipos, software y técnicas empleadas en la empresa para que el alumno de 'INSTRUMENTACIÓN' escogiese la temática de su trabajo. Semana 5: (27 febrero - ) + Se aplica el BLOQUE 7 (VISITA A LA EMPRESA). Durante la visita, el alumno de 'P. EMPRESA' explicó la actividad realizada por la empresa y respondió a las preguntas sobre el dispositivo/equipo que el alumno de 'INSTRUMENTACIÓN' formuló. Semana 6-7: (13 marzo - ) + Se aplica el BLOQUE 8 (PREPARACIÓN DEL TRABAJO Y EXPOSICIÓN PÚBLICA). Tras la visita, el alumno de 'INSTRUMENTACIÓN' preparó la memoria y la presentación. Además, el alumno de 'INSTRUMENTACIÓN' entregó la memoria y expuso su trabajo delante de todos sus compañeros. + Se aplica el BLOQUE 9 (EVALUACIÓN). Tras la defensa pública del trabajo, los profesores de 'INSTRUMENTACIÓN' evaluaron el trabajo atendiendo siguiendo los criterios definidos en el BLOQUE 1. Se evaluarán 4 aspectos: (1) la memoria del trabajo, (2) el power point y su exposición, (3) el aprovechamiento de la visita en donde el alumno debe dar significado al trabajo dentro de un entorno laboral, (4) informes emitidos por el alumno anfitrión y por el profesor.
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Aprendizaje basado en proyectos en Ingeniería de Telecomunicación: memoria final PINNE
(2023) Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación; Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoa; Sagüés García, Mikel; Arizaleta Arteaga, Mikel; Cruz Blas, Carlos Aristóteles de la; Río Bocio, Carlos del; Erro Betrán, María José; Fernández de Muniain Comajuncosa, Javier; García-Jiménez, Santiago; Iriarte Galarregui, Juan Carlos; López Martín, Antonio; López-Amo Sáinz, Manuel; Magaña Lizarrondo, Eduardo; Martínez de Espronceda Cámara, Miguel; Navallas Irujo, Javier; Villanueva Larre, Arantxa; Benito Pertusa, David; Cabeza Laguna, Rafael; Cerro Reyes, Beatriz del; Ederra Urzainqui, Íñigo; Falcone Lanas, Francisco; Izal Piñas, Jesús; Morató Osés, Daniel; Pinillos Resano, Iñaki
La Ingeniería de Telecomunicación ha evolucionado drásticamente en las últimas décadas. Desde la definición más clásica, la de aquella persona cualificada para hacer uso de los campos electromagnéticos para lograr un sistema de comunicaciones, hasta la más abierta de hoy en día, que abarca tanto la gestión de proyectos (común para las ramas de ingeniería), pasando por el desarrollo de aplicaciones software hasta el diseño de circuitos electrónicos. Por lo general, la Ingeniería de Telecomunicación se divide en cuatro grandes bloques: las comunicaciones (herederas de la definición más clásica), la electrónica, la telemática; y los sistemas audiovisuales y multimedia. Además de la capacidad para especializarse en cualquiera de estas tecnologías, uno de los grandes valores aportados por ingenieros e ingenieras de telecomunicación en sus empresas y organizaciones es la capacidad para abordar proyectos que integren varias de ellas. En otras palabras, su capacidad para abordar con una perspectiva de conjunto un proyecto multidisciplinar. Sin embargo, el desarrollo de esta capacidad se ve mermada por las metodologías docentes empleadas tradicionalmente, en las que cada asignatura es una “isla”, a lo sumo conectada con otras islas de su misma rama de conocimiento. El objetivo de este proyecto de integración es coordinar cinco asignaturas del Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación para lograr que el estudiantado trabaje por equipos en un único proyecto de gran envergadura. En el proyecto de integración se trabajan resultados de aprendizaje ligados a las siguientes asignaturas: Sistemas de comunicaciones; Diseño de aplicaciones telemáticas (DAT); Procesado de señales multimedia (PSM); Diseño electrónico de sistemas de comunicaciones (DESC); Dirección y gestión de proyectos TIC I. En el proyecto se plantea un aprendizaje basado en proyectos (PBL de su término en inglés Project Based Learning), en el que el estudiantado debe desarrollar las competencias comunes de las cinco asignaturas, así como dar cabida a aquellas competencias y resultados de aprendizaje particulares que de adquieren en cada una de ellas de manera independiente. La metodología PBL no es, ni mucho menos, novedosa. Pueden encontrarse multitud de ejemplos de esta metodología, siendo bien conocidas sus fortalezas y sus inconvenientes. Un primer argumento muy claro para utilizar esta metodología es la capacidad de desarrollo de competencias transversales. Más concretamente, en muchas de las experiencias previas que se han llevado a cabo se pone de manifiesto el desarrollo de competencias de aprendizaje autónomo, capacidad de innovación, capacidad de resolución de problemas o capacidad de relacionarse en un equipo de trabajo, por citar las más importantes. Estas competencias se identifican como esenciales en la vida laboral de cualquier profesional dedicado a la ingeniería. En consecuencia, se exige que el estudiantado trabaje con autonomía a la hora de buscar soluciones a los problemas técnicos y organizativos que son inherentes a la implementación de un sistema complejo como el planteado. La capacidad para gestionar proyectos es una de las competencias fundamentales que se trabaja durante el desarrollo del proyecto. Para ello, una gran parte de la docencia de la asignatura Dirección y Gestión de Proyectos TIC I se dedica a este propósito. La herramienta software seleccionada para soportar la gestión del proyecto es la plataforma Teams de la casa Microsoft. Ésta se considera adecuada para ello, ya que la UPNA dispone de una licencia campus con condiciones muy ventajosas para el estudiantado. Además, la plataforma es conocida por el estudiantado, al haberse utilizado en varias asignaturas del Grado en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación. Los y las estudiantes se agrupan en equipos de 3-4 personas, garantizando en todos los casos que en los equipos se integren estudiantes de todas las asignaturas, aunque no todos estarán matriculados en las cinco asignaturas vinculadas al proyecto. Cada equipo debe trabajar dos aspectos del proyecto: desde el punto de vista del cliente y desde el punto de vista del proveedor. Para ello, los grupos se dan servicio mutuamente, en un esquema circular, de tal forma que ningún equipo tiene como cliente a su equipo proveedor. Desde el punto de vista cliente, los equipos son responsables de la definición funcional del proyecto. Como proveedores, son responsables de implementar los requisitos definidos por su cliente. En lo que respecta a la evaluación, los responsables de cada una de las cinco asignaturas involucradas en el proyecto evalúan diferentes aspectos del mismo, incorporando dicha evaluación a la nota final de sus respectivas asignaturas. En otras palabras, la evaluación es independiente para cada asignatura.
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Attention to online channels across the path to purchase: an eye-tracking study
(Elsevier, 2019) Cortiñas Ugalde, Mónica; Cabeza Laguna, Rafael; Chocarro Eguaras, Raquel; Villanueva Larre, Arantxa; Ingeniaritza Elektrikoa, Elektronikoaren eta Telekomunikazio Ingeniaritzaren; Enpresen Kudeaketa; Institute for Advanced Research in Business and Economics - INARBE; Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Comunicación; Gestión de Empresas
Currently, consumers display what is known as omnichannel behavior: the combined use of digital and physical channels providing them with multiple points of contact with firms. We combine the stimulus-organism-response (S-O-R) model and visual attention theory to study how customers’ attention to digital channels varies across different purchasing tasks. We use eye-tracking techniques to observe attention in an experimental setting. The experimental design is composed of four purchasing tasks in four different product categories and measures the attention to the website and time spent on each task in addition to several control variables. The results show that shoppers attend to more areas of the website for purposes of website exploration than for performing purchase tasks. The most complex and time-consuming task for shoppers is the assessment of purchase options. The actual purchase and post-purchase tasks require less time and the inspection of fewer areas of interest. Personal involvement also plays a role in determining these patterns by increasing attention to the product area.
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Beyond basic tuning: exploring discrepancies in user and setup calibration for gaze estimation
(Association for Computing Machinery, 2024-06-04) Garde Lecumberri, Gonzalo; Armendáriz Armenteros, José María; Beruete Cerezo, Rubén; Cabeza Laguna, Rafael; Villanueva Larre, Arantxa; Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Comunicación; Ingeniaritza Elektrikoa, Elektronikoa eta Telekomunikazio Ingeniaritza
Calibrating gaze estimation models is crucial to maximize the effectiveness of these systems, although its implementation also poses challenges related to usability. Therefore, the simplification of this process is key. In this work, we dissect the impact of calibration due to both the environment and the user in gaze estimation models that employ general-purpose devices. We aim to replicate a workflow close to the final application by starting with pre-trained models and subsequently calibrating them using different strategies, testing under various camera arrangements and user-specific variability. The results indicate differentiation between the impact due to the user and the setup, being the components due to the users a slightly more pronounced impact than those related to the setup, opening the door to understanding calibration as a composite process. In any case, the development of calibration-free remote gaze estimation solutions remains a great challenge, given the crucial role of calibration.
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Caracterización de la reconstrucción tridimensional mediante técnicas multivista
(2016) López Puigdollers, Dan; Cabeza Laguna, Rafael; Villanueva Larre, Arantxa; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa
Este trabajo versa sobre un conjunto de técnicas de estimación de estructuras tridimensionales (SfM, Structure from Motion), situadas dentro del campo de visión artificial. Son propicias para la reconstrucción de modelos tridimensionales, a partir de la adquisición de un conjunto de imágenes. Tienen la principal ventaja de ser poco invasivas y de bajo coste. El fin es crear una nueva implementación de las técnicas desarrolladas por Rubén Segura Aréjula en este ámbito, tanto para modelos de cabeza generados sintéticamente como para modelos reales, a partir de los nuevos algoritmos y funciones de MATLAB 2016a en materia de extracción, detección y seguimiento de características locales de una imagen; estimación de movimiento y reconstrucción en 3D, evaluando la eficacia del nuevo conjunto de funciones de la nueva librería para el desarrollo de diversos métodos de reconstrucción tridimensional.
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Comparativa de algoritmos de visión monocular para la estimación de la posición de la cabeza.
(2014) Bengoechea Irañeta, José Javier; Cabeza Laguna, Rafael; Ariz Galilea, Mikel; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa
El primer objetivo de este trabajo es la realización de una base de datos de posiciones de cabeza en 3D, consistente en varias personas realizando diferentes movimientos de cabeza, utilizando una cámara web de visión monocular y el sensor trakSTAR 3D Guidance para conocer la posición y orientación de la cabeza de los usuarios. La información relativa a la posición de la cabeza debe estar en el sistema de referencia (desde el punto de vista) de la cámara. La información del sensor viene dada en el sistema de coordenadas del transmisor, de manera que es preciso calcular la relación entre el sistema de coordenadas de la cámara y el sistema de coordenadas del transmisor, un proceso denominado calibración, de manera que sea posible relacionar dos sistemas de coordenadas a priori independientes. Partiendo del proyecto “Desarrollo de una base de datos de posiciones 3D de la cabeza empleando el sensor trakSTAR 3D Guidance Studio” de Rebeca Echeverría, en este trabajo se busca simplificar el proceso de calibración, reducir el tiempo necesario para tal tarea y aumentar la precisión en los resultados. Las imágenes de la base de datos contienen una serie de marcas que definen las diferentes estructuras faciales. Dada la inviabilidad de marcar las imágenes de forma manual, se implementa un sistema de marcado automático, utilizando el transmisor y dos sensores y unas piezas diseñadas para tal efecto. El segundo objetivo de este trabajo es evaluar diferentes algoritmos de estimación de la posición de la cabeza, analizando parámetros como la precisión en los resultados, la estabilidad o el tiempo de procesado. Los métodos propuestos constan de dos etapas. La primera consiste en detectar una serie de puntos faciales, para lo que se utilizan los algoritmos de segmentación ASM y AAM. La segunda etapa consiste en utilizar la información de esos puntos para estimar la posición de la cabeza para lo que se utiliza el algoritmo POSIT. Dado que es necesario un modelo tridimensional de la cabeza para POSIT, y que cada persona tiene una cabeza diferente, se estudia también la viabilidad del uso de modelos genéricos y deformables. Además se estudian dos sistemas de estimación ya existentes. El primero es FaceAPI, un sistema comercial de SeeingMachines, el segundo es Intraface, un sistema de libre acceso desarrollado por HumanSensing. Finalmente, se estudia el resultado de la estimación de la posición de la cabeza utilizando las marcas automáticas obtenidas para la base de datos, con el fin de estimar qué parte del error se debe a la segmentación de las estructuras faciales y qué error se debe a POSIT.
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Comparativa de algoritmos para fotopletismografía remota e implementación de una arquitectura en tiempo real para cámaras web de bajo coste
(2020) Adín Ferrer, Daniel; Cabeza Laguna, Rafael; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación; Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoa
A lo largo de este trabajo se busca la implementación de las técnicas de Fotopletismografía Remota (rPPG) para estimar la frecuencia cardíaca (FC) de un individuo a partir de un vídeo de su cara capturado por una cámara de bajo coste. Esta implementación se divide principalmente en dos vertientes: modo offline y modo online. En el modo offline, se analizan los vídeos de individuos recogidos en dos bases de datos distintas y las estimaciones obtenidas de FC como resultado se comparan con los valores de FC groundtruth calculados a partir de los archivos generados por los sensores fisiológicos durante las pruebas. Y en el modo online, se implementa este análisis en tiempo real para estimar la FC de un individuo mientras es grabado por una webcam.
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Comparativa de métodos de ajuste a elipse para detección de pupilas en un Evaluador de Visión Automatizado (EVA)
(2017) Plazaola Ormazabal, Ainhoa; Cabeza Laguna, Rafael; Villanueva Larre, Arantxa; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa
Este proyecto es un trabajo conjunto entre la UPNA y la empresa Davalor, la cual construye sistemas de medición de funciones visuales a través del seguimiento de la mirada basado en videooculografía para clínicas ópticas. Para llevar a cabo dichos sistemas de medición es necesario una estimación muy precisa de la posición de la mirada del paciente. Esta estimación se realiza a través del contorno de la pupila. Dado que en las aplicaciones de visión artificial las imágenes circulares se proyectan como elipses, en el análisis de objetos circulares el primer paso a dar es el ajuste a elipse. Por lo tanto, el objetivo de este proyecto es probar diferentes algoritmos de ajuste a elipse referenciados en la literatura así como otros algoritmos para detectar outliers y omitirlos en el ajuste y así obtener una estimación muy precisa de la posición de la mirada.
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Contributions to Head Pose Estimation methods
(2016) Ariz Galilea, Mikel; Cabeza Laguna, Rafael; Villanueva Larre, Arantxa; Ingeniería Eléctrica y Electrónica; Ingeniaritza Elektrikoa eta Elektronikoa
Head Pose Estimation (HPE) is currently a growing research field, mainly because of the proliferation of human-computer interfaces (HCI) in the last decade. It offers a wide variety of applications, including driver assistance systems, pose-invariant face recognition, human behavior analysis, or popular HCI applications such as gaze estimation systems. HCIs show an increasing tendency to integrate HPE as another bridge for interaction, since it is a rich form of communication. For instance, gaze tracking systems suffer in unconstrained environments because they are very sensitive to head motion, and HPE has become a key point for successful gaze estimation. This thesis thus aims to contribute to the development of robust and accurate HPE methods based on 2D tracking of the face in videos. With the idea of achieving a better understanding of every aspect of the HPE process, a complete framework has been created in the first part of the thesis as a pillar to sustain the rest of the work. This framework consists of both simulation and realistic environments for HPE algorithm analysis. It includes the recording of two head pose databases of videos, one with synthetically generated heads and the other one with real subjects. They have proven to be extremely useful tools for the purpose, and therefore we expect to make them available for the whole scientific community. The problem of 3D face reconstruction using only 2D images from the videos has received special attention. A whole chapter has been devoted to the study and comparison of different single-view and multi-view based reconstruction methods in a controlled simulation environment. This has allowed us to isolate the 3D model fitting problem, thus drawing several conclusions regarding the influence of this critical part in a HPE system. With the aim of achieving a wider impact with this thesis, the pose estimation problem is addressed from a general perspective in which techniques that are generalizable to any kind of 3D object are proposed. Starting from a basic pose estimation approach (2D tracking & POSIT), different alternatives have been developed to improve performance. On the one hand, a tracking accuracy index (TAI) calculation method has been proposed, based on invariant shape metrics obtained from interlandmark relationships. This allows us to apply weights that compensate for 2D tracking inaccuracies and optimize the 3D pose estimation. On the other hand, outlier detection and outlier correction methods that aim to improve the 2D tracking itself have been proposed, addressing the typical drifting problem of point-tracking systems, and hence improving the 3D pose estimation further. These global methods have then been specifically adapted to HPE and evaluated using two head pose databases: our real database, which reflects the expected performance in current technological conditions, and the BU database, a widely referenced older database that allows an extensive comparison with other state-of-the-art HPE methods.
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Cuantificación y optimización de la robustez de la calibración de un sistema de seguimiento de mirada
(2023) Armendáriz Armenteros, José María; Cabeza Laguna, Rafael; Garde Lecumberri, Gonzalo; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación; Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoa
Este proyecto pretende presentar un nuevo algoritmo de estimación de la mirada, basado en una red neuronal entrenada con dos bases de datos: la base de datos sintética U2Eyes y una base de datos específica del proyecto. A lo largo del trabajo, se recoge todo el procedimiento seguido, desde la adquisición de vídeos hasta el entrenamiento de la red, pasando por todo el procesamiento de datos correspondiente. Por último, se realizarán varios experimentos con la red neuronal, para conocer mejor su funcionamiento y determinar los parámetros que más pueden afectar a su rendimiento. Una vez se ha hecho esta valoración, estaremos en posición de elaborar unas conclusiones que permitan establecer un buen uso del algoritmo y las condiciones en que debe ser aplicado para obtener unos buenos resultados.
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Desarrollo de una base de datos basada en la estimación de la dirección de la mirada y la posición de la cabeza
(2016) Agorreta Cervantes, Saray; Cabeza Laguna, Rafael; Porta Cuéllar, Sonia; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa
Para la elaboración de la BBDD se parte del algoritmo existente basado en la estimación de la dirección de la mirada y de la posición de la cabeza. Resulta necesario revisarlo y modificarlo: flexibilizarlo pudiendo elegir los índices de los puntos a mirar, revisar almacenamiento y formato de los datos de salida, guardar las coordenadas de los puntos mirados y optimizar la parte de adquisición de datos e imágenes de manera que sea más eficiente la posterior grabación. Finalmente se realizará la grabación de 2 usuarios que conformarán la BBDD de prueba en diferentes disposiciones: posición central moviendo libremente la cabeza, posición central moviendo la cabeza de forma estática y con traslaciones derecha e izquierda y delante y atrás moviendo la cabeza libremente
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Desarrollo y pruebas de usabilidad de la aplicación de entretenimiento Eye-Games para el sistema Eye-Tracking
(2008) Ezker Anaut, Olaia; Ríos Gorraiz, Diana; Cabeza Laguna, Rafael; Huizi Lujambio, Lore; Villanueva Larre, Arantxa; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa; Ingeniería Eléctrica y Electrónica; Ingeniaritza Elektrikoa eta Elektronikoa
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Detección de puntos característicos faciales mediante el algoritmo SUSAN
(2011) Kuo Shih, Yeawen; Cabeza Laguna, Rafael; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa; Ingeniería Eléctrica y Electrónica; Ingeniaritza Elektrikoa eta Elektronikoa
Los humanos podemos delimitar perfectamente y sin ningún esfuerzo componentes faciales como las cejas, los ojos, la nariz y la boca; extrayendo por ejemplo sus puntos extremos. Es una tarea que realizamos de manera rápida y sencilla, sin embargo, la extracción de puntos característicos faciales mediante ordenador ya no resulta tan sencillo, ya que las imágenes varían considerablemente dependiendo de la persona, y aun tratándose de la misma persona varía la expresión de la cara, la pose, la iluminación, los accesorios, etc. El objeto principal de este proyecto fin de carrera es la detección de 14 puntos característicos faciales, que son los puntos extremos (interior y exterior) de los ojos, el centro de las pupilas, los puntos extremos externos de la boca, las aletas de la nariz y los extremos de las cejas mediante el algoritmo SUSAN (Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus).
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Detección de pupila y reflejos para posterior cálculo de dirección de la mirada con mathematica
(2007) Cubas Cruz, Blanca Esther; Cabeza Laguna, Rafael; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa