Listar por autor "Luque-Baena, Rafael Marcos"
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Desarrollo de una aplicación web para el acceso, optimización y configuración de un almacén de datos.
(2023)El objetivo de este proyecto es desarrollar una aplicación web que automatice y simplifique la elaboración de documentos para el Servicio de Calidad utilizando datos que provienen de un almacén (o Data Warehouse), así ... -
Desarrollo de una aplicación web para la generación de imágenes fotorrealistas a partir de escenas modeladas en 3D
(2021)Actualmente los navegadores se han convertido en una herramienta que nos facilita ejecutar todo tipo de aplicaciones directamente en la nube sin necesidad de instalarlas o almacenarlas en nuestra máquina. Esto facilita la ... -
Detección de estenosis en imágenes coronariográfícas aplicando aprendizaje profundo
(2022-06)Hoy en día las cardiopatías son una de las principales causas de muerte, siendo esencial crear y mantener protocolos de prevención junto con un correcto diagnóstico para aquellos que sufran una enfermedad cardiovascular. ... -
Detección de variedad y estado de maduración del ciruelo japonés utilizando imégenes hiperespectrales y aprendizaje profundo
Chávez de la O, Francisco; Rodríguez Puerta, Borja; Rodríguez Díaz, Francisco Javier; Luque-Baena, Rafael Marcos
(2018-11-05)
En la actualidad, España ocupa el séptimo puesto como productor de ciruelas a nivel mundial y el tercero a nivel europeo según la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura. La importancia ... -
Detection of dangerously approaching vehicles over onboard cameras by speed estimation from apparent size
García Aguilar, Iván; García-González, Jorge; Medina, Daniel; Luque-Baena, Rafael Marcos; Domínguez-Merino, Enrique; López-Rubio, Ezequiel[et al.] (Elsevier, 2023-11-17)
Autonomous driving requires information such as the velocity of other vehicles to prevent potential hazards. This work proposes a real-time deep learning-based framework to estimate vehicle speeds from image captures through ... -
Diseño e implementación de una plataforma web para empresas de servicios
(2019-12-12)En el presente proyecto se ha implementado una aplicación web con arquitectura de cliente/proveedor con idea de mejorar la eficiencia de una empresa multiservicios. Para ellos se han programado los dos componentes necesarios: ... -
Enhanced Cellular Detection Using Convolutional Neural Networks and Sliding Window Super-Resolution Inference.
García Aguilar, Iván; Rostyslav, Zavoiko; Fernández-Rodríguez, Jose David; Luque-Baena, Rafael Marcos; López-Rubio, Ezequiel (Springer, 2024)
Histopathology currently serves as the standard for breast cancer diagnosis, but its manual execution demands time and expertise from pathologists. Artificial intelligence, particularly in digital pathology, has made ... -
Experiencia con una herramienta de pruebas de caja negra para el aprendizaje de asignaturas de programación en evaluación continua
Arévalo Rosado, Luis; Rodríguez, Francisco J.; Luque-Baena, Rafael Marcos; Luna, Francisco (2017-07-12)
La programación es una de las materias requeridas en la gran mayoría de los grados actuales con perfil tecnológico, siendo un aspecto crítico en cualquiera de los Grados en Ingeniería Informática. Aprender a programar requiere ... -
Foreground detection by competitive learning for varying input distributions
López-Rubio, Ezequiel; Molina-Cabello, Miguel Ángel; Luque-Baena, Rafael Marcos; Domínguez-Merino, Enrique (World Scientific Publishing, 2018)
One of the most important challenges in computer vision applications is the background modeling, especially when the background is dynamic and the input distribution might not be stationary, i.e. the distribution of the ... -
Foreground detection by probabilistic modeling of the features discovered by stacked denoising autoencoders in noisy video sequences
García-González, Jorge; Ortiz-de-Lazcano-Lobato, Juan Miguel; Luque-Baena, Rafael Marcos; Molina-Cabello, Miguel Ángel; López-Rubio, Ezequiel (2019-06-07)
A robust foreground detection system is presented, which is resilient to noise in video sequences. The proposed model divides each video frame in patches that are fed to a stacked denoising autoencoder, which is responsible ... -
Foreground object detection enhancement by adaptive super resolution for video surveillance
Molina-Cabello, Miguel Ángel; Elizondo Acuña, David Alberto; Luque-Baena, Rafael Marcos; López-Rubio, Ezequiel (2019-09-16)
Foreground object detection is a fundamental low level task in current video surveillance systems. It is usually accomplished by keeping a model of the background at each frame pixel. Many background learning algorithms ... -
Herramienta para el etiquetado de objetos en secuencias de video
(2020-01-20)Uno de los tres pilares sobre los que se sustenta la inteligencia artificial es la disponibilidad de datos públicos etiquetados. En el campo de la visión por ordenador puede llegar a resultar muy complicado, y sobre todo ... -
Homography estimation with deep convolutional neural networks by random color transformations
Molina-Cabello, Miguel Ángel; Elizondo Acuña, David Alberto; Luque-Baena, Rafael Marcos; López-Rubio, Ezequiel (2019-09-13)
Most classic approaches to homography estimation are based on the filtering of outliers by means of the RANSAC method. New proposals include deep convolutional neural networks. Here a new method for homography estimation ... -
Identificación de alimentos en comedores universitarios mediante técnicas de visión artificial y aprendizaje profundo
(2021-07)El desarrollo de una plataforma que consiga disminuir los tiempos de espera proporcionaría una mayor fluidez a las colas de los comedores y aumentaría la eficiencia en las horas punta cuando hay más afluencia de personas ... -
Improved detection of small objects in road network sequences using CNN and super resolution
The detection of small objects is one of the problems present in deep learning due to the context of the scene or the low number of pixels of the objects to be detected. According to these problems, current pre-trained ... -
Machine learning models to search relevant genetic signatures in clinical context
Urda, Daniel; Luque-Baena, Rafael Marcos; Franco, Leonardo; Sánchez-Maroño, Noelia; Jerez-Aragonés, José Manuel (2017-06-26)
Clinicians are interested in the estimation of robust and relevant genetic signatures from gene sequencing data. Many machine learning approaches have been proposed trying to address well-known issues of this complex ... -
Moving object detection in noisy video sequences using deep convolutional disentangled representations.
García-González, Jorge; Luque-Baena, Rafael Marcos; Ortiz-de-Lazcano-Lobato, Juan Miguel; López-Rubio, Ezequiel (2022)
Noise robustness is crucial when approaching a moving de- tection problem since image noise is easily mistaken for movement. In order to deal with the noise, deep denoising autoencoders are commonly proposed to be applied ... -
Neural Controller for PTZ cameras based on nonpanoramic foreground detection
Molina-Cabello, Miguel Ángel; López-Rubio, Ezequiel; Luque-Baena, Rafael Marcos; Domínguez, Enrique; Thurnhofer-Hemsi, Karl (2017-05-29)
Abstract—In this paper a controller for PTZ cameras based on an unsupervised neural network model is presented. It takes advantage of the foreground mask generated by a nonparametric foreground detection subsystem. Thus, ... -
A new self-organizing neural gas model based on Bregman divergences
Palomo-Ferrer, Esteban José; Molina-Cabello, Miguel Ángel; López-Rubio, Ezequiel; Luque-Baena, Rafael Marcos (2018-07-20)
In this paper, a new self-organizing neural gas model that we call Growing Hierarchical Bregman Neural Gas (GHBNG) has been proposed. Our proposal is based on the Growing Hierarchical Neural Gas (GHNG) in which Bregman ...