Como parte de las celebraciones por los 100 años de la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP), la Maestría en Informática de la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP), los grupos de investigación IA-PUCP y UMetSoft de la PUCP y la Sección Perú de la IEEE Computer Society invitan a la comunidad universitaria y público en general a las conferencias: “A New Pooling Strategy based on Local Feature Distribution: A Case Study for Human Action Classification”, a cargo del Dr. Silvio Jamil Ferzoli Guimaraes profesor de la PUC de Minas,  Brasil, y “Diseño de Interfaces Físicas: Nuevos Mecanismos de Interacción” a cargo del Dr. César Alberto Collazos Ordóñez, profesor de la Universidad del Cauca, Colombia,.

Fecha y hora:
Conferencia del Dr. César Collazos: Lunes 27 de noviembre, 6.30p.m.
Conferencia del Dr. Silvio Jamil F. Guimarães: Jueves 23 de noviembre, 3:00 p.m.

Lugar: Auditorio de la Facultad de Ciencias e Ingeniería. (Campus de la Pontificia Universidad Católica del Perú – Av. Universitaria 1801, San Miguel – Facultad de Ciencias e Ingeniería). El ingreso es libre, previa inscripción en el siguiente enlace: https://goo.gl/forms/ZE2p459GD7p7Iohx1. La capacidad es limitada.

BREVE BIOGRAFÍA DE LOS EXPOSITORES

Dr. César Alberto Collazos Ordóñez

Dr. César Collazos obtuvo el grado de Doctor en Ciencias, Mención Computación, en la Universidad de Chile, en 2003. Ha realizado un PostDoctorado en Ciencias de la Computación en la misma Universidad en 2004, y una estadía PostDoctoral en la Universidad de Castilla-La Mancha, España, en 2005. Dr. Collazos es miembro de la Junta Directiva AIPO (Asociación Interacción Persona-Ordenador), miembro de la Junta directiva de la Sociedad Colombiana de Computación, miembro del Programa Nacional de Electrónica, Telecomunicaciones e informática (Colciencias – Colombia), evaluador de Proyectos de Investigación SENACYT – Panamá, evaluador de Proyectos de Investigación CYTED, evaluador de Proyectos de Investigación Colfuturo-Colombia. Actualmente Dr. Collazos es Profesor Titular del Departamento de Sistemas de la Universidad del Cauca, Coordinador del Grupo de Investigación IDIS (Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Software) e Integrante de CARL (Collaborative Applications Research Laboratory), Universidad de Chile. Posee más de 40 publicaciones, contando 27 publicaciones indexadas.

Dr. Silvio Jamil F. Guimarães

Silvio Jamil F. Guimarães is Associate Professor of image and video processing and multimedia analysis at the Computer Science Department, Pontifical Catholic University of Minas Gerais (PUC Minas), Brazil, and Invited Researcher at École supérieure d’Ingénieurs en Électrotechnique et Électronique (ESIEE Paris), France. He has co-authored more than 70 scientific papers on topics related to machine learning, image processing and computer vision.  Currently, he is involved on several research projects on image and video analysis, hierarchical analysis and representation learning for multimedia and multimodal information processing. Furthermore, he was Senior investigator in several collaboration projects involving Brazil and France. He has been supervising 3 Ph.D. student, 15 M.Sc and more that 20 B.Sc. thesis in Computer Science/Computer Engineering. He is a member of the Brazilian Computer Society (SBC). Since 2014, he is responsible of Graduate Program in Informatics at PUC Minas.

RESUMEN DE LAS CONFERENCIAS

“Diseño de Interfaces Físicas: Nuevos Mecanismos de Interacción”, Dr. César Collazos.

Los sorprendentes avances que se han dado en los últimos años en los campos de Tecnologías de Información y de Comunicaciones (TIC), nos han llevado a un mundo cada vez más global e interconectado. En esta llamada sociedad de la información hay un número creciente de oportunidades innovadoras de comunicación y de oferta de servicios, pero también grandes obstáculos que enfrentar. Un elemento indispensable para que los beneficios prometidos por la sociedad de la información estén disponibles para un número creciente de personas, es el diseño de nuevas interfaces que faciliten la interacción entre
el usuario y la computadora, particularmente ante los nuevos escenarios de cómputo que han aparecido recientemente.
En la comunidad informática han adquirido una relevancia creciente los conceptos de diseño de sistemas centrados en el usuario, en los que el diseño de la interfaz entre el usuario y el sistema juega un papel primordial. Las tecnologías aquí presentadas, como el diseño de dispositivos de visualización, las interfaces hápticas, los sistemas capaces de reconocer gestos y hasta emociones, permiten una interacción más natural, eficiente y transparente con los equipos de cómputo. Con la llegada de las nuevas interfaces se van haciendo más accesibles los nuevos paradigmas de cómputo, como conciencia del entorno, cognición aumentada, realidad aumentada y cómputo ubicuo. Estos paradigmas darán un impulso aún mayor a la penetración de las TICs en nuestra sociedad.

“A New Pooling Strategy based on Local Feature Distribution: A Case Study for Human Action Classification”, Dr. Silvio Ferzoli

Mid-level representations are used to map sets of local features into one global representation for a given media descriptor. In visual pattern recognition tasks, Bag-of- Words (BoW) is one popular strategy, among many methods available in literature, due mainly by the simplicity in concept and implementation. Despite the overall good results achieved by BoW in many tasks, the method is unstable in high dimensional feature space and quantization errors are usually ignored in the final representation. To cope with these problems, we propose a new pooling function based on feature points distribution around codewords. We propose to use the standard deviation associated with each codeword to measure attribution discrepancy and weight the impact that feature points will assume in the final representation. The main contribution of this article is the study of more discriminative representations, which amplify values of feature points close to codewords border regions. Experiments were conducted in human action classification task and results demonstrated that our pooling strategy has improved the classification rates in 25.6% for UCF Sports dataset and 21.4% for UCF 11 dataset, with respect to the original pooling function used in BoW.