Un enxeñeiro informático do Campus de Ourense perfecciona con algoritmos os sistemas de visión por computador

Mellorar os sistemas de recoñecemento de movementos até agora existentes aplicados á Bioloxía e aos humanos é o eixo sobre o que xira a tese de doutoramento do enxeñeiro informático Iván Gómez, quen presentou varios algoritmos de visión por computador. Entre os exemplos de aplicación están estabilizar imaxes de microscopía intravital de animais, que se ven afectadas entre outras cousas polo latexo do corazón ou a respiración. A tese, titulada Algoritmia de procesamento espazo-temporal en secuencias de imaxes para aliñación e recoñecemento automático de movementos, foi dirixida por David Olivieri e Xosé Antón Vila Sobrino e defendida este curso na Escola Superior de Enxeñaría Informática do campus de Ourense.
E que é un algoritmo? Pois poderíase definir como un conxunto prescrito de instrucións ou regras ben definidas, ordenadas e finitas que permite realizar unha actividade mediante pasos sucesivos. No caso dos algoritmos de visión por computador, son algoritmos capaces de programar un ordenador para que analice de maneira automática una secuencia de vídeo e extraia coñecemento.
Na súa tese de doutoramento, Gómez Conde presenta varios algoritmos de visión por computador que analizan o campo de movemento en secuencias de imaxes. “Estes algoritmos aplícanse a dous campos de natureza moi diversa, como son o recoñecemento de movementos humanos e a bioloxía. No primeiro, o campo espazo-temporal definido polo movemento do corpo humano codifícase mediante traxectorias únicas, que serven como unha pegada dactilar dese movemento para futuras comparativas con outros movementos e/ou persoas. No segundo, aplícanse métodos específicos de visión por computador para estabilizar datos in-vivo de microscopía multifotón intravital, que presentan problemas debido a movementos nerviosos e respiratorios do animal”, sinala o doutor.
A principal vantaxe que teñen as propostas do investigador ourensán fronte a outros algoritmos é que codifican a magnitude e dirección do vector de fluxo óptico, que é o patrón de movemento dun obxecto con respecto á escena. Isto fai que este modelo de movemento chamada polo doutor como MVFI (Instancia do Vector de Fluxo de Movemento) sexa o axeitado para recoñecer movementos humanos con cambios bruscos de velocidade, como pode ser o caso dunha caída.
Nos dous contextos sinalados, a tese explora como un ordenador pode representar e procesar campos de movemento nun espazo de información espazo-temporal para unha posterior recuperación de información en tempo real cun baixo custo computacional.
Na parte de imaxe biolóxica, o algoritmo foi aplicado en imaxes reais de inmunoloxía en dous centros de investigación, o Gulbenkian de Ciência en Oeiras (Portugal), para eliminar os artefactos de movemento en imaxes de placenta en ratos infectados de malaria, e no Hubrech Institute, de Utrecht (Países Baixos), para recoñecemento de patróns e eliminación dos artefactos de movemento en imaxes de cancro de mama.