Publicado en Neurocomputing En este trabajo, se propone el uso de Siamese Neural Networks para ayudar a resolver el problema de verificación de firmas manuscritas fuera de línea con falsificaciones aleatorias en un contexto independiente del escritor. El sistema puede ser utilizado para verificar nuevos firmantes con tan solo una firma modelo con la que comparar. Se han analizado el uso de tres tipos de datos sintéticos para aumentar la cantidad de muestras y la variabilidad necesaria para el entrenamiento de redes neurales profundas: muestras de datos aumentados del conjunto de datos GAVAB, una propuesta de generación de firma sintética compositiva a partir de primitivas de forma y el conjunto de datos sintéticos GPDSS. Los dos primeros enfoques son generados "bajo demanda" y pueden utilizarse durante la fase de formación para producir un número potencialmente infinito de firmas sintéticas. El sistema se ha probado con los conjuntos de datos GPSSynthetic, MCYT, SigCo...

Ministerio de Ciencias, innovación y universidades Advances in the development of methods for automatically extracting and understanding the content of handwritten digitized documents will continue being an important need for our society. This project addresses three challenging computational problems related to automatic handwritten text processing of document images: (1) document layout extraction over unstructured documents, (2) continuous handwritten text recognition under unrestricted conditions and (3) offline verification of human signatures using advanced deep neural models, respectively. The proposed solutions to previous problems will be adapted to several applications presenting a socio-economic interest. In particular: the analysis and transcription of historical documents, and some demographic prediction problems based on use of handwriting (for example, recognizing the gender or handedness of a person). In this project, we will emphasize the application of developments ...

Publicado en Neurocomputing En este artículo se presenta un método para estimar la pose del cuerpo humano en 3D a partir de múltiples vistas 2D utilizando aprendizaje profundo. El sistema está formado una sucesión de subsistemas. Primeramente, se obtienen las poses 2D usando una red de neuronas profunda que detecta los puntos claves de un esqueleto simplificado del cuerpo en las vistas disponibles. Luego, se recosntruyen las coordenadas 3D de cada punto utilizando una propuesta original, basada en optimización de mínimos cuadrados, que analiza la calidad de las anteriores detecciones 2D para decidir si aceptarlas o no. Una vez que se dispone de las poses 3D, se estima la posición completa del cuerpo, teniendo en cuenta la historia pasada para refinarla mediante una red LSTM. En la parte experimental, el artículo ofrece unos resultados competitivos cuando se compara con trabajos representativos de la literatura. In this paper we present a deep learning based method to estimate the ...

Publicado en el congreso JENUI 2018 . El uso de ordenadores durante los exámenes de programación es una demanda muy habitual entre los estudiantes universitarios. En este trabajo se presenta una metodología para evaluar a los estudiantes de un curso de programación, que incorpora como novedad principal el uso del ordenador, por parte de los estudiantes, durante el examen. El trabajo comienza justificando las ventajas del uso del ordenador durante el examen y explicando los retos que introduce. Luego, se describen los diferentes procedimientos que componen la metodología propuesta: prácticas en casa, test unitarios, exámenes prácticos y exámenes tipo test. También se describen en este trabajo dos herramientas que se han desarrollado ad-hoc para complementar dicha metodología. La primera herramienta tiene por objetivo impedir el uso fraudulento del ordenador durante el examen. La segunda herramienta sirve para semiautomatizar la corrección de los exámenes. Finalmente, en ...

Publicado en Communications in Computer and Information Science The integration of geolocation, big data and cognitive agents has become one of the most boosting business tools of the digital era. By definition, geolocation represents the use of different technologies in a variety of applications to help locate humans and objects. To really achieve smart services, companies also require accessing huge volumes of related information to draw meaningful conclusions. With big data, it is possible to establish connections between a wide range of associated information, and use it to improve available services or create new ones. Today, the influence of geolocation, cloud data science and involved cognitive agents impacts many application fields, which include: safety and security, marketing, beacon technology, geofencing, location-sensitive services, transportation and logistics, healthcare, urban governance, intelligent buildings and smart cities, intelligent transport systems, advanced ...

Publicado en Patter Recognition ( PDF ) En este trabajo, abordamos los problemas de la actividad humana y el reconocimiento de los gestos de las manos utilizando secuencias de datos en 3D obtenidas a partir de esqueletos de cuerpo entero y de manos, respectivamente. Para ello, proponemos un enfoque basado en el aprendizaje profundo para que el 3D temporal plantee problemas de reconocimiento basado en la combinación de una Red Neural Convolucional (CNN) y una red recurrente de Larga Memoria a Corto Plazo (LSTM). También presentamos una estrategia de formación en dos etapas que, en primer lugar, se centra en la formación de CNN y, en segundo lugar, ajusta el método completo (CNN+LSTM). Las pruebas experimentales demostraron que nuestro método de entrenamiento obtiene mejores resultados que una estrategia de entrenamiento de una sola etapa. Además, proponemos un método de aumento de datos que también ha sido validado experimentalmente. Por último, realizamos un amplio estudio experiment...

Publicado en Lecture Notes in Computer Science Abstract Nowadays, Deep Learning is one of the most popular techniques which is used in several fields like handwriting text recognition. This paper presents our propose for a handwritten digit sequences recognition system. Our system, based in two stage model, is composed by Convolutional Neural Networks and Recurrent Neural Networks. Moreover, it is trained using on-demand scheme to recognize numbers from digits of the MNIST dataset. We will see that, with these training samples is not necessary segment or normalize the input images. Average recognition results were on 88,6% of accuracy in numbers of variable-length, between 1 and 10 digits. This accuracy is independent on the number length. Moreover, in most of the wrongly predicted numbers there was only one digit error.