Técnicas

Análisis de imagenes mediante modelos deformables.
Esta técnica consiste realizar el ajuste de curvas de parámetros controlados (curvas libres con ligaduras de rigidez, curvas generadas estadísticamente) a objetos o regiones concretas dentro de imágenes. Para ello, se suele asociar una determinada "energía" a las curvas, relacionada con la imagen en concreto, la cual se debe minimizar mediante algún algorigmo de optimización para realizar el ajuste.
Extracción y selección de características.
La extracción y selección de características son técnicas fundamentales en el diseño de clasificadores. Para la extracción de características utilizamos técnicas como PCA (Análisis en Componentes Principales), ICA (Análisis en Componentes Independientes) y parámetros estadísticos, además del conocimiento 'a priori' del problema en cuestión. La selección de características resulta muy conveniente con el fin de reducir la dimensión de los vectores a clasificar. Para esto fin utilizamos principalmente optimización y selección mediante Algoritmos Genéticos.
Implementación en sistemas electrónicos.
Nuestro grupo se encuentra en disposición de implementar en hardware (DSP, lógica programable, microcontroladores, etc.) aquellos algoritmos que lo pudieran requerir por cuestiones de rendimiento.
Proceso de bajo nivel de la señal ultrasónica.
Empleo de técnicas de codificación y de compresión de pulsos en el desarrollo de sistemas sensoriales ultrasónicos de alta precisión: sistemas sonar, sistemas LPS y sistemas de detección de obstáculos. Codificación basada en el uso de conjuntos de secuencias complementarias y desarrollo de filtros acoplados eficientes para estos conjuntos.
Simulación paralela.
El grupo cuenta con las herramientas y capacidad para realizar simulaciones en paralelo utilizando MPI o PVM. Nuestra experiencia se centra en la utilización de clusters de tipo Beowulf (disponemos de uno de 45 nodos) para realizar este tipo de simulaciones. Debido a que nuestras líneas de trabajo demandan gran cantidad de cómputo el uso de la simulación paralela se hace practicamente imprescindible.
Softcomputing.
Bajo la denominación de 'softcomputing' englobamos el uso de técnicas de redes neuronales artificiales, algoritmos genéticos y lógica fuzzy aplicadas a la resolución de problemas. Nuestro grupo utiliza distintos modelos de redes neuronales como sistemas de clasificación y algoritmos genéticos en problemas de optimización, como por ejemplo, selección de características y ajuste de modelos deformables.
Tratamiento clásico de imágenes.
Bajo este nombre agrupamos una serie de técnicas destinadas al procesamiento a bajo nivel de las imágenes digitales. Dichas técnicas incluyen: * Operaciones de realce de las imágenes: umbralización, modelado del histograma, filtros para suavizado, etc. * Filtrado de imágenes en el espacio de la frecuencia. * Detección de bordes. Segmentación basada en bordes. * Representacion de regiones. Segmentación basada en regiones.