UC3M | Imágenes perfectas: ¿cómo rellena la IA los vacíos visuales?

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Existen numerosas técnicas que cualquier usuario, sea o no experimentado, puede utilizar para modificar o alterar una imagen original tomada mediante cualquier dispositivo, sea una cámara profesional o la de un teléfono móvil. Al aplicar filtros sobre esas imágenes, el usuario hace uso de algoritmos internos que permiten cruzar la información transmitida por esa imagen con una serie de plantillas, las cuales modifican la información original. También son conocidas las técnicas para eliminar objetos no deseados dentro de imágenes a partir de dibujar una máscara sobre la zona a eliminar. Completar la imagen sobre esa máscara de una manera razonable es una técnica que también hace uso de la inteligencia artificial. Pero, ¿qué ocurre si lo que tenemos no es una imagen sobre la que se aplica una máscara, sino un conjunto de datos de movimientos fluidos y zonas obstruidas de donde no podemos sacar información? Ese es el objetivo a investigar en esta charla, donde mostraré diversas técnicas que pueden utilizarse y en la que os enseñaré diferentes resultados según las redes sean entrenadas con peores o mejores datos. Esta actividad se realiza en el marco de PERSEVERE, un proyecto científico financiado por la Unión Europea (UE) a través de una acción Marie Sklodowska-Curie (GA 101059984) del Programa Marco Horizonte Europa. Las opiniones y puntos de vista expresados ​​son únicamente los del autor y no reflejan necesariamente los de la UE. Ni la UE ni la autoridad otorgante pueden ser considerados responsables de ellos. Más información: https://persevere-msca.com/