La semana pasada asistí al Internationl Computer Vision Summer School, el más prestigioso de los Summer Schools dedicados a la visión artificial del momento. Y por ello estoy muy contento.
El ICVSS 2011 fue celebrado durante del 11 de Julio al 15 de Julioen la isla de Sicilia. Este Summer School está dedicado íntegramente a la tecnología de visión artificial, y cada año se enfoca hacia un ámbito especial, y el lema de este año ha sido “Registration, Recognition and Recognition in Images and Video”. Especialmente, se han impartido 12 lecturas y 3 tutoriales avanzados, de tal forma que se ha recorrido un amplio rango de temáticas como son las siguientes:
- Reconstrucción 3D (tanto desde imágenes estáticas como imágenes capturadas por cuadrópteros y otros pequeños sistemas aerotransportados (UAVs)
- Interpretación de escenas en 3D
- Fotografía Computacional (Computational Photography)
- Reconocimiento visual a gran escala
- Funcionamiento del cerebro humano y su capacidad para la interpretación de las formas
- Modelos matemáticos en visión artificial
- Otras temáticas, como fotocomposición, propagación de los fotones e incluso el funcionamiento de la Kinect
Todas las lecturas y tutoriales fueron impartidos por gente altamente cualificada y renombrada en el mundo investigador, pertenecientes a instituciones de gran prestigio, como Microsoft Research, Massachusetts Institute of Technology, INRIA o Google, entre otros.
Si bien algunos de los ponentes no estaban muy acostumbrados a dar cursos (recuerdo la lectura de Kali Pulli, de NVidia, en la que era como un autómata… todo en el mismo tono y sin ilusión), otros tenían un talento innato como el Dr. Andrew Fitzgibbon (Microsoft Research) hablando sobre “The Truth and The Beauty of computer vision” y el posterior desarrollo de la Kinect.
Uno de los comentarios que más me impactó fue uno suyo, en el que decía que en nuestra vida de investigadores sólo haremos 1 o 2 cosas que realmente merezcan la pena, diciendo que el resto del tiempo lo tenemos que aprobechar para obtener inspiración. Además, muy relacionado con ello estaba el breve tutorial sobre cómo lograr “inspiración” y nuevas ideas, impartido por el Prof. Amesh Raskar (MIT). De hecho, este es uno de los ponentes que más me impacto, no por su ponencia (bueno,si, ya que hablaba de cómo usar los fotones para poder ver detrás de las esquinas…) sino porque en la comida estuve con él y nos dijo lo siguiente: “luchad contra las grandes fórmulas matemáticas que están dominando la visión artificial”.
La experiencia ha sido algo que no voy a olvidar en mucho tiempo… el alto grado de conocimiento de los ponentes hacía que las clases fuesen realmente interesantes y útiles. Además, debido al restrictivo proceso de selección de los asistentes hacía que la mayoría de las personas allí presentes tuviesen un alto nivel d conocimientos, por lo que el ambiente que se respiraba era propicio para un doctorando como yo. Los resultados han sido muchos apuntes, que ahora tendré que procesar para poder seguir con el desarrollo de mi tesis.
Registration, Recognition and Reconstruction
in Images and Video
