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Address Event Representation is a thriving technology that could change digital image processing paradigm. This paper proposes a methodology to characterize the shape of objects using the streaming of asynchronous events. A new descriptor that enhances spikes connectivity is associated with two oriented histogram based representations. This paper uses these features to develop both a non-supervised and a supervised multi-classification framework to recognize poker symbols from the Poker-DVS public dataset. The aforementioned framework, which uses a very limited number of events and a simple class modeling, yields results that challenge more sophisticated methodologies proposed by the state of the art. A feature family based on context shapes is applied to the more challenging 2015 Poker-DVS dataset with a supervised classifier obtaining an accuracy of 98.5 %. The system is also applied to the MNIST-DVS dataset yielding an accuracy of 94.6 % and 96.3 % on digit recognition, for scales 4 and 8 respectively.

Retrieving useful information from video sequences, such as the dynamics of pedestrians, and other moving objects on a video sequence, leads to further knowledge of what is happening on a scene. In this paper, a Target Framework associates each person with an autonomous entity, modeling its trajectory and speed by using a state machine. The particularity of our methodology is the use of a Movement Feature Space (MFS) to generate descriptors for classifiers and trackers. This approach is applied to two public sequences (PETS2009 and TownCentre). The results of this tracking outperform other algorithms reported in the literature, which have, however, a higher computational complexity. Resumen Recuperar información de secuencias de video, como la dinámica de peatones u otros objetos en movimiento en la escena, representa una herramienta indispensable para interpretar que está ocurriendo en la escena. Este artículo propone el uso de una Arquitectura basada en Targets, que asocian a cada persona una entidad autónoma y modeliza su dinámica con una máquina de estados. Nuestra metodología utiliza una familia de descriptores calculados en el Movement Feature Space (MFS) para realizar la detección y seguimiento de las personas. Esta arquitectura fue evaluada usando dos bases de datos públicas (PETS2009 y TownCentre), y comparándola con algoritmos de la literatura, arrojó mejores resultados, aun cuando estos algoritmos poseen una mayor complejidad computacional.

Retrieving useful information from video sequences, such as the dynamics of pedestrians, and other moving objects on a video sequence, leads to further knowledge of what is happening on a scene. In this paper, a Target Framework associates each person with an autonomous entity, modeling its trajectory and speed by using a state machine. The particularity of our methodology is the use of a Movement Feature Space (MFS) to generate descriptors for classifiers and trackers. This approach is applied to two public sequences (PETS2009 and TownCentre). The results of this tracking outperform other algorithms reported in the literature, which have, however, a higher computational complexity. Recuperar información de secuencias de video, como la dinámica de peatones u otros objetos en movimiento en la escena, representa una herramienta indispensable para interpretar que está ocurriendo en la escena. Este artículo propone el uso de una Arquitectura basada en Targets, que asocian a cada persona una entidad autónoma y modeliza su dinámica con una máquina de estados. Nuestra metodología utiliza una familia de descriptores calculados en el Movement Feature Space (MFS) para realizar la detección y seguimiento de las personas. Esta arquitectura fue evaluada usando dos bases de datos públicas (PETS2009 y TownCentre), y comparándola con algoritmos de la literatura, arrojó mejores resultados, aun cuando estos algoritmos poseen una mayor complejidad computacional.

El almacenamiento de frutos de tomates (Solanum lycopersicum L.) a bajas temperaturas permite extender el período de mercadeo. Sin embargo, esta fruta es susceptible de manifestar daño por frío (DF). El objetivo del presente trabajo fue estudiar la expresión de dos familias de proteínas de estrés térmico (HSPs) en muestras de tomates Beatriz sometidas a diferentes tratamientos térmicos poscosecha: 1) Tratamiento térmico corto (inmersión 60 min a 42 °C) = HS60m; 2) tratamiento térmico largo (incubación en cámara 24 h a 39 °C) = HS24h; y 3) no tratados, utilizados como control (C). La fruta fue analizada en tres diferentes períodos: en la cosecha (control), luego de aplicado el tratamiento térmico (0), y luego de 1 h de exposición a temperatura ambiente (+1h). Por la técnica de SDS-PAGE se observó que ambos tratamientos indujeron la síntesis de una proteína con peso molecular aparente de 21 kDa. Sin embargo, no se observaron cambios en la región de 70 kDa. La sobreexpresión de las HSPs fue evaluada por la técnica de Western blot, usando un anticuerpo policlonal anti-sHSPs realizado contra la principal proteína de tomates tratados térmicamente (HSPC1) y un anticuerpo anti-HSP70 comercial. El antisuero HSPC1 detectó la presencia de una proteína de 21 kDa, especialmente en las muestras sometidas al tratamiento largo (HS24h). Sin embargo, no se encontraron diferencias en la expresión de las muestras sometidas al tratamiento corto (HS60m) y el control. El anticuerpo anti-HSP70 detectó una proteína de 70 kDa sólo en las muestras sometidas al tratamiento HS24h. Entre los tratamientos ensayados, el tratamiento térmico largo (HS24h) fue el más efectivo en inducir ambas familias de HSPs. Storage of tomatoes (Solanum lycopersicum L.) at low temperature allows to extend the marketing period. However, these fruit are susceptible to suffer chilling injury (CI). The aim of this work was to study the expression of two families of heat shock proteins (HSPs) in tomato samples submitted at different postharvest heat treatments. The treatments assayed were: 1) short heat treatment (immersion for 60 min at 42 °C) = HS60m; 2) long heat treatment (incubation in chamber 24 h at 39°C) = HS24h; and 3) no treatment, control (C). The fruit was analyzed at three different periods: at harvest (control), at the end of heat treatment (0), and after 1 h the exposition at room temperature (+1h). Both treatments induced the synthesis of one protein with apparent molecular mass of 21 kDa, observed by SDS-PAGE technique. No changes were observed at the 70 kDa region. The overexpression of HSPs was evaluated by western blot, using a sHSP-specific polyclonal antiserum raised against the main sHSPs from heated tomatoes (HSPC1) and a monoclonal antiserum raised against HSP70. The HSPC1 detected the accumulation of one prevalent protein with MW of 21 kDa, especially in the long treated samples (HS24h). There was no difference observed between samples submitted to HS60m and the control ones. The monoclonal HSP70 antiserum detected a 70 kDa protein only in HS24h samples. Among the treatments assayed, HS24h was more effective to induce both families of HSPs. Fil: Guidi, Silvina M.. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación de Agroindustria. Instituto de Tecnología de Alimentos; Argentina Fil: Nanni, Mariana Sandra. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación de Agroindustria. Instituto de Tecnología de Alimentos; Argentina Fil: Budde, Carlos Ernesto. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Norte. Estación Experimental Agropecuaria San Pedro; Argentina Fil: Negri, Pablo Augusto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación de Agroindustria. Instituto de Tecnología de Alimentos; Argentina. Universidad Argentina de la Empresa; Argentina Fil: Polenta, Gustavo Alberto. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación de Agroindustria. Instituto de Tecnología de Alimentos; Argentina Fil: Gonzalez, Claudia Beatriz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación de Agroindustria. Instituto de Tecnología de Alimentos; Argentina

El almacenamiento de frutos de tomates (Solanum lycopersicum L.) a bajas temperaturas permite extender el período de mercadeo. Sin embargo, esta fruta es susceptible de manifestar daño por frío (DF). El objetivo del presente trabajo fue estudiar la expresión de dos familias de proteínas de estrés térmico (HSPs) en muestras de tomates Beatriz sometidas a diferentes tratamientos térmicos poscosecha: 1) Tratamiento térmico corto (inmersión 60 min a 42 °C) = HS60m; 2) tratamiento térmico largo (incubación en cámara 24 h a 39 °C) = HS24h; y 3) no tratados, utilizados como control (C). La fruta fue analizada en tres diferentes períodos: en la cosecha (control), luego de aplicado el tratamiento térmico (0), y luego de 1 h de exposición a temperatura ambiente (+1h). Por la técnica de SDS-PAGE se observó que ambos tratamientos indujeron la síntesis de una proteína con peso molecular aparente de 21 kDa. Sin embargo, no se observaron cambios en la región de 70 kDa. La sobreexpresión de las HSPs fue evaluada por la técnica de Western blot, usando un anticuerpo policlonal anti-sHSPs realizado contra la principal proteína de tomates tratados térmicamente (HSPC1) y un anticuerpo anti-HSP70 comercial. El antisuero HSPC1 detectó la presencia de una proteína de 21 kDa, especialmente en las muestras sometidas al tratamiento largo (HS24h). Sin embargo, no se encontraron diferencias en la expresión de las muestras sometidas al tratamiento corto (HS60m) y el control. El anticuerpo anti-HSP70 detectó una proteína de 70 kDa sólo en las muestras sometidas al tratamiento HS24h. Entre los tratamientos ensayados, el tratamiento térmico largo (HS24h) fue el más efectivo en inducir ambas familias de HSPs. Storage of tomatoes (Solanum lycopersicum L.) at low temperature allows to extend the marketing period. However, these fruit are susceptible to suffer chilling injury (CI). The aim of this work was to study the expression of two families of heat shock proteins (HSPs) in tomato samples submitted at different postharvest heat treatments. The treatments assayed were: 1) short heat treatment (immersion for 60 min at 42 °C) = HS60m; 2) long heat treatment (incubation in chamber 24 h at 39°C) = HS24h; and 3) no treatment, control (C). The fruit was analyzed at three different periods: at harvest (control), at the end of heat treatment (0), and after 1 h the exposition at room temperature (+1h). Both treatments induced the synthesis of one protein with apparent molecular mass of 21 kDa, observed by SDS-PAGE technique. No changes were observed at the 70 kDa region. The overexpression of HSPs was evaluated by western blot, using a sHSP-specific polyclonal antiserum raised against the main sHSPs from heated tomatoes (HSPC1) and a monoclonal antiserum raised against HSP70. The HSPC1 detected the accumulation of one prevalent protein with MW of 21 kDa, especially in the long treated samples (HS24h). There was no difference observed between samples submitted to HS60m and the control ones. The monoclonal HSP70 antiserum detected a 70 kDa protein only in HS24h samples. Among the treatments assayed, HS24h was more effective to induce both families of HSPs. Instituto de Tecnología de los Alimentos Fil: Guidi, Silvina Mabel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Tecnología de Alimentos; Argentina Fil: Nanni, Mariana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Tecnología de Alimentos; Argentina Fil: Budde, Claudio Olaf. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Pedro; Argentina Fil: Negri, Pablo Augusto. Universidad Argentina de la Empresa. Instituto de Tecnología; Argentina Fil: Polenta, Gustavo Alberto. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Tecnología de Alimentos; Argentina Fil: Gonzalez, Claudia Beatriz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Tecnología de Alimentos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina

We present a novel approach to action recognition in tennis shot sequences. The underlying model considers the per-frame motion to be regarded as a word (within an alphabet of possible motions), and the sequence of frames as a phrase whose meaning is determined by the words given in a specific order. This feature extraction mechanism allows a semantic treatment of the classification stage using Conditional Random Fields. The system was applied on the RGB videos of the THETIS dataset, achieving an accuracy of over 86% in recognizing 12 different tennis shots among several takes produced by 55 different amateur and professional players. Fil: Vainstein, Jonathan Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahía Blanca. Instituto de Investigación En Ingeniería Eléctrica; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingenieria Electrica y de Computadoras; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Cs.e Ing.de la Computacion; Argentina Fil: Manera, José Francisco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahía Blanca. Instituto de Investigación En Ingeniería Eléctrica; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingenieria Electrica y de Computadoras; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computacion; Argentina Fil: Negri, Pablo Augusto. Universidad Argentina de la Empresa; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Fil: Delrieux, Claudio Augusto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahía Blanca. Instituto de Investigación En Ingeniería Eléctrica; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingenieria Electrica y de Computadoras; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Cs.e Ing.de la Computacion; Argentina Fil: Maguitman, Ana Gabriela. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Cs.e Ing.de la Computacion; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina

International audience; Este artículo estudia la factibilidad de implementar redes comunitarias (CN o Community Networks) en el microcentro de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Las redes comunitarias representan un nuevo paradigma de acceso a Internet, donde los clientes de un mismo proveedor ADSL comparten su ancho de banda a otros clientes, a través de un router WiFi con algunas características especiales. En este trabajo, se realiza un análisis del despliegue actual de puntos de accesos inalámbricos (APs) a Internet, utilizando la aplicación Wi2Me-Research. Esta aplicación fue desarrollada para ser ejecutada en teléfonos celulares con sistema operativo Android, permitiendo analizar el despliegue de APs gracias a la utilización de la norma IEEE 802.11. Hoy en día, la mayoría de estos accesos inalámbricos son privados y no están abiertos a otros usuarios. Sin embargo, este trabajo permite inferir que grado de éxito tendría la implementación de una CN al evaluar la cantidad de APs disponibles para un usuario móvil, y de la calidad de una posible conexión a los mismos, así como el estado de la red en función de la interferencia causada por la ocupación de los canales disponibles.

Cet article présente un système de reconnaissance du type (constructeur, modèle) de véhicules par vision. À partir d’une vue de face avant d’un véhicule, limitée à sa calandre, nous en construisons une représentation à base de points de contour orientés. La classification est réalisée essentiellement en se fondant sur des algorithmes de votes. L’utilisation d’algorithmes de votes permet au système d’être robuste aux données manquantes ou erronées de la représentation. Nous avons donc construit une fonction de discrimination qui combine 3 votes et une distance, et agit comme une mesure de similarité entre chaque modèle et l’image de véhicule testée. Deux stratégies de décision ont été testées. La première associe à une image de calandre avant du véhicule, le modèle qui a obtenu la valeur la plus importante en sortie de la fonction. Une seconde stratégie regroupe toutes les sorties en un vecteur. La décision est alors prise via un algorithme de plus proche voisin dans un espace dit de votes. Avec la première stratégie, un taux de reconnaissance de 93 % est obtenu sur une base d’images prises en conditions réelles composée de 20 classes de type de véhicules. De plus, une caractérisation et une analyse du fonctionnement du système vis-à-vis de ses différents paramètres est proposée. Cependant ce taux chute à 80 % lorsque le nombre de modèles passe à 50 classes. Pour le même nombre de classes, la seconde stratégie permet d’obtenir un taux supérieur à 90 %. Many vision based Intelligent Transport Systems are dedicated to detect, track or recognize vehicles in image sequences. Three main applications can be distinguished. Firstly, embedded cameras allow to detect obstacles and to compute distances from the equiped vehicle. Secondly, road monitoring measures traffic flow, notifies the health services in case of an accident or informes the police in case of a driving fault. Finally, Vehicle based access control systems for buildings or outdoor sites have to authentify incoming (or outcoming) cars. Rather than these two systems, the third one uses often only the recognition of a small part of vehicle: the license plate. It is enough to identify a vehicle, but in practice the vision based number plate recognition system can provide a wrong information, due to a poor image quality or a fake plate. Combining such systems with others process dedicated to identify vehicle type (brand and model) the authentication can be increased in robustness. This paper adresses the identification problem of a vehicle type from a vehicle greyscale frontal image: the input of the system is an unknown vehicle class, that the system has to determine from a data base. This multiclass recognition system is developed using the oriented-contour pixels to represent each vehicle class. The system analyses a vehicle frontal view identifying the instance as the most similar model class in the data base. The classification is based on voting process and a Euclidean edge distance. The algorithm have to deal with partial occlusions. Tollgates hide a part of the vehicle and making inadequate the appearance-based methods. In spite of tollgate presence, our system doesn’t have to change the training base or apply time-consuming reconstruction process. Fil: Clady, Xavier. Université Pierre et Marie Curie-Paris 6. Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique; Francia Fil: Negri, Pablo Augusto. Université Pierre et Marie Curie-Paris 6. Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique; Francia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina Fil: Milgram, Maurice. Université Pierre et Marie Curie-Paris 6. Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique; Francia Fil: Poulenard, Raphael. LPREditor; Francia