Archive for the ‘Papers’ Category

New paper accepted

December 14, 2012 1 comment

We got a paper accepted on the IEEE Trans. on Image Processing 🙂 . It is about a new micro pattern descriptor that relies on directional numbers (direction indexes in a local neighborhood), and we tested it on face analysis tasks, namely, face identification and expression recognition. We’ve been working on these ideas for some time, and sadly the revision was delayed some time, but finally it’s over.

I hope to give more details next week when I have more time, and give some insights on the ideas behind. Meanwhile, I leave you with the abstract and the pre-print at our site or at the IEEEXplore

Abstract—This paper proposes a novel local feature descriptor, Local Directional Number Pattern (LDN), for face analysis: face and expression recognition. LDN encodes the directional information of the face’s textures (i.e., the texture’s structure) in a compact way, producing a more discriminative code than current methods. We compute the structure of each micro-pattern with the aid of a compass mask, that extracts directional information, and we encode such information using the prominent direction indexes (directional numbers) and sign—which allows us to distinguish among similar structural patterns that have different intensity transitions. We divide the face into several regions, and extract the distribution of the LDN features from them. Then, we concatenate these features into a feature vector, and we use it as a face descriptor. We perform several experiments in which our descriptor performs consistently under illumination, noise, expression, and time lapse variations. Moreover, we test our descriptor with different masks to analyze its performance in different face analysis tasks.


Statistical Map: for edge-segment background modeling

November 19, 2012 Leave a comment

The first problem I tackled since I came to the lab was background modeling through edges. I worked on this problem for a couple of years, and a few papers on the road, I think it’s time to talk a little about it. It was a fun experience, being new to research and all that. However, it was a tough one as it is not a “hot topic” or even approved by the community who works on an opposite direction. Although, there are many possibilities by working with this type of information, we need further research to make it viable for real time applications.

Edge-based modeling

In the literature, the most common methods are pixel-based. That means, that the information used to model the scene is that contained in each pixel. Most methods use the intensity and its changes to create a model of the entire scene.

On the other hand, we are exploring (or should I say explored…) the use of edges as a reliable source of modeling. As the edges reveal the structure of the scene, we can model it with less information and less bulk. However, due to the lack of other non-structural information (pixel intensities) it may be harder to differentiate some objects with similar structure (about this later). Moreover, because we are using less pixels (as the edges in a scene are sparse) we can use more expressive models to represent it.

However, this approach is not mainstream, and is it hard to produce models on it, because you need to pre-process the images to obtain the edges, and then post-process it to obtain the regions. But if you are not interested in the regions and only need higher information, e.g., behavior information, the isolated structures are goodies that you can’t refuse.

Statistical Map

Overall flow

Fig. 1. Overall flow

The main idea behind the edge modeling is the use of a frequency map of the appearance of the edges, that we called Statistical Map (SM). The SM models the edge behavior over time. Ideally, it would create wide distributions for high movement edges, and narrow ones for edges with no movement. From the temporal point of view, the distributions will be high if the edge belongs to background and small if the edge is a moving one. Fig. 1 illustrates this idea.

The use of the SM is the basic model which can be extended by using color, intensity, gradient and other information, as the main problem with edges happens when moving edges get close to the borders of background. Thus, we explore most of these options to enhance the detection, as objects with similar structure will present different color (or other properties).

A more robust model

We increase the robustness of the model by adding memory to the model. We keep a set of lists of the edges that we saw before, as well as their shape, color, gradient, and other information, to build a more discriminative model. Therefore, we can use these lists to match and learn new edges as they appear in the sequence.


For more information about these methods you can refer to my papers:

Ramirez Rivera, A.; Murhsed, M.; Kim, J.; Chae, O., “Background Modeling through Statistical Edge-Segment Distributions,” Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2012 (to appear). Preprint link

Ramirez Rivera, A.; Murshed, M.; Chae, O., “Object detection through edge behavior modeling,” AVSS, 2011. Paper link

or for more information check the other related papers at here.

For the BibTeX form, you can use this:

author={Ramirez Rivera, A. and Murshed, M. and Kim, J. and Chae, O.},
journal={Circuits and Systems for Video Technology, IEEE Transactions on},
title={Background Modeling through Statistical Edge-Segment Distributions},

title={Object detection through edge behavior modeling},
author={Ramirez Rivera, A. and Murshed, M. and Chae, O.},
booktitle={Advanced Video and Signal-Based Surveillance ({AVSS}), 2011 8th IEEE International Conference on},

Dark Image Enhancement: Channel Division

July 5, 2012 2 comments

I’ve been busy for a while working in some research topics. One of those produced some results, and the final product is a paper! (Ok, it is exciting for me :mrgreen: )

Channel Division

I designed and created the Channel Division algorithm for dark image enhancement. So, the main idea of the algorithm is to process the image, check for its contents, and build a transformation function according to such context. Thus, the algorithm is context-aware, in the sense that it adapts itself to each image.

Some results:

Street Original Street Enhanced
Girl Original Girl Enhanced
Original Channel Division

Note that the enhancement method adapts to different images, and reveals the details in the dark regions. At the same time, it maintain the colors and tries to avoid artifacts.

Paper information

Abstract—Current contrast enhancement algorithms occasionally result in artifacts, over-enhancement, and unnatural effects in the processed images. These drawbacks increase for images taken under poor illumination conditions. In this paper, we propose a content-aware algorithm that enhances dark images, sharpens edges, reveals details in textured regions, and preserves the smoothness of flat regions. The algorithm produces an ad hoc transformation for each image, adapting the mapping functions to each image’s characteristics to produce the maximum enhancement. We analyze the contrast of the image in the boundary and textured regions, and group the information with common characteristics. These groups model the relations within the image, from which we extract the transformation functions. The results are then adaptively mixed, by considering the human vision system characteristics, to boost the details in the image. Results show that the algorithm can automatically process a wide range of images—e.g., mixed shadow and bright areas, outdoor and indoor lighting, and face images—without introducing artifacts, which is an improvement over many existing methods.

The bibliography (human readable):

Ramirez Rivera, A.; Ryu, B.; Chae, O.; , “Content-Aware Dark Image Enhancement through Channel Division,” Image Processing, IEEE Transactions on , vol.21, no.9, pp.3967-3980, Sept. 2012
doi: 10.1109/TIP.2012.2198667 (IEEExplore)

And BibTeX for those who may need it:

 author={Ramirez Rivera, A. and Ryu, B. and Chae, O.},
 journal={Image Processing, IEEE Transactions on},
 title={Content-Aware Dark Image Enhancement through Channel Division},


Also, we created a small database for the algorithm testing. It contains 10 different images in difficult lighting conditions. If you are interested, you can download it here.

Background Subtraction

October 5, 2010 Leave a comment

I just found a great compilation of Background Subtraction papers.

  • Background Models
    • Basic
    • Statistical
    • Fuzzy
    • Neural Network
    • Background Modeling via Clustering
    • Background Estimation
  • Features
    • Color
    • Edge
    • Textures
    • Motion
    • Stereo
  • Evaluation Techniques
  • Surveys

It has recent papers. It is worth to look at it. 💡

EPS bounding box problems

August 6, 2010 12 comments

When I was writing my paper a faced some ugly problems with the eps files. Even though I change the bounding box of the files manually, as I explain before, some MATLAB figures didn’t show properly. Then searching for a solution I found a good tool to do the bounding box fixing automatically, epstool can do it with this simple line

epstool --copy --bbox input.eps output.eps

However, after this my problem remain. Then I could fix it by changing my latex statement when including the image, like this:


The clip option makes \LaTeX to crop the image to the bounding box. :mrgreen:

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.Config: Segunda Edición

July 7, 2008 2 comments

La Escuela de Sistemas, gracias a Huber Flores, posee ahora una revista digital en la cuál se exponen temas de actualidad, interesantes y que nos dejan pensando: .Config. En esta segunda entrega tuve el honor de tener un artículo publicado: Libertad en un espacio en blanco.

En éste toco un poco sobre los derechos de autor y una aproximación a la situación en Guatemala, el resumen dice así:

El reconocimiento de un autor(es) sobre una obra intelectual humana es considerado un derecho del autor(es). Este está ligado a ciertas leyes según la región en la que se encuentre y estas regulan el uso de terceros sobre la obra. El proceso de generación de conocimiento es colectivo, y para que este se dé es necesario el tener acceso a cierta información que no es nuestra. Si las leyes no reflejan esta realidad, se verán truncados los avances que puedan realizarse sobre muchas ramas y se vera, también, entorpecido el campo de investigación y desarrollo. Para ello es necesario construir un marco regulatorio en el que se vea reflejada la realidad y los derechos y deseos del autor. Sin este tendríamos la libertad de crear a partir de un simple espacio en blanco.

Si quieren seguir con el artículo les dejo el link para la descarga; además quiero recomendar la lectura de la misma ya que tiene artículos del recopilatorio COECYS 2007. También se encuentra un artículo muy interesante de Javier sobre el paradigma I+D+i, y uno de Cesar Hernandez sobre los protocolos de interfaces musicales. De nuevo, lectura recomendada 💡

Ya sin más preámbulos, aca les dejo la descarga puntoconfig-edi2.

Informática forense

May 26, 2008 1 comment

Resumen. La información es el activo más valioso que poseemos en la sociedad actual. Ésta es cada vez más importante para el desarrollo de las empresas y de negocios exitosos a través de la implementación de sistemas de información. Para proteger la información surge una nueva ciencia, la Informática Forense; ésta persigue objetivos preventivos así como reactivos, una vez se ha dado una infiltración en el sistema.

La Informática forense es una ciencia relativamente nueva y no existen estándares aceptados. Existen proyectos que están en desarrollo como el C4PDF (Código de Prácticas para Digital Forensics), de Roger Carhuatocto, el Open Source Computer Forensics Manual, de Matías Bevilacqua Trabado y las Training Standards and Knowledge Skills and Abilities de la International Organization on Computer Evidence.

Informática forense

Actualmente la tecnología esta avanzando a pasos agigantados, y con ella la forma en que todos operamos. Ahora toda la información es almacenada en los ordenadores de manera automática, a diferencia de épocas anteriores en donde la información se almacenaba de manera manual y en papel. Esto conlleva cierto tipo de ventajas y desventajas.

Las ventajas son evidentes, mayor facilidad en el manejo de la información, rapidez en la recolección y análisis de la misma, alta disponibilidad tanto en tiempo como en localidad. Sin embargo, las desventajas y riesgos en los que se incurre no son tan obvios. Entre estos, la vulnerabilidad de la información a ser borrada, la fácil replicación de la información, la explotación de la información por vulnerabilidades en el sistema.

Con todo el riesgo que se corre al manejar información debemos de tener una manera de protegernos y de proteger a las personas de las que mantenemos información. Para poder garantizar las políticas de seguridad y la protección de la información y las tecnologías que facilitan la gestión de la información surge la Informática forense.

Según el FBI, la informática (o computación) forense es la ciencia de adquirir,
preservar, obtener y presentar datos que han sido procesados electrónicamente y
guardados en un medio computacional.

La informática forense consiste en investigar sistemas de información con el fin de detectar evidencias de vulnerabilidad en los mismos. La finalidad de la informática forense, para un ente que la requiera, es perseguir objetivos preventivos (anticipándose al posible problema) u objetivos correctivos (para una solución favorable una vez que la vulnerabilidad y las infracciones ya se han producido).

En conclusión, la informática forense tiene un papel, en primer lugar, como sistema preventivo. Sirve para auditar, mediante la práctica de diversas técnicas para probar que los sistemas de seguridad instalados cumplen con ciertas condiciones básicas de seguridad. Los resultados de las auditorías servirán para poder corregir los errores encontrados y poder mejorar el sistema. Así mismo, lograr la elaboración de políticas de seguridad y uso de los sistemas para mejorar el rendimiento y la seguridad de todo el sistema de información.

En segundo lugar, sí el sistema ha sido penetrado, la informática forense permite realizar un rastreo de la intrusión y poder descubrir el daño realizado. Así como la recopilación de evidencias electrónicas, detectar el origen del ataque o las alteraciones realizadas al sistema (fugas de información, perdida o manipulación de datos). Para que, posteriormente, se utilicen las evidencias encontradas en la captura de los criminales que atacaron el sistema, y se proceda de manera legal según las regulaciones de cada país.


En la actualidad el valor de la información esta en aumento, con ello debemos de preocuparnos más por protegerla. La informática forense nace a raíz de esta preocupación, buscando tanto la prevención como la reacción y corrección a problemas que puedan afectar los sistemas de información.

Para la buena aplicación preventiva de la informática forense es necesaria la realización de auditorías continuas en los sistemas, y la corrección de los errores encontrados en los mismos. También se necesita establecer políticas de seguridad para usuarios y para el uso de los sistemas de información, con el fin de minimizar la posibilidad de infiltraciones por alguna negligencia por parte de los usuarios o alguna falla en los procedimientos.

Por otro lado, en cuanto a la parte reactiva de la informática forense se necesita el uso de programas para la detección de la intrusión en el sistema de información y los cambios realizados a la información (manipulación o borrado). Así como un equipo multidiciplinario para poder cubrir de manera efectiva las áreas que traspasadas durante el ataque y poder rastrear los daños y al atacante.

Para que todo lo realizado en la informática forense sea exitoso, es necesario que se tengan regulaciones jurídicas que penalicen a los atacantes y que pueda sentenciarseles por los crímenes cometidos. Cada país necesita reconocer el valor de la información de sus habitantes y poder protegerlos mediante leyes. De manera que todos los crímenes informáticos no queden impunes.


➡ Descargar artículo completo: informatica-forense

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