Portafolio
de Proyectos
Briozoos del Pacífico
Los briozoos son invertebrados que se alimentan por filtración, son pequeños y sésiles, lo que significa que están directamente unidos a las superficies en las que viven. La mayoría son marinos y viven en colonias. En las zonas costeras e intermareales, estas diminutas criaturas se pueden encontrar incrustadas en las conchas de los caracoles o bivalvos, como ostras o almejas. También se pueden encontrar durante la marea baja unidos a conchas en piscinas intermareales.
Peces costeros del Pacífico Oriental y el Caribe
Estas guías de identificación se crearon con datos e imágenes del biólogo marino de STRI Ross Robertson y ayudan a los usuarios a identificar los peces del Pacífico Oriental Tropical y el Caribe. Estas guías digitales son herramientas de campo prácticas que se pueden descargar como aplicaciones para teléfonos inteligentes o tabletas.
Proyecto de digitalización de la colección de diapositivas de STRI
La colección de diapositivas fotográficas de STRI data de 1992 a 2001 y consta de aproximadamente 18,000 diapositivas. Este trabajo documenta la historia de STRI a través de imágenes de la naturaleza, edificios, monumentos, actividades, personas y eventos especiales. Esta colección digitalizada se construyó con película reversible de 35 mm (transparencias o diapositivas) y película negativa en blanco y negro de 35 mm.
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático es el subcampo de la informática que da a las computadoras la capacidad de aprender sin estar programado explícitamente. El aprendizaje automático se desarrolló a partir del estudio del reconocimiento de patrones y la teoría del aprendizaje computacional en inteligencia artificial. Explora el estudio y la construcción de algoritmos que pueden "aprender" y hacer predicciones basadas en datos. Estos algoritmos superan las instrucciones del programa estático al hacer predicciones o decisiones basadas en datos de modelos o entradas de muestra.
En STRI, hemos armado un modelo de red neuronal convolucional (CNN) afinado para un conjunto de datos de imágenes específico, los Peces Costeros del Pacífico Oriental y el Caribe. Entrenamos esta red neuronal para clasificar imágenes para más de mil grupos taxonómicos y estamos en el proceso de incrementar la precisión de las predicciones.
Biometría
Utilizamos la biometría para el reconocimiento facial: para escanear imágenes y analizarlas extrayendo los puntos de referencia y las características del rostro de un sujeto. Los ejemplos incluyen las posiciones relativas, tamaños y formas de los ojos, narices, pómulos y mandíbulas.
Usamos algoritmos de reconocimiento popular1 para analizar las fotografías del sujeto. Estos mapas marcan los hitos faciales para predecir la edad, el sexo, la etnia y la emoción, y pueden evitar las obstrucciones de la función facial, como los anteojos y el cabello. Nuestra investigación se realiza utilizando API populares como Betaface API2 y recibe ayuda de otras bibliotecas biométricas de código abierto3.
- (1) Eigenfaces , Multilinear Subspace Learning
- (2) BetaFace (https://www.betafaceapi.com/)
- (3) https://cmusatyalab.github.io/openface/, http://openbiometrics.org/
Cámaras web
Eche un vistazo mucho más cerca a los ecosistemas marinos de Panamá con nuestras cámaras web subacuáticas en las estaciones de investigación caribeñas de STRI en Bocas del Toro y Punta Galeta. ¡Que lo disfrute!
