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2 de
junio
2014

Orand presenta su nueva unidad de negocios: TextMetric

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Nos complace anunciar el nacimiento de nuestra nueva unidad de negocios llamada TextMetric. Nuestro objetivo con TextMetric es ayudar a nuestros clientes a transformar sus datos no estructurados en recursos accionables para planificación y toma de decisiones más oportunas. Ya sean correos electrónicos, mensajes de redes sociales, o documentos corporativos, nuestra misión es analizar texto y extraer información útil.

En TextMetric ofrecemos soluciones innovadoras a problemas desafiantes en el campo del análisis de textos, tales como gestión del conocimiento, sistemas de preguntas y respuestas, recuperación de información, clasificación automática de textos, análisis de sentimientos y emociones, y análisis de redes sociales. Para esto usamos tecnología de vanguardia en análisis de datos no estructurados y procesamiento de lenguaje natural (NLP).

Dejamos un link a la página de TextMetric.

2 de
junio
2014

El artículo titulado “Sketch Based Image Retrieval Using a Soft Computation of the Histogram of Edge Local Orientations (S-HELO)”, que tiene como autor a José M. Saavedra, es aceptado para ser presentado en la International Conference on Image Processing (ICIP) 2014.

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Este artículo presenta S-HELO (Soft-Histogram of Edge Local Orientations), un nuevo método para describir imágenes en el contexto de recuperación de imágenes por sketches (SBIR). La propuesta explota las características del descriptor HELO y mejora significativamente su desempeño usando computación suave en el cálculo de las orientaciones y tomando en cuenta información espacial de los trazos. Se demuestra experimentalmente que la computación suave junto con la estimación local de orientaciones resultan ser muy apropiados para describir sketches en la tarea de recuperación de imágenes. En efecto, los resultados muestran que S-HELO alcanza mayor efectividad que HELO y HOG. Además, S-HELO tiene un comportamiento casi óptimo cuando lo que se quiere recuperar es una sola imagen (imagen objetivo). Más aún, la propuesta muestra un desempeño sobresaliente en el contexto de búsqueda pos similitud, es decir recuperar imágenes que pertenecen a una misma categoría.

Este trabajo fue financiado parcialmente por CONICYT-Chile a través del Proyecto PAI No 781204025.

International Conference on Image Processing ICIP 2014 .

2 de
junio
2014

El artículo titulado “ICFHR 2014 Competition on Handwritten Digit String Recognition in Challenging Datasets (HDSRC 2014)”, que tiene como co-autores a José M. Saavedra, David Contreras y Juan Manuel Barrios, equipo de Orand, será publicado y presentado en la International Conference on Frontiers of handwriting Recognition ICFHR’14.

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Este artículo presenta los resultados de la competencia internacional de reconocimiento de secuencias numéricas manuscritas HDSRC 2014 organizada en conjunto con la International Conference on Frontiers of handwriting Recognition ICFHR 2014. El objetivo general de esta competencia es identificar, evaluar y comparar métodos recientes aplicados al reconocimiento de secuencias de dígitos manuscritos de longitud variable. La competencia, además, presenta a la comunidad científica dos nuevos conjuntos de datos de evaluación, caracterizados por representar datos (imágenes) extraídos directamente de la industria, lo que impone un verdadero desafío y atractivo para los investigadores en el área. El artículo describe en detalle la compentencia y cada uno de los conjuntos de datos propuestos. Además, entrega el desempeño comparativo de seis métodos participantes junto con una descripción de las metodologías correspondientes.

Este paper es el resultado de un trabajo conjunto que involucra a investigadores de la Universidad Tecnológica de Viena, la Universidad Federal de Paraná y el Grupo de Investigación en Visión por Computador de Orand.

Este trabajo fue financiado parcialmente por CORFO-Chile a través del Proyecto INNOVA-CORFO No 12IDL2-16293.

30 de
mayo
2014

Orand participa en el workshop “Management of Disasters, TUL-Industry Workshop & Smart Security Meeting” del programa PRASEDEC

Investigación, Noticias, Orand destaca

Alemania, Mayo 2014 – Orand participó en el workshop “Management of Disasters, TUL-Industry Workshop & Smart Security Meeting” en el marco del programa PRASEDEC, que se llevó a cabo entre los días 12 y el 20 de Mayo en Alemania.

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El workshop consistió en reuniones de trabajo entre representantes de la Universidad de Duisburg-Essen, Universidad de Chile, y compañías alemanas y chilenas, donde se revisaron temas de cooperación para problemas de logística y seguridad. Orand fue representado por su director de investigación Juan Manuel Barrios, quien presentó los proyectos de investigación que se desarrollan en nuestro centro de investigación

El workshop además incluyó visitas a las empresas alemanas Thyssenkrupp y Duisport en la ciudad de Duisburg, y la asistencia a la feria de logística CEMAT en Hannover.

El programa PRASEDEC está financiado por la Federal Ministry of Education and ResearchBMBF a través del German Academic Exchange Service DAAD.

Más información:
PRASEDEC: http://prasedec.dcc.uchile.cl/
CEMAT: http://www.cemat.de/home

4 de
marzo
2014

Paper “ORAND Team: Instance Search and Multimedia Event Detection Using k-NN Searches” publicado en Workshop TRECVID 2013

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El paper “ORAND Team: Instance Search and Multimedia Event Detection Using k-NN Searches” ha sido publicado en el Workshop de TRECVID 2013. Este trabajo resume la participación del equipo de Orand en las competencias Instance Search (INS) y Multimedia Event Detection (MED).

La competencia Instance Search (INS) consiste en, dada una colección de videos, recuperar las escenas que contengan una entidad particular (un objeto o una persona). Esta entidad, denominada tópico, se define por medio de ejemplos visuales y una pequeña descripción textual. Para el año 2013,  fueron evaluados 30 tópicos (26 objetos y 4 personas) disponiendo de 4 ejemplos visuales para cada uno. La colección de videos de referencia fue conformada por 244 videos correspondientes a la serie de TV de la BBC EastEnders, con una extensión total de 435 horas.

Algunos tópicos de búsqueda fueron: un logo de no fumar, un logo de Audi, cigarrillos, un taxi negro, una señal de estacionamiento, entre otras. A continuación se muestra una respuesta del sistema implementado por Orand para “un logo de Audi”:

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Figura 1. Un ejemplo del sistema desarrollado por Orand para la competencia Instance Search. A la derecha se muestra la lista de tópicos a evaluar. La esquina inferior derecha muestra los ejemplos visuales para el tópico escogido (logo de Audi). La zona superior derecha muestra una escena encontrada correctamente para este tópico. Programme material © BBC.

Por otro lado, la competencia Multimedia Event Detection (MED) consiste en decidir si cierto evento específico ocurre en un clip de video. Los eventos son definidos por “kits”, los cuales contienen una descripción textual del evento, además de 100, 10 o 0 clips de ejemplo. La evaluación consideró dos escenarios: eventos pre-especificados, es decir, los “kits” eran conocidos a priori por el equipo, pudiendo implementar manualmente detectores específicos para cada evento; y eventos ad-hoc, donde los “kits” no son conocidos a priori debiendo implementar un sistema génerico de búsqueda que recibe como input un “kit” específico. La colección de videos de referencia para el año 2013 consistió en 98.119 videos de búsqueda, totalizando 1.2 TB de tamaño.

A continuación se muestra un ejemplo del sistema desarrollado para esta competencia:

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Figura 2. Un ejemplo del sistema desarrollado por Orand para la competencia Multimedia Event Detection. En la parte superior derecha se presenta la lista de eventos a evaluar. La zona inferior derecha muestra dos clips de ejemplo para el evento seleccionado (“estacionando un vehículo”). La sección izquierda muestra uno de los clips encontrados por el sistema. 

Para más información visitar (sitios en inglés):

ORAND Team: Instance Search and Multimedia Event Detection Using k-NN Searches, published at TRECVID 2013.
– TRECVID 2013 Guidelines
– TRECVID 2013 Notebook Papers

13 de
febrero
2014

La competencia “Handwritten Digit String Recognition in Challenging Datasets (ICFHR’14)” co-organizada por Orand ha comenzado!

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Orand S.A. se encuentra co-organizando la competencia “Handwritten Digit String Recognition in Challenging Datasets” junto a investigadores de la Universidad Tecnológica de Viena  (Austria) y la Universidad Federal de Paraná (Brasil).

Más detalles acá (en inglés).

6 de
febrero
2014

Reconocido investigador en Visión por Computador visitó Orand

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El Prof. Michael Bronstein estuvo de visita en Orand compartiendo sus experiencias en investigación y proyectos start-up. En forma especial, nos contó su experiencia en RealSense, un proyecto innovador que desarrolló, lideró y, finalmente, vendió a Intel.

El Prof. Michael Bronstein nació en 1980. Recibió el grado de bachiller del Departamento de Ingeniería Eléctrica y el grado de doctor del Departamento de Ciencias de la Computación del Technion en 2007. En 2010, se incorporó al Instituto de Ciencias de la Computación de la Università della Svizzera Italiana, Lugano, Suiza. Sus áreas de interés abarcan: métodos computacionales y teóricos en geometría métrica y sus aplicaciones a problemas de visión por computador, reconocimiento de patrones, computación gráfica, análisis de formas, procesamiento de imágenes y aprendizaje de máquinas.

Además, el Prof. Bronstein está activamente involucrado en aplicaciones industriales, transferencia tecnológica y comercialización, y consultorías a compañías tecnológicas relacionadas con visión por computador, procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones. Sus trabajos en la industria incluyen el desarrollo y licensamiento de algoritmos para análisis de video a gran escala en el start-up de Sillicon Valley Novafora (2004-2009) así como el desarrollo de la tecnología coded-light 3D camera basado en sus patentes en el start-up Invision (2009-2012). Luego de vender Invision a Intel, Michael Bronstein continúa trabajando como investigador asesor en Intel.

27 de
noviembre
2013

El investigador del Instituto Nacional de Informática de Tokyo, Shin’ichi Satoh, visita ORAND

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Santiago, noviembre del 2013.-Shin’ichi Satoh, investigador del National Institute of Informatics de Tokyo, estuvo de visita en ORAND para conocer los principales temas de investigación en Visión Computacional.

El investigador, dirige el Grupo de investigación Duy-Dinh Le del  National Institute of Informatics-Tokyo , cuya línea de investigación e  la indexación de video , secuencia coincidente de caras, estructura de datos de alta dimensión, simulitud por imágenes, entre otros.

18 de
noviembre
2013

Orand inicia colaboración con investigadores de Francia,Brasil y Chile en el marco de proyectos STIC-AMSUD

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Santiago, noviembre del 2013-. El programa de cooperación científica STIC-AMSUD, que busca desarrollar la colaboración entre países de América Latina y Francia, para investigación con potencial de transferencia e innovación tecnológica, ha adjudicado dos proyectos en los que colabora el Centro de Investigación Orand 

Los proyectos aprobados son: “Dynamic Selection of Classifiers with Application in Real Environments” en el que participa el investigador José Saavedra, y “MAXIMUM – Unsupervised Multimedia Content Mining”  en el que participa Juan Manuel Barrios, Director de Investigación de Orand.

El primer caso se trata de un proyecto elaborado con Luiz Oliveira (Brazil), que establece colaboraciones importantes en el campo de Machine Learning y sus aplicaciones en el campo industrial. En este proyecto, Orand participó junto a la  Université de  Rouen (Francia); Universidade Federal do Paraná y Pontifical Catholic University of Parana ( Brasil); Universidad de Chile y Pontificia Universidad Católica de Chile.

En el segundo caso, se trata de un proyecto relacionado con análisis de contenido en videos. Este proyecto también involucra a investigadores de Brasil (UFMG, PUC MG), Francia (IRISA)  y Chile (Universidad de Chile).

Los proyectos comienzan en enero del 2014 y tienen  dos años de duración.

 

 

12 de
noviembre
2013

Safehis, Gestión Inteligente de Procesos Clínicos

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Orand presenta Safehis, un sistema de prescripción electrónica con validación farmacéutica, capaz de gestionar y conectar las diferentes áreas de un entorno hospitalario. Es una herramienta simple y segura para la administración eficaz del tratamiento médico.

Safehis aborda aspectos críticos de la atención hospitalaria:

  • Información precisa y oportuna en la generación de la prescripción, validación farmacéutica y administración de medicamentos.
  • Comunicación inmediata, sin transcripciones, de la información entre médicos, farmacéuticos y enfermeros.
  • Automatización y control de la dispensación y de la entrega de los medicamentos e insumos médicos.
  • Control de la administración de medicamentos al paciente.

Funcionalidades

– Ficha clínica electrónica

– Evolución clínica: médica, farmacéutica, enfermería e interconsulta

– Epicrisis

– Indicación médica electrónica

– Transformación automática a prescripción farmacológica

– Validación farmacéutica de prescripciones

– Calendario y control de administración de fármacos

– Alertas manuales y automatizadas

– Visualización gráfica en tiempo real de evolución de pacientes

– Reportes de gestión

Integración

– Conexión con sistemas de laboratorio

– Conexión con sistemas de dispensación automática de medicamentos

– Interfaces con otros sistemas hospitalarios a través de HL7, Web Services y

bases de datos