Viernes 24 de marzo de 2017

• Salón K201 (antes salón de usos múltiples del nivel H), CIMAT, Guanajuato

13:00-14:00. Análisis basado en imágenes de datos públicos a través de teoría Morse discreta y homología persistente.
‪Ruth Davidson, Department of Mathematics, University of Illinois Urbana-Champaign http://www.math.uiuc.edu/~redavid2/

‪Resumen: Las imágenes en escala de grises se almacenan normalmente en computadoras como complejos celulares (en este caso cúbicos) con vértices coloreados por 256 valores posibles entre blanco y negro. La variación de estos valores induce un campo de vectores Morse discreto en el complejo, que puede usarse para detectar características topológicas fundamentales de la imagen. Un grupo de la Universidad Nacional de Australia desarrolló recientemente código abierto que utiliza este campo vectorial en combinación con homología persistente para partir y esqueletizar imágenes. Actualmente estamos readaptando su código agregando una nueva funcionalidad para analizar imágenes codificadas en rojo, verde, y azul, a través de una función suprayectiva a escala de grises específicamente diseñada para extraer diagramas de persistencia informativos.