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Polarization Imaging for Robust Perception and 3D Reconstruction - Joaquín Rodriguez

Título: Polarization Imaging for Robust Perception and 3D Reconstruction Disertante: Prof. Joaquín Rodriguez (Université Bourgogne Europe, Francia) Día y horario: Viernes 28 de Noviembre a las 10:00hs Lugar: Aula de Seminarios - Instituto CIFASIS (CONICET-UNR) Resumen de la charla: Los sistemas autónomos dependen de algoritmos de percepción robustos para navegar, interactuar, y realizar tareas de alto nivel en entornos complejos y dinámicos; sin embargo, la mayoría de los enfoques basados en visión presentan dificultades bajo condiciones reales no controladas. Por ejemplo, la luz solar intensa degrada la precisión de las cámaras RGB-D, y los materiales reflectantes o transparentes suelen producir mediciones poco fiables. En esta charla voy a presentar cómo las imagen polarimétricas pueden abordar algunas de estas limitaciones al proporcionar información físicamente fundamentada sobre el campo vectorial normal de la superficie de los objetos y las propiedades de los materiales, información que los sensores RGB convencionales no pueden capturar. Presentaré las principales contribuciones de mi doctorado, incluyendo métodos prácticos de calibración para cámaras polarimétricas a base de microfiltros, un pipeline completo de Shape-from-Polarization y modelos híbridos de deep learning informados por la física para mejorar la estimación de profundidad. Finalmente, presentaré mis intereses de investigación actuales, en donde buscamos cómo la polarización puede enriquecer la percepción multimodal, permitir reconstrucciones 3D más estables y respaldar aplicaciones que van desde el análisis de viñedos hasta la inspección industrial. Palabras claves: Vision para la robotica, Shape-from-polarization, vision por computadora, percepción multimodal, imagen polarimetrica, deep learning, modelos fisicos. Biografia: Joaquin Rodriguez obtuvo simultáneamente un título de ingeniero en electrónica con especialización en sistemas embebidos por la Universidad Nacional de Rosario, en Argentina en 2017. En 2022 completó el máster en Visión por Computador (VIBOT). En 2023 defendió su tesis doctoral en informática en la Université de Bourgogne, dentro del equipo VIBOT del laboratorio ImViA. En 2024 pasó a ser Profesor asociado (Maître de Conférences) en la Université Bourgogne Europe. Su tesis doctoral se centró en la visión por computador aplicada a la robótica, y más específicamente en el uso de cámaras multimodales de color y polarimétricas. Es autor de dos publicaciones en revistas internacionales. Sus intereses de investigación incluyen la visión multimodal, las aplicaciones de la inteligencia artificial en sistemas embebidos y las aplicaciones robóticas.