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VISIÓN Y OBJETIVOS

El Instituto de Nuevas Tecnologías de la Imagen constituye un instrumento eficaz para potenciar y fomentar la actividad investigadora relacionada con las tecnologías de la imagen. Su principal cometido es el desarrollo de una investigación de calidad que contribuya al avance del conocimiento y la innovación tecnológica que mejore la calidad de vida de los ciudadanos y la competitividad de las empresas.

DISCIPLINAS CIENTIFICOTÉCNICAS

Dada la amplitud y la variedad de los campos relacionados con las tecnologías de la imagen, algunas de las disciplinas, líneas de trabajo e investigación y campos de aplicación que el INIT pretende abarcar son, en el caso de disciplinas cientificotécnicas, las siguientes:

Visión artificial, reconocimiento de formas, análisis de imagen, inspección visual, control de calidad, estereoscopía, análisis de color, análisis de movimiento, decisión automática, clasificación de texturas.
Localización en interiores, entornos inteligentes, internet de las cosas, e-Salud.
Informática gráfica, visualización interactiva, realidad virtual, realidad aumentada, videojuegos.
Reconocimiento de patrones, minería de datos, clasificación, selección de prototipos, selección de características, combinación de clasificadores, análisis de complejidad de los datos, agrupamiento.
IDE, visor mapas, mash-ups, servicios web, redes de sensores, VGI, OGC, cloud computing, computación en la red, cuidades inteligentes, colaboración ciudadana, geojuegos.
Reconocimiento automático del habla, traducción automática, aprendizaje computacional, reconocimiento sintáctico y estructural de formas, redes neuronales, modelado estadístico y estructural.

Diseño asistido por ordenador, CAD, modelado basado en bocetos, calidad de modelos CAD.
Fotónica, láser, ciencia ultrarrápida, manufacturado de productos mediante láser, terapía láser, producción de nanofluidos, biofotónica para aplicaciones en salud, microscopía óptica, sensores ópticos, imagen tridimensional, imagen multidimensional, óptica de tejidos biológicos, imagen con baja iluminación.
Geometría diferencial, estereología, imágenes médicas, procesado del volumen de imágenes. Análisis de datos, métodos de distribución libre y no paramétrica, análisis multivariante, técnicas de inferencia estadística, técnicas de predicción estadística, series temporales, estadística espacial y espacio-temporal, análisis de grandes volúmenes de datos. Segmentación y análisis de imagen médica.