Karen Alejandra Valerio-Trigueros
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Karen Alejandra Valerio-Trigueros has a total of 8 co-authors. Here are the top co-authors by number of shared publications:
- Luis Olvera-Martinez
Instituto Politecnico Nacional, Escuela Superior de Ingenieria Mecanica y Electrica Unidad Culhuacan, Avenida Santa Ana 1000, San Francisco Culhuacan, Culhuacan CTM V, Coyoacan, Ciudad de Mexico CP 04440, Mexico
3 shared publications - Manuel Cedillo-Hernandez
Instituto Politécnico Nacional
3 shared publications - Juan Carlos Sanchez-Garcia
Seccion de Estudios de Posgrado e Investigacion, Escuela Superior de Ingenieria Mecanica y Electrica Culhuacan, Instituto Politecnico Nacional, Mexico City 04440, Mexico
2 shared publications - Carlos Adolfo Diaz-Rodriguez
Independent Researcher, Ciudad de Mexico CP 04440, Mexico
1 shared publication - Carlos Adolfo Díaz-Rodríguez
Instituto Politécnico Nacional, Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica, Unidad Culhuacán
1 shared publication - Carlos Diaz-Rodriguez
Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica, Unidad Culhuacán, Instituto Politécnico Nacional, Ciudad de Mexico, Mexico
1 shared publication
Latest Publications
- 22 October 2026
- Published by Springer Nature in Cluster Computing
- Vol. 29 (15) , 873
Convolution-inspired spiking neural P circuits for lossless image resizing embedded in a reversible data-hiding framework for DICOM medical images
- 22 October 2026
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Convolution-inspired spiking neural P circuits for lossless image resizing embedded in a reversible data-hiding framework for DICOM medical images
- Open Access
- 3 March 2023
- Published by Asociacion Latinoamericana para el Avance de la Ciencia in Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar
- Vol. 7 (2) , 7349-7367
Avances en las técnicas de eliminación de marcas de agua visibles basadas en aprendizaje profundo
En los últimos años los algoritmos de inteligencia artificial han demostrado tener grandes resultados en diferentes áreas de aplicación, tales como robótica, medicina, seguridad informática, finanzas, entre otras. En el contexto de procesamiento digital de imágenes, el uso del aprendizaje profundo está siendo aplicado para remover marcas de agua visibles en imágenes digitales, con la finalidad de eliminar la protección de derechos de autor de los propietarios de las imágenes en cuestión. El presente trabajo realiza una recopilación de los trabajos más recientes que remueven marcas de agua visibles a través de aprendizaje profundo, con la finalidad de analizar las tendencias actuales que permitan diseñar algoritmos de marcado de agua visible más robustos ante este tipo de herramientas de remoción.
- 3 March 2023
- Published by Asociacion Latinoamericana para el Avance de la Ciencia in Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar
- Vol. 7 (2) , 7349-7367
Open AccessAvances en las técnicas de eliminación de marcas de agua visibles basadas en aprendizaje profundo
En los últimos años los algoritmos de inteligencia artificial han demostrado tener grandes resultados en diferentes áreas de aplicación, tales como robótica, medicina, seguridad informática, finanzas, entre otras. En el contexto de procesamiento digital de imágenes, el uso del aprendizaje profundo está siendo aplicado para remover marcas de agua visibles en imágenes digitales, con la finalidad de eliminar la protección de derechos de autor de los propietarios de las imágenes en cuestión. El presente trabajo realiza una recopilación de los trabajos más recientes que remueven marcas de agua visibles a través de aprendizaje profundo, con la finalidad de analizar las tendencias actuales que permitan diseñar algoritmos de marcado de agua visible más robustos ante este tipo de herramientas de remoción.