Curriculum Vitae
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José Miguel Buenaposada es Licenciado en Informática por la Universidad Politécnica de Madrid y Doctor en Informática desde enero 2005 por la misma universidad. Desde octubre de 2003 es profesor de la Universidad Rey Juan Carlos.Su área de especialización es la Visión por Computador en general y el análisis facial automático en particular (seguimiento, detección, expresiones faciales, demografía, etc.). Un área en la que siempre ha estado interesado es el desarrollo de algoritmos eficientes de Visión. Recientemente ha desarrollado de detectores y descriptores de características locales (p.ej. puntos, regiones, segmentos, etc) que puedan correr en dispositivos de capacidades limitadas (p.ej. móviles). En particular, ha colaborado en el desarrollo de BEBLID y TEBLID dos descriptores muy eficientes que se puede encontrar en OpenCV 4.5.1 y 4.7, respectivamente. Estos algoritmos se han aplicado en Realidad Aumentada sobre fachadas que presentan el problema para los algoritmos clásicos de los elementos repetitivos (ventanas, balcones, etc) utilizando aplicaciones en teléfonos móviles inteligentes.Sus trabajos se han publicado en las conferencias principales del campo de la Visión por Computadora como la Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), European Conference on Computer Vision (ECCV) o British Machine Vision Conference (BMVC). Es miembro del grupo de investigación PCR de la UPM: http://www.dia.fi.upm.es/~pcr .
Más información en la web personal: http://jmbuena.github.io/
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Fecha inicio: 01/01/21
Fecha fin: 28/02/22
Entidad financiadora: COMUNIDAD DE MADRID
Referencia externa: PEJ-2020-AI/TIC-17682
Referencia interna: M2389
Cuantía financiación: 46307,04 €Investigador/es principal/es:
Investigadores:
Fecha inicio: 01/02/20
Fecha fin: 31/03/22
Entidad financiadora: COMUNIDAD DE MADRID
Referencia externa: PEJ-2019-AI/TIC-15032
Referencia interna: M2096
Cuantía financiación: 46570 €Investigador/es principal/es:
Investigadores:
Fecha inicio: 01/01/23
Fecha fin: 31/12/23
Entidad financiadora: UNIVERSIDAD REY JUAN CARLOS
Referencia externa: 2022-SOLICI-120881
Referencia interna: M3037
Cuantía financiación: 5652 €Investigador/es principal/es:
Investigadores:
Otros colaboradores:
- Antonio Valdes Morales
- Alejandro Cobo Cabornero
- ROBERTO VALLE FERNANDEZ
- Luis Baumela Molina
Fecha inicio: 01/01/19
Fecha fin: 30/04/23
Entidad financiadora: COMUNIDAD DE MADRID
Referencia externa: S2018/NMT-4331
Referencia interna: F620
Cuantía financiación: 80969,39 €Investigador/es principal/es:
Investigadores:
- Jose María Cañas Plaza
- José Miguel Buenaposada Biencinto
- Jesús Fernández Conde
- Juan González Gómez
- Francisco Martín Rico
- Julio Manuel Vega Pérez
Otros colaboradores:
- Francisco Pérez Salgado
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- Scopus: 9239831800
- Researcher Id / Publons: L-6458-2014
- Google Scholar: gtCI9YwAAAAJ
- ORCID: 0000-0002-4308-9653
| Agencia | Nº documentos | Nº citas | Índice H | Q1 | D1 | IFNB | IFNESI |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
 Web of Science |
44 | 1280 | 14 | 7 | 4 | 2,15 | 1,77 |
 Scopus |
48 | 1396 | 15 | 19 | 15 | 1,78 | - |
 Dialnet |
1 | - | - | - | - | - | - |
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Publicaciones seleccionadas (ver mi Google Scholar o DBLP para una lista más completa):Andrés Prados-Torreblanca, José Miguel Buenaposada, Luis Baumela
Shape Preserving Facial Landmarks with Graph Attention Networks. BMVC 2022: 155Roberto Valle, José Miguel Buenaposada, Luis Baumela: Multi-task head pose estimation in-the-wild. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, doi: 10.1109/TPAMI.2020.3046323.Iago Suárez, Ghesn Sfeir, José Miguel Buenaposada, Luis Baumela:
BEBLID: Boosted efficient binary local image descriptor. Pattern Recognit. Lett. 133: 366-372 (2020)(código en OpenCV 4.5.1)Antonio Fernández-Baldera, José Miguel Buenaposada, Luis Baumela:
BAdaCost: Multi-class Boosting with Costs. Pattern Recognition 79: 467-479 (2018)Chaoyang Wang, José Miguel Buenaposada, Rui Zhu, Simon Lucey:
Learning Depth From Monocular Videos Using Direct Methods. CVPR 2018: 2022-2030Roberto Valle, José Miguel Buenaposada, Antonio Valdés, Luis Baumela:A Deeply-Initialized Coarse-to-fine Ensemble of Regression Trees for Face Alignment. ECCV (14) 2018: 609-624Juan Bekios-Calfa, José Miguel Buenaposada, Luis Baumela:
Revisiting Linear Discriminant Techniques in Gender Recognition. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 33(4): 858-864 (2011)
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Acrónimo: GAVAB
Correo: gr_inv.gavab@urjc.es
Web: AccederNúmero de investigadores: 9Número de quinquenios: 20Número de Docentia: 17Número de sexenios investigación: 15Número de sexenios transferencia: 3
Coordinador/es:
Investigadores miembros:
- José Francisco Vélez Serrano
- Ana Belén Moreno Díaz
- Ángel Sánchez Calle
- José Miguel Buenaposada Biencinto
- Victoria Ruiz Parrado
Investigadores/Técnicos de apoyo contratados:
Otros colaboradores:
- Bruno García Lara
- Adrián López Balboa
- Adrián Suárez Parra
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Acrónimo: GUISE
Correo: gr_doc.guise@urjc.es
Web: AccederNúmero de investigadores: 11Número de quinquenios: 26Número de Docentia: 24Número de sexenios investigación: 17Número de sexenios transferencia: 3
Coordinador/es:
Investigadores miembros:
- Ana Belén Moreno Díaz
- Ángel Sánchez Calle
- Eduardo García Pardo
- Javier Yuste Moure
- José Francisco Vélez Serrano
- José Miguel Buenaposada Biencinto
- María Teresa González De Lena Alonso
- Sergio Cavero Díaz
- Victoria Ruiz Parrado
Investigadores/Técnicos de apoyo contratados: