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Ezequiel López Rubio

Ezequiel López Rubio

Lenguajes y Ciencias de la Computación
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Sobre mí

Ezequiel López Rubio (nacido en 1976 en Rota, provincia de Cádiz, España) es Ingeniero en Informática (1999) y Doctor en Ingeniería Informática (2002) por la Universidad de Málaga y Licenciado en Antropología Social y Cultural (2010), Máster en Lógica, Historia y Filosofía de la Ciencia (2016) y Doctor en Filosofía de la Ciencia (2020) por la Universidad Nacional de Educación a Distancia. Se incorporó como profesor en el Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación de la Universidad de Málaga en 2000, donde es Catedrático de Universidad de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial desde 2017.
Su actividad de investigación principal se encuadra en el campo de la Inteligencia Artificial. Se centra en las redes neuronales artificiales profundas, el procesamiento de imágenes y la visión por computador. En estos temas ha publicado repetidas veces en las revistas internacionales más importantes, tanto en solitario como con su grupo de colaboradores.

Edad
48 años
Correo electrónico
Perfil en ORCID
Área de trabajo
Inteligencia Artificial
Grupo de investigación
Inteligencia Computacional y Análisis de Imágenes (ICAI)
Líneas de investigación

Aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje profundo, reconocimiento de patrones, visión por computador.

Proyectos de investigación

-Detección automática con hardware de bajo coste de actividades inusuales en secuencias de vídeo, con referencia RTI2018-094645-B-I00, subvencionado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades.

-Detección de agentes de comportamiento anómalo mediante aprendizaje profundo en sistemas inteligentes de videovigilancia de bajo coste, con referencia UMA18-FEDERJA-084, subvencionado por la Junta de Andalucía.

-Detección Automática de Epilepsia Focal No Lesional mediante Modelos Neuronales Profundos de Difusión Probabilística, con referencia PID2022-136764OA-I00, subvencionado por el Ministerio de Ciencia e Innovación.

 

Resultados destacables

He propuesto métodos que se basan en redes neuronales convolucionales profundas para una gran variedad de aplicaciones: super-resolución y reducción del ruido en imágenes de resonancia magnética tridimensionales, seguimiento e identificación de vehículos en vídeos de vigilancia de tráfico, sustracción del fondo y detección de objetos anómales en vídeos de vigilancia, clasificación de lesiones cutáneas, estimación de homografías y recuperación de imágenes basada en el contenido.

 

Institución
Universidad de Málaga
Vocación

Desde joven supe que quería dedicarme a la Informática, y si era posible investigar en ella. Gracias al apoyo de mi mentor y de mis compañeros conseguí mi sueño, y ahora quiero ayudar a otros a cumplir los suyos.

Deseo científico

Que se valore la investigación de calidad y que se den oportunidades a los jóvenes investigadores que las merecen.