Publications

My research focuses on computer vision and deep learning, particularly in unsupervised object discovery and wildlife image classification for ecological studies. I also investigate the application of artificial intelligence, augmented and virtual reality, and digital technologies to advance scientific research, environmental analysis, and tourism innovation.

DADO: A Depth-Attention framework for Object Discovery

Federico Gonzalez, Estefania Talavera, Petia Radeva

CAIP 2025, Springer Nature Switzerland

Unsupervised object discovery, the task of identifying and localizing objects in images without human-annotated labels, remains a significant challenge and a growing focus in computer vision. In this work, we introduce a novel model, DADO (Depth-Attention self-supervised technique for Discovering unseen Objects), which combines an attention mechanism and a depth model to identify potential objects in images. To address challenges such as noisy attention maps or complex scenes with varying depth planes, DADO employs dynamic weighting to adaptively emphasize attention or depth features based on the global characteristics of each image. We evaluated DADO on standard benchmarks, where it outperforms state-of-the-art methods in object discovery accuracy and robustness without the need for fine-tuning.

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Inteligencia artificial para la multi-clasificación de fauna en fotografías automáticas utilizadas en investigación científica

Federico Gonzalez, Leonel Viera, Rosina Soler, et al.

WICC 2022, Argentina

El manejo de ambientes naturales, ya sea para conservación o producción, requiere de una profunda comprensión de la vida silvestre. El número, la ubicación y el comportamiento de los animales salvajes es uno de los principales objetos de estudio en ecología y vida silvestre. El uso de cámaras trampa ofrece la oportunidad de recopilar rápidamente grandes cantidades de fotografías que -sin la presencia humana- registran a la fauna en su hábitat natural, evitando factores que alteren su comportamiento. En Tierra del Fuego, Argentina, se desarrollan investigaciones sobre el uso del bosque por parte de distintos herbívoros (guanacos, vacas, ovejas) para optimizar el manejo y proteger dichos ecosistemas naturales. Si bien las cámaras trampa permiten la obtención de millones de imágenes, la interpretación de tales fotografías representa un problema de escala para el procesamiento manual. Así, gran parte del valioso conocimiento en estos enormes repositorios de datos sigue sin ser aprovechado. Las Redes Neuronales y el Deep Learning son áreas de estudio dentro la Inteligencia Artificial, durante la última década estas dos disciplinas han hecho cuantiosos aportes en el ámbito del reconocimiento de imágenes de gran relevancia a nivel mundial. Los estudios ecológicos y de conservación de la vida silvestre, pueden combinarse con estas nuevas tecnologías para extraer información importante a partir de las fotografías obtenidas por cámaras trampa, con el objeto de aportar a la comprensión de distintos procesos naturales y mejorar el manejo de las áreas silvestres implicadas. Nuestro proyecto busca desarrollar modelos de redes neuronales para clasificar especies de animales en fotografías obtenidas mediante cámaras trampa, para resolver problemas de gran volumen en investigación científica.

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Streamlining the study of the Tierra del Fuego forest through the use of deep learning

Leonel Viera, Federico Gonzalez, Rosina Soler, Lucas Romano, Guillermo Feierherd

CACIC 2019, Springer International

Understanding plant-herbivorous relationships allows to optimize the way to manage and protect natural spaces. In this paper the study of this relationship in the ñire forests (Nothofagus antarctica) of the province of Tierra del Fuego (Argentina) is approached. Using trap cameras to monitor such interaction offers the opportunity to quickly collect large amounts of data. However, to take advantage of its potential, a large investment in trained personnel to analyze and filter the images of interest is required. The present work seeks to establish a path to significantly reduce this obstacle using the advances of machine and deep learning in the recognition of objects from images.

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Combining artificial intelligence services for the recognition of flora photographs: Uses in augmented reality and tourism

Federico Gonzalez, Leonel Viera, Rosina Soler, Lucas Romano, Lisandro Delía, Beatriz Depetris, Guillermo Feierherd

CACIC 2019, Springer International

Tourism information services are evolving rapidly. With Internet, tourists organize their trips by managing information before arriving at their destination. Nature is the main tourist attraction in Argentina. However, the information tools as field guides, have had few improvements in their digital version compared to printed ones. This work compares and combines machine learning services that includes deep learning, artificial intelligence and image recognition, to evaluate the app development for mobile phones that offer recognition of flora species in real time, in natural areas with low or no internet connectivity. Recognition of three Nothofagus tree species (with a dataset of 45 photos per species) were evaluated in the Tierra del Fuego National Park, using IBM Watson, Google Cloud and Microsoft Azure. Finally, we defined an algorithm combining those services to improve the results. Google Cloud was the service with the best performance recognizing all the tree species (83% effectiveness in average). The accuracy of Watson and Azure was lower than Google Cloud, and varied according to tree species. Combined algorithm improved the recognition with a 90% effectiveness in average. A next iteration of this work expects to increase the accuracy of recognition to get a total of 150 photos per specie into the dataset. We also expect to use assisted learning to improve the efficiency of the neural network obtained to know the adaptation capacities for each evaluated service.

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Realidad virtual y aumentada, big data y dispositivos móviles: aplicaciones en turismo

Federico Gonzalez, Leonel Viera, Lucas Romano, Lisandro Delía, Francisco Huertas, Beatriz Depetris, Guillermo Feierherd

WICC 2019, Argentina

Las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TICs) son “tecnologías disruptivas”, pues permiten resolver antiguos problemas mediante soluciones impensables previamente. La mayoría de las actividades humanas las han incorporado, produciendo la aparición de soluciones novedosas y un importante aumento de la productividad. La actividad turística no es ajena a estas transformaciones. Alcanza con ver cómo se realizan hoy las reservas y contrataciones de los servicios turísticos para advertir los cambios introducidos para productores y consumidores. Por otra parte, el auge de teléfonos inteligentes (smartphones), contribuyó a la ubicuidad de la computación y, con ello, a la generación de grandes volúmenes de datos (big data) y nuevos paradigmas sobre las formas en las que se utilizan estos recursos. A su vez, dispositivos cada vez más potentes y económicos facilitan tecnologías como las de realidad virtual y realidad aumentada al público masivo. El proyecto busca relevar los usos que la industria turística está haciendo de estas tecnologías en forma individual o combinada, para proponer alternativas de aplicación en el ámbito de nuestra provincia. A fin de demostrar la factibilidad de las propuestas se propone desarrollar algunas aplicaciones experimentales.

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Comparison of services for the recognition of flora images. Uses in augmented reality and tourism

Federico Gonzalez, Leonel Viera, Rosina Soler, Lucas Romano, Lisandro Delía, Beatriz Depetris, Guillermo Feierherd

CACIC 2018, Springer International

Tourism information services are evolving rapidly. With Internet, tourists organize their trips by managing information before arriving at their destination. Nature is the main tourist attraction in Argentina. However, the information tools as field guides, have had few improvements in their digital version compared to printed ones. This work compares machine learning, deep learning, artificial intelligence and image recognition services, to evaluate the app development for mobile phones that offers the recognition in real time of flora species in natural areas with low or no internet connectivity. Recognition of three Nothofagus tree species were evaluated in the Tierra del Fuego National Park, using IBM Watson and Microsoft Azure, with good results in general. A next iteration of this work expects to use assisted learning to improve the efficiency of the neural network obtained to know the adaptation capacities for each evaluated service.

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Value enhancement of the Artistic Heritage of Tierra del Fuego using Augmented Reality

Leonel Viera, Federico Gonzalez, Francisco Huertas, Lucas Romano, Lisandro Delía, Beatriz Depetris, Guillermo Feierherd

CACIC 2018, Argentina

The province of Tierra del Fuego developed tourism as one of its main industries since its beginnings, managing to establish well-established tourist circuits. With the increase of tourists received every year, the typical circuits are saturated. Through the use of new technologies, new tourist circuits can be promoted, contributing to the development of new sectors of the city and reducing the saturation of typical places. This work presents a mobile application with augmented reality capabilities that encourages the visit of the Artistic Heritage of Tierra del Fuego, trying to establish new tourist circuits. In turn, it compares the different techniques for the recognition of points of interest, applied on Artistic Heritage of Tierra del Fuego.

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Herramientas digitales de información turística en Áreas Protegidas para Millennials y Generación Z. Un caso de realidad virtual y aumentada en viajes antárticos

Federico Gonzalez

Tesis de Master. Universidad de Girona 2017, España

En este trabajo se discute la validez de las actuales estrategias de información turística en relación con las generaciones llamadas nativos digitales, formadas por personas nacidas a partir los ‘80, y se proponen nuevas herramientas (o la adecuación de las existentes) de acuerdo a los intereses de ese grupo de personas. El tema de análisis se acota a discutir sobre la información turística en áreas protegidas, ya que ahí se dan ciertas condiciones particulares como la escasa o nula conectividad, la relación con la naturaleza, estrictas normas de comportamiento, etc. Pero las herramientas propuestas no se limitan exclusivamente a ese ámbito, siendo muchas de ellas válidas en diferentes formatos y destinos turísticos. Finalmente, se propone a modo de ejemplo un conjunto de herramientas y estrategias para brindar información turística en viajes antárticos con base en la ciudad de Ushuaia, Argentina.

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Web Components, un nuevo estándar para el desarrollo de aplicaciones HTML5

Federico Gonzalez

Tesina de Grado. Universidad Nacional de la Patagonia 2015, Argentina

En este trabajo se establece una comparación entre cómo se utilizan los lenguajes HTML, CSS y JavaScript para el desarrollo de una aplicación web actual y cómo se pueden utilizar estas tecnologías a partir de la implementación del estándar de Web Components. Para ello, se proponen los siguientes objetivos secundarios: Analizar las condiciones de compatibilidad de los principales Browsers de la actualidad, para estimar cómo se espera que evolucione cada uno de cara al estándar. Generar una serie de recomendaciones que resuman las buenas prácticas para incorporar Web Components en lo inmediato. Desarrollar cinco Web Components que quedarán publicados mediante licencia Open Source dentro de un repositorio público en Internet.

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