Man

Ivan Anselmo Sipiran Mendoza

Profesor Asistente

Universidad de Chile

Santiago, Chile

Líneas de Investigación


Procesamiento geométrico, Machine Learning, Visión Computacional

Educación

  •  Ciencias de la Computación, Universidad Nacional de Trujillo. Peru, 2005
  •  Ciencias de la Computación, UNIVERSIDAD DE CHILE. Chile, 2014

Experiencia Académica

  •   Investigador Post-doctoral Full Time

    UNIVERSITY OF KONSTANZ

    Konstanz, Alemania

    2013 - 2015

  •   Profesor investigador Full Time

    PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DEL PERU

    Facultad de Ciencias e Ingeniería

    Lima, Peru

    2015 - A la fecha

  •   Profesor Asistente Full Time

    UNIVERSIDAD DE CHILE

    Ciencias Físicas y Matemáticas

    Santiago, Chile

    2021 - A la fecha

Experiencia Profesional

  •   Investigador Full Time

    Pontificia Universidad Católica del Perú

    Lima, Peru

    2017 - 2020

Formación de Capital Humano


Durante mi carrera como académico he participado como profesor guía en varios trabajos de fin de carrera y tesis de maestría. Como profesor en PUCP, Perú, fui profesor guía de cuatro tesis de maestría. Puedo destacar que uno de mis alumnos asesorados, Renato Hermoza, publicó un artículo de su tesis en la conferencia ACM Computer Graphics International, lo que le sirvió para realizar su doctorado en la Universidad de Adelaida, Australia. Como profesor de la Universidad de Chile, tengo tres alumnos memoristas graduados (todos con dictinción máxima) y más de 5 memoristas actualmente en proceso de graduarse.


Difusión y Transferencia


Durante mi carrera, mis investigaciones han tenido un impacto importante y han sido difundidas más allá del ámbito académico. Por ejemplo, como parte de un proyecto de invesatigación en Perú para la restauración de material arqueológico a través de la inteligencia artificial, diferentes medios de comunicación escritos difundieron la noticia (https://larepublica.pe/peru-sorprendente/2020/01/09/la-inteligencia-artificial-al-servicio-de-la-arqueologia-pucp-imagenes/).


Premios y Distinciones

  •   Best paper award - Impact on Society

    Fraunhofer IGD

    Alemania, 2018

    Premio al paper "From Reassembly to Object Completion: A Complete Systems Pipeline" por su impacto en la sociedad.

  •   Best paper award

    Organización de la conferencia Big Data Visual Analytics

    Australia, 2015

    Premio al mejor paper "Guiding the exploration of scatter plot data using motif-based interest measures" en la conferencia Big Data Visual Analytics

  •   Best Doctoral Symposium Paper Award

    ACM

    Estados Unidos, 2011

    Premio a la mejor Tesis Doctoral en la Conferencia ACM Multimedia


 

Article (16)

A comprehensive review of the video-to-text problem
Data-Driven Restoration of Digital Archaeological Pottery with Point Cloud Analysis
SHREC 2022: Fitting and recognition of simple geometric primitives on point clouds
SHREC 2022: Pothole and crack detection in the road pavement using images and RGB-D data
A Benchmark Dataset for Repetitive Pattern Recognition on Textured 3D Surfaces
SHREC 2021: Retrieval of cultural heritage objects
From Reassembly to Object Completion: A Complete Systems Pipeline
Scalable 3D shape retrieval using local features and the signature quadratic form distance
Guiding the exploration of scatter plot data using motif-based interest measures
Object Completion using k-Sparse Optimization
A benchmark of simulated range images for partial shape retrieval
Approximate Symmetry Detection in Partial 3D Meshes
A comparison of methods for non-rigid 3D shape retrieval
Data-aware 3D partitioning for generic shape retrieval
Key-components: detection of salient regions on 3D meshes
Harris 3D: a robust extension of the Harris operator for interest point detection on 3D meshes

BookWhole (1)

3D shape matching for retrieval and recognition

ConferencePaper (10)

Empirical evaluation of dissimilarity measures for 3D object retrieval with application to multi-feature retrieval
A Fully Hierarchical Approach for Finding Correspondences in Non-rigid Shapes
Shrec'13 track: Large-scale partial shape retrieval using simulated range images
Key-component detection on 3D meshes using local features
SHREC'12 Track: Stability on abstract shapes
Local features for partial shape matching and retrieval
SHREC 2011: Robust feature detection and description benchmark
Shrec'11 track: Shape retrieval on non-rigid 3D watertight meshes
A robust 3D interest points detector based on harris operator
SHREC'10 track: Feature detection and description

Proyecto (4)

Caracterizando al COVID-19: Herramienta de análisis de datos de pacientes del COVID-19 en el Perú
Optimized deep learning based repreentations for computer vision problems
Restoration and conservation of archaeological objects using deep learning on graphs
Analysis of Symmetry in 3D Objects and its Applications in Archaeology
31
Ivan Sipiran

Profesor Asistente

Departamento de Ciencias de la Computación

Universidad de Chile

Santiago, Chile

18
Benjamin Bustos

UNIVERSIDAD DE CHILE, DEPARTAMENTO DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN

Santiago, Chile