Resumen
Recuperar el pasado a partir de observaciones presentes es un desafío intrigante con aplicaciones potenciales en análisis forense y de escenas. Las imágenes térmicas, al operar en el rango infrarrojo, proporcionan acceso a información que de otro modo sería invisible. Dado que los seres humanos son típicamente más cálidos (~37 °C / 98.6 °F) que su entorno, interacciones como sentarse, tocar o apoyarse dejan huellas de calor residuales. Estas marcas que se desvanecen sirven como códigos temporales pasivos, permitiendo inferir eventos recientes que exceden las capacidades de las cámaras RGB. Proponemos un marco de reconstrucción invertida en el tiempo que utiliza imágenes RGB y térmicas emparejadas para recuperar estados de escenas de unos segundos antes. El enfoque propuesto acopla modelos de lenguaje visual (VLM) con un proceso de difusión restringido, donde un VLM genera descripciones de la escena y otro guía la reconstrucción de la imagen, garantizando consistencia semántica y estructural.
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@article{contreras2026see,
title = {See the past: Time-Reversed Scene Reconstruction from Thermal Traces Using Visual Language Models},
author = {Kebin Contreras and Luis Toscano-Palomino and Mauro Dalla Mura and Jorge Bacca},
journal = {IEEE},
year = {2026},
url = {https://arxiv.org/abs/2510.05408}
}