Claudia Arellano

Claudia Arellano

Doctora en Ciencias de la Computación y Estadística
Profesor Asistente
ESCUELA DE NEGOCIOS
CHILE
Stgo

Claudia Arellano

Doctora en Ciencias de la Computación y Estadística

Claudia Arellano es Ingeniera Civil Industrial Eléctrica y Magíster en Ciencias de la Ingeniería de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Además posee el grado de Doctora en Ciencias de la Computación y Estadística otorgado por la Universidad de Dublin, Trinity College, Irlanda.

Su desarrollo profesional lo ha realizado tanto en la academia como en la industria, donde ha liderado áreas de desarrollo de nuevos productos y servicios digitales. También se ha desarrollado como consultora de grandes empresas en el área de Data & Analytics, apoyando a las empresas para transformar su estrategia de datos e incorporar nuevas tecnologías para convertirse en “Data Driven Companies”.

En el ámbito de la investigación, su interés se centra en la aplicación de Inteligencia Artificial en la industria. Sus principales áreas de investigación son visión computacional, reconocimiento de patrones y estadística robusta en general. Entre sus trabajos destacan aplicaciones de reconstrucción facial 3D, biometría, agroindustria y medicina.

Claudia Arellano has a degree in Civil Electrical and Industrial Engineering from the Pontificia Universidad Católica de Chile. She also holds a Master of Sciences degree from the same university. In 2014, she was awarded a Ph.D. from Trinity College Dublin in Ireland.

She has developed her career in both academy and industry. In industry she has led several research and development projects dedicated to digital solutions in order to help companies achieve digital transformation. The main goal of this work is to apply Artificial Intelligence techniques to improve businesses and to help clients become «Data Driven Companies.»

Her research interests includes computer vision, pattern recognition, shape detection, robust statistics. Her work includes 3D face reconstruction, shape analysis, biometrics, and AI applications for agroindustry and medicine.

Deep learning models to detect wax bloom on blueberry fruits from images</>

Arellano, C., Hofmann, N., Sagredo, K., Muñoz, C. & Govan, J., ago. 2025, In: Chilean Journal of Agricultural Research, 85, 4, p. 601-610.

Bayesian Ensemble Model with Detection of Potential Misclassification of Wax Bloom in Blueberry Images</>

Arellano, C., Sagredo, K., Muñoz, C. & Govan, J., abr. 2025, In: Agronomy, 15, 4.

Integrated crop-livestock farms have higher topsoil nitrogen and carbon than crop-only farms in Chilean Mediterranean climate volcanic soils</>

Renwick, L., Celedón, A., Nájera, F., Fuentes Espoz, J., Celedón, D., Arellano, C. & Salazar, O., ene. 2025, In: Agricultural Systems, 222.

Analysis of the synthetic periocular iris images for robust Presentation Attacks Detection algorithms</>

Maureira, J., Tapia, J., Arellano, C. & Busch, C., jul. 2022, In: IET Biometrics, 11, 4, p. 343-354.

Towards an efficient segmentation algorithm for near-infrared eyes images</>

Valenzuela, A., Arellano, C. & Tapia, J., 2020, In: IEEE Access, 8, p. 171598-171607.

Soft-biometrics encoding conditional GAN for synthesis of NIR periocular images</>

Tapia, J. & Arellano, C., ago. 2019, In: Future Generation Computer Systems, 97, p. 503-511.

Sex-classification from cellphones periocular iris images</>

Tapia, J., Arellano, C. & Viedma, I., 2019.

Deepblueberry</>

Gonzalez, S., Arellano, C. & Tapia, J., 2019, In: IEEE Access, 7, p. 105776-105788.

Robust ellipse detection with Gaussian mixture models</>

Arellano, C. & Dahyot, R., oct. 2016, In: Pattern Recognition, 58, p. 12-26.

Robust shape from depth images with GR2T</>

Ruttle, J., Arellano, C. & Dahyot, R., dic. 2014, In: Pattern Recognition Letters, 50, p. 43-54.

Robust Bayesian fitting of 3D morphable model</>

Arellano, C. & Dahyot, R., 2013.

Extrinsic camera parameters estimation for shape-from-depths</>

Ruttle, J., Arellano, C. & Dahyot, R., 2012.