SISTEMAS DE RECONOCIMIENTO DE CARACTERES

Autor: GONZÁLEZ VELASCO HORACIO MANUEL.
Año: 2002.
Universidad: EXTREMADURA.
Centro de lectura: FACULTAD DE CIENCIAS.
Centro de realización: FACULTAD DE CIENCIAS.

Resumen: La tesis propone una metodología para obtener los contornos lateral, frontal y posterior de animales de raza bovina independientemente de su posición o rotación en la imagen y de la escala de la misma. Para ello se parte de una base de datos con los contornos de -- de reses elevado con los cuales obtener unos contornos aproximadamente estándar. A partir de ello y después de obtener una imagen de los gradientes se busca el contorno del animal mediante un ajuste genético y de contornos deformables, donde se han tenido en cuenta las transformaciones -- para hacer la imagen de la --- insensible a rotaciones, traslaciones y cambios de escala.

Autor: PÉREZ TUDELA JULIO DOMINGO.
Año: 2005.
Universidad: BARCELONA.
Centro de lectura: FACULTAT DE FÍSICA.
Centro de realización: UNVIERSITAT DE BARCELONA.

Resumen: Dentro de la denominación "reconocimiento de formas" se engloban todos aquellos métodos mediante los cuales es posible detectar la presencia de una determinada imagen, o referencia dentro de otra imagen compleja, o escena. Dentro del conjunto de técnicas ópticas, destacan las basadas en la comparación entre los elementos de la escena y la imagen que se quiere detectar. Este método comparativo, denominado correlación óptica, aprovecha las propiedades de las lentes y su capacidad para realizar transformadas de Fourier. La investigación realizada tiene como objetivo principal el estudio de los efectos que las aberraciones de estas lentes provocan en el proceso de reconocimiento. Para ello se ha desarrollado un método de cálculo de la aberración de onda de un sistema óptico con simetría de revolución y un objeto puntual situado sobre el eje óptico. Este método se basa en el trazado exacto de rayos y las relaciones existentes entre la aberración de rayo y la aberración de onda. Utiliza también la teoría de formación de imagen de Abbe-Rayleigh, la cuál agrupa todos los efectos difractivos en las pupilas del sistema, bien en la de entrada o en la de salida, y utilizada la óptica geométrica para describir la propagación de la luz entre ambas. La fiabilidad del método se ha constatados experimentalmente mediante técnicas inteferómetrias, y se han comparado los resultados para la aberración de onda con los calculados por programas comerciales de diseño y evaluación de sistemas ópticos. Una vez garantizado el correcto funcionamiento de los algoritmos de cálculo, se han analizado dos arquitecturas clásicas de correlación: el correlador de transformadas conjuntas monobanco y el correlador convergente de Vander Lugt. En el primero de ellos se ha realizado un estudio independiente de la influencia de la aberación de cada uno de los difractómeros que lo forman en la correlación final, y a partir de los resultados obtenidos se propone un método de optimización del correlador. Este estudio también se ha realizado para el correlador de Vander Lugt, con resultados similares. En el caso de este segundo correlador también se ha estudiado la inclusión de la información sobre la aberración de ambas etapas del correlador en el diseño de los filtros. Finalmente, basándose en los resultados anteriores, se propone también una nueva configuración que mejora de forma sustancial el comportamiento del mismo como equipo de reconocimiento de formas.

Autor: INGO RUDOLF KECK.
Año: 2005.
Universidad: GRANADA.
Centro de lectura: ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍAS INFORMÁTICAS Y DE TELECOMUNICACIÓN.
Centro de realización: ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍAS INFORMÁTICA Y DE TELECOMUNICACIÓN.

Resumen: En la actualidad las comunicaciones adquieren cada día más importancia. En muchas situaciones del mundo real se trabajan con el envío y recepción de información, la cual generalmente, en el camino hacia su destino sufre diferentes distorsiones que corrompen la señal, resultando al final una mezcla de información que requiere ser procesada con el fin de obtener resultados correctos. Existe infinidad de campos donde el procesamiento de señales cumple diversas funciones fundamentales; estos campos comprende entre otros: la comunicación de datos, voz e imágenes, sismología, medicina, acústica, sónar, instrumentación, robótica, etc. El problema de la separación ciega de señales consiste en la recuperación de las señales originales a partir de las mezclas detectadas por sensores, conociendo tan sólo estas últimas. Estas mezclas de señales tienen lugar en el medio en que se propagan y en los sensores y como características de este método es que a priori no se cuenta con ninguna información de las señales originales ni de la forma en que fueron mezcladas. Un claro ejemplo que permite tener una idea general de este problema es el conocido efecto "Cocktail Party", el cual consiste en la habilidad que posee el ser humano de percibir y separar una voz de un fondo de ruido o de un conjunto de voces hablando de manera simultánea. Una vez realizada esa separación, las voces recuperadas o fuentes individuales, se les denomina "componentes independientes". El presente trabajo doctoral tiene como objetivo la utilización de la herramienta del análisis de componentes independientes aplicado a señales del cerebro "fMRI". Para entender bien como funciona fMRI vale la pena mencionar que el cerebro de las personas se encuentra dividido en dos hemisferios (derecho y izquierdo), y cada uno se divide en lóbulos los cuales desempeñan diferentes tareas relacionadas con el sentir, oír, ver, etc. Cada acción, pensamiento, sensación es producida por la actividad de las células localizadas en un área específica del cerebro. Cuando un grupo de células son alteradas por alguna razón comienzan a disparar, aumentando la corriente eléctrica, transmisión y el metabolismo. Esto también conlleva a que necesiten más sangre porque necesitan más energía. La activación de un área del cerebro produce la recepción de mías sangre ya que se estaba produciendo una dilatación de las venas sanguíneas. Por tanto, cualquier acción del cerebro causa un aumento de sangre en el punto de la corteza que rige la acción Las imágenes de resonancia magnética permiten ver la anatomía de los órganos internos del cuerpo. Las imágenes de resonancia magnética funcional son resultado de los valores de la intensidad de la señal que se produce con el aumento de sangre.

Autor: M.I. ODEH SUHAIL.
Año: 2005.
Universidad: GRANADA.
Centro de lectura: ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍAS INFORMÁTICA Y DE TELECOMUNICACIÓN.
Centro de realización: ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍAS INFORMÁTICA Y DE TELECOMUNICACIÓN.

Resumen: Este trabajo se centra en el desarrollo de esquemas de diagnóstico automático y flexible. Para ello se exploran distintas alternativas capaces de utilizar eficientemente la información de un grupo de casos "etiquetados" para el diagnóstico de otros casos nuevos. Este tipo de herramientas de diagnóstico pueden servir para diversas patologías. En este trabajo prestan el desarrollo de un sistema automático de diagnóstico de patologías de piel basado en procesamiento de imágenes. El trabajo utiliza imágenes de fluoroscopia (que contienen información de la dermis profunda) de pacientes con diversas patologías. En esta tesis se realiza un estudio de diferentes parámetros extraídos mediante procesamiento de imágenes y se evalúa la importancia de las distintas características para el problema de diagnóstico de cáncer de piel. Para ello, en vez de acometer un estudio estadístico convencional buscando correlaciones y grados de significancia entre las características concretas, se desarrolla un sistema de clasificación automático modular (basado en K-vecinas mas cercanas, red neuronales y nuera-difusa) y se optimiza con esquemas de búsqueda combinatoria (método hacia delante y método hacia atrás) y algoritmos genéticos (búsqueda multi-camino). De esta forma avanzamos un paso más allá del simple estudio de significancia de las características extraídas diseñando un sistema de diagnóstico automático de cáncer de piel basado en imágenes de fluoroscopia. Además, el sistema de clasificación y su esquema de optimización son generales y constituyen una aplicación biomédica de diagnóstico que puede ser aplicada a otras patologías.

Autor: KECK INGO RUDOLF.
Año: 2005.
Universidad: GRANADA.
Centro de lectura: E.T.S. de Inge. Infor. y de Teleco..
Centro de realización: ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍAS INFORMÁTICA Y DE TELECOMUNICACIÓN.

Resumen: En la actualidad las comunicaciones adquieren cada día más importancia. En muchas situaciones del mundo real se trabajan con el envío y recepción de información, la cual generalmente, en el camino hacia su destino sufre diferentes distorsiones que corrompen la señal, resultando al final una mezcla de información que requiere ser procesada con el fin de obtener resultados correctos. Existe infinidad de campos donde el procesamiento de señales cumple diversas funciones fundamentales; estos campos comprende entre otros: la comunicación de datos, voz e imágenes, sismología, medicina, acústica, sónar, instrumentación, robótica, etc. El problema de la separación ciega de señales consiste en la recuperación de las señales originales a partir de las mezclas detectadas por sensores, conociendo tan sólo estas últimas. Estas mezclas de señales tienen lugar en el medio en que se propagan y en los sensores y como característica de este método es que a priori no se cuenta con ninguna información de las señales originales ni de la forma en que fueron mezcladas. Un claro ejemplo que permite tener una idea general de este problema es el conocido efecto 'Cocktail Party', el cual consiste en la habilidad que posee el ser humano de percibir y separar una voz de un fondo de ruido o de un conjunto de voces hablando de manera simultanea. Una vez realizada esta separación, las voces recuperadas o fuentes individuales, se les denomina 'componentes independientes.' El presente trabajo doctoral tiene como objetivo la utilización de la herramienta del análisis de componentes independientes aplicado a señales del cerebro 'fMRI'. Para entender bien como funciona fMRI vale la pena mencionar que el cerebro de las personas se encuentra dividido en dos hemisferios (derecho y izquierdo), y cada uno se divide en lóbulos los cuales desempeñan diferentes tareas relacionadas con el sentir, oír, ver, etc. Cada acción, pensamiento, sensación es producida por la actividad de las células localizadas en un área específica del cerebro. Cuando un grupo de células son alteradas por alguna razón comienzan a disparar, aumentando la corriente eléctrica, transmisión y el metabolismo. Esto también conlleva a que necesiten más sangre porque necesitan más energía. La activación de un área del cerebro produce la recepción de mías sangre ya que se esta produciendo una dilatación de las venas sanguíneas. Por tanto, cualquier acción del cerebro causa un aumento de sangre en el punto de la corteza que rige la acción. Las imágenes de resonancia magnética permiten ver la anatomía de los órganos internos del cuerpo. Las imágenes de resonancia magnética funcional son resultado de los valores de la intensidad de la señal que se produce con el aumento de sangre.

Autor: M. I. ODEH SUHAIL.
Año: 2005.
Universidad: GRANADA.
Centro de lectura: E.T.S. DE INGEN. INFOR. Y DE TELECO..
Centro de realización: ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍAS INFORMÁTICA Y DE TELECOMUNICACIÓN.

Resumen: Este trabajo se centra en el desarrollo de esquemas de diagnóstico automático y flexible. Para ello se exploran distintas alternativas capaces de utilizar eficientemente la información de un grupo de casos 'etiquetados' para el diagnóstico de otros casos nuevos. Este tipo de herramientas de diagnóstico pueden servir para diversas patologías. En este trabajo hemos explorado diferentes alternativas y finalmente las hemos utilizado en una aplicación de diagnóstico concreta. Los últimos capítulos de este trabajo presentan el desarrollo de un sistema automático de diagnóstico de patologías de piel basado en procesamiento de imágenes. El trabajo utiliza imágenes de fluoroscopia (que contienen información de la dermis profunda) de pacientes con diversas patologías. En esta tesis se realiza un estudio de diferentes parámetros extraídos mediante procesamiento de imágenes y se evalúa la importancia de las distintas características para el problema de diagnóstico de cáncer de piel. Para ello, en vez de acometer un estudio estadístico convencional buscando correlaciones y grados de significancia entre las características concretas, se desarrolla un sistema de clasificación automático modular (basado en K- vecinas mas cercanas, red neuronales y nuera-difusa) y se optimiza con esquemas de búsqueda combinatoria (método hacia delante y método hacia atrás) y algoritmos genéticos (búsqueda multi-camino). De esta forma avanzamos un paso más allá del simple estudio de significancia de las características extraídas diseñando un sistema de diagnóstico automático de cáncer de piel basado en imágenes de fluoroscopia. Además, el sistema de clasificación y su esquema de optimización son generales y constituyen una aplicación biomédica de diagnóstico que puede ser aplicada a otras patologías.

Autor: Ramos Terrades Oriol.
Año: 2006.
Universidad: AUTÓNOMA DE BARCELONA.
Centro de lectura: Centro de Visión por Computador.
Centro de realización: Centro de Visión por Computador.