Academic literature on the topic 'Visión computacional'

Dos hitos han marcado en los últimos 25 años el desarrollo de la química teórica o computacional, y es la obtención del tan ansiado premio Nobel, en el año 1998 por parte de Walter Kohn y John A. Pople, y más recientemente en el año 2013 por parte de Martin Karplus, Michael Levitt y Arieh Warshel. Esto aunado al vertiginoso desarrollo de la tecnología en el área de la computación, haciendo posible el uso de cada vez más potentes máquinas de supercómputo, o cómputo de alto desempeño, HPC por sus siglas en inglés. Cuando se habla de la química teórica o computacional, suele considerarse en un espectro desde las aproximaciones clásicas como la mecánica molecular, pasando por métodos híbridos como Mecánica Cuántica/Mecánica Molecular (QMMM), la mecánica cuántica, métodos relativistas y multi configuracionales para la astroquímica, entre otras. Todas estas áreas de desarrollo han sido impulsadas por lo expresado anteriormente (incremento de nuevas teorías y aproximaciones, así como el incremento en el poder de cálculo) que aún se vienen implementando en diversos campos, y que a su vez nos permiten la aplicación de métodos teóricos y computacionales a sistemas cada vez mas grandes, cuando consideramos el número de partículas o átomos involucrados o en el número de funciones base y métodos utilizados. En el contexto de la actual pandemia del SARS-CoV2, hemos podido asistir a la publicación de diversos estudios teóricos en revistas que eran eminentemente experimentales, o en revistas de muy alto impacto como Nature, Lancet, o Science, entre otras. Esto nos pone frente al reto de la reproducibilidad de las observaciones experimentales mediante el uso de aproximaciones teóricas, y retroalimentarse mutuamente para explicar la fenomenología observada por los investigadores en todo el mundo. Una tendencia que se viene incrementando, en el proceso de revisión de artículos, cuando se propone nuevos mecanismos de interacción, los revisores solicitan un respaldo de simulaciones, o en su defecto una explicación mediante teorías de reactividad química (que podían ser la Teoría de Reactividad de Parr-Pearson o la Teoría de Átomos en Moléculas). En el contexto nacional, recordemos que el campo de la química teórica o computacional, es realmente naciente, debido a la necesidad de especialistas formados adecuadamente para que puedan generar nuevos centros de investigación con este tipo de líneas de investigación, porque podemos caer en el mero utilitarismo de ser usuarios de softwares, sin un adecuado uso y conocimiento de la teoría y sus aproximaciones, como ocurrió a inicios de este milenio a nivel internacional, por lo cual existió una fuerte discusión en los círculos científicos para diferenciar a los teóricos de los usuarios computacionales, decantándose por el uso indistinto, ya que los usuarios deberían ser adiestrados en conocimiento a fondo de la teoría, y es en este sentido que nuestra pequeña comunidad nacional de investigadores en el área de la química teórica o computacional debiera ahondar en el conocimiento profundo de las diversas teorías y sus aproximaciones matemáticas que son la fuente y base para las implementaciones computacionales y generar resultados cada vez más cercanos a los datos experimentales, y que mediante herramientas como la termodinámica estadística podemos generalizarla adecuadamente al mundo macroscópico. Por último, debemos estar conscientes de que al ser un área en la que la tecnología que se requiere no es muy costosa, en comparación con otras áreas de la química, podría ser un nicho adecuado para poder empezar a formar grupos de investigación que empiecen a aportar con nuevas publicaciones de circulación nacional e internacional y que puedan poner a nuestras universidades a la altura del concierto de los ránquines internacionales.

En el presente trabajo se desarrolló un algoritmo computacional en Matlab para un objeto móvil con la finalidad de obtener la exploración visual dentro de un escenario, evadiendo obstáculos dentro de un área definida y utilizando técnicas de visión por computadora. El sistema computacional adquirió una imagen en línea, donde al mismo tiempo se realizaron exploraciones de muestras dentro del escenario, lo que permitió identificar y generar la orientación del objeto móvil hacia la meta. El algoritmo se ejecuta n veces hasta que el móvil llegue a la meta.

La demanda de brócoli se ha incrementado notablemente en las últimas décadas debido a los benefcios que el consumo de este producto ofrece para la salud humana. Esto plantea nuevos retos para los productores, quienes cada vez más se apoyan en la tecnología para mejorar sus procesos productivos, incrementar los rendimientos y con ello satisfacer la demanda actual. Uno de los campos de la tecnología que ha cobrado interés en la producción agrícola es la aplicación de modelos de Visión Computacional, la cual puede proporcionar soporte y asistencia en la producción de alimentos. En este trabajo se propone un algoritmo basado en la detección de color del brócoli, el cual, a nivel “macro”, sea capaz de identifcar problemas ftosanitarios en plantaciones de brócoli; y, a nivel “micro”, pueda ser empleada para identifcar el producto apto para la comercialización y el consumo. El desarrollo del algoritmo utiliza herramientas de software libre, como OpenCV y Python, lo cual refleja que estas herramientas pueden ser desarrolladas a bajo costo; y que sus resultados son similares o superiores a los obtenidos con softwares comerciales.

En este trabajo se presenta una arquitectura distribuida para el sistema de SLAM estéreo S-PTAM. Esta arquitectura está desarrollada sobre el framework ROS, separando los hilos de localización y mapeo en dos nodos independientes de ROS. El sistema de SLAM distribuido resulta ideal para robots móviles con bajo poder de cómputo ya que permite ejecutar el módulo de localización onboard y el módulo de mapeo -que tiene mayor costo computacional- en una estación base, aprovechando al máximo el procesamiento disponible onboard. Para la validación del sistema se realizaron experimentos en un dataset público. Los resultados obtenidos muestran la factibilidad de una arquitectura distribuida y su implementación eficiente.

Este trabalho é resultado de uma pesquisa de caráter experimental realizada em uma escola pública estadual na cidade de São Luís, Maranhão, durante o primeiro semestre de 2015. A pesquisa foi desenvolvida pensando nas dificuldades relatadas pelos professores e alunos relativos ao ensino e a aprendizagem dos temas eletrostática e eletromagnetismo na abordagem sobre força elétrica, campo elétrico, resistores e suas associações, magnetismo, indução magnética, geradores e capacitores e suas associações, dentre outros assuntos. As simulações computacionais e os experimentos foram utilizados como ferramentas auxiliares no processo de aprendizagem de alunos do terceiro ano do ensino médio, seguindo três etapas: inicialmente, aplicou-se um questionário para verificar conhecimentos específicos dos temas a serem abordados; na segunda etapa, foram realizadas atividades utilizando simulações computacionais e práticas experimentais; e, por último, foi reaplicado o questionário inicial, a fim de verificar o desenvolvimento dos estudantes com o uso das duas ferramentas. A pesquisa mostrou que o uso das duas ferramentas proporcionou aos estudantes aprendizagem mais significativa, sendo que simulações computacionais mostraram maior potencial de inserção na escola como ferramentas auxiliares, por demandar menor custo para sua manutenção e menor tempo para o planejamento das aulas, quando comparado com as atividades experimentais. O uso destas ferramentas possibilitou uma nova visão da disciplina de física para os estudantes participantes.COMPUTATIONAL SIMULATION AND EXPERIMENTAL ACTIVITY: educational tools to aid the teaching of physicsAbstractThis work is the result of an experimental research realized in a state public school on city of São Luís, Maranhão, during the first semester of 2015. The research was developed considering the difficulties reported by teachers and students to teach and learn of the electrostatic and electromagnetism subjects, such as electric force, electric field, resistors and their associations, magnetism, magnetic induction, generators and capacitors and their associations and others subjects. The Computational simulations and experiments were used as auxiliary tools in the learning process of students of third year high school students following three stages: initially a questionnaire was applied to verify the specific knowledge of the topics to be addressed; on the second stage was realized activities using computational simulations and experimental practices; and finally the initial questionnaire was reapplied to verify the student’s development with the two tools. The research showed that the use of both tools provided the students a learning effective, and computational simulations showed greater potential for insertion in the school as auxiliary tools, because they demand less cost for their maintenance and less time for class planning when compared with experimental activities. The use of these tools have possibility a new insight into the physics discipline for the participating students.Keywords: Physics teaching. Computer simulations. Experimental activities. Learning and teaching.SIMULACIÓN COMPUTACIONAL Y ACTIVIDAD EXPERIMENTAL: herramientas educativas para auxiliar la enseñanza de físicaResumenEste trabajo es el resultado de una investigación de carácter experimental realizado en una escuela pública en la ciudad de São Luís, Maranhão, durante el primer semestre de 2015. La investigación fue desarrollada teniendo en cuenta las dificultades señaladas por los profesores y estudiantes para la enseñanza y el aprendizaje de los temas: la electrostática y el electromagnetismo en el enfoque de la energía eléctrica, campo eléctrico, resistencias y sus asociaciones, el magnetismo, la inducción magnética, generadores y condensadores y sus asociaciones, entre otros asuntos. Las simulaciones computacionales y los experimentos fueran utilizados como herramientas auxiliares en el proceso de aprendizaje de alumnos del tercer año de la enseñanza media, siguiendo tres etapas: inicialmente se aplicó un cuestionario para comprobar el conocimiento específico de los temas a tratar; en la segunda etapa se realizaron actividades utilizando simulaciones computacionales y prácticas experimentales; y finalmente se volvió a aplicar el cuestionario inicial para verificar el desarrollo conseguido la utilización de las dos herramientas. La investigación demostró que el uso de las dos herramientas proporcionó a los estudiantes un aprendizaje más significativo, y que las simulaciones computacionales mostraron un mayor potencial para la inserción en la escuela como herramientas auxiliares por las exigir menores costos para su mantenimiento y menos tiempo para la planificación de clases, en comparación con actividades experimentales. El uso de estas herramientas posibilitó una nueva visión de la disciplina de física para los alumnos participantes.Palabras clave: Enseñanza de Física. Simulaciones computacionales. Actividades experimentales. Aprendizaje y enseñanza.

Este artículo revisa, en primer lugar, los postulados centrales de la perspectiva clásica de la teoría del aprendizaje significativo de David Ausubel. En segundo lugar, presenta algunas propuestas más recientes en el campo de la Psicología Cognitiva, Pedagogía y Epistemología para profundizar y actualizar el análisis teórico: la perspectiva humanista de Joseph Novak, el interaccionismo social de Bob Gowin, los modelos mentales de Johnson Laird, los campos conceptuales de Gérard Vergnaud, la noción de educación bancaria postulada por Paulo Freire y la autopoiética de Humberto Maturana. Finalmente, distingue distintos aspectos de la mediación computacional y discute una visión renovada por el autor, desde una perspectiva crítica, subversiva y antropológica del aprendizaje significativo.

El manejo adecuado de frutas se ha convertido en una de las actividades económicas más importantes en la agricultura colombiana [1]. A la fecha, la identificación del estado de maduración de frutas se realiza manualmente [2], presentando variabilidad por la subjetividad producida debido a la fatiga ocular del experto. El propósito de esta investigación fue desarrollar una herramienta computacional para la identificación del estado de maduración de granadillas a partir del reconocimiento de imágenes. El área en píxeles de las imágenes perteneciente a la fruta fue extraída mediante la técnica de Otsu usando librerías de OpenCv en Python. Finalmente, la tarea de clasificación se realizó a través del análisis de agrupamiento, en el cual fueron asignados 110 puntos RGB pertenecientes a cada estado de maduración de la granadilla. Los resultados obtenidos muestran 92,6% de aciertos en la identificación del estado de maduración, a partir de un conjunto de 90 imágenes obtenidas de 90 frutas en diferentes estados de maduración, en comparación con el análisis manual acorde a lo establecido por la Norma técnica colombiana NTC 4101.

El presente estudio tuvo como propósito analizar un conjunto de proposiciones de valor teórico- conceptual de una cantidad de autores sobre la naturaleza del acto de pensar y resolver problemas en educandos con discapacidad intelectual y del desarrollo bajo la visión de la psicología de los procesos cognitivos. Desde el punto de vista metodológico, se enmarcó en una investigación documental de carácter monográfico. El método usado fue deductivo, empleando como técnica el análisis de contenido a través del programa computacional ATLAS-ti. Los resultados apuntan hacia una nueva concepción de la práctica educativa. Se concluye con la valorización de las diferencias desde las potencialidades de cada persona con discapacidad intelectual en el marco de la formación y atención pedagógica inclusiva.

La seguridad ha sido uno de los puntos claves en el diseño vehicular, por lo que uno de los principales objetivos es implementar sistemas de alerta para notificar al conductor sobre algún proceso inadecuado o atípico en su conducción, con el fin de evitar accidentes que afecten a sus ocupantes, así como a terceros; un ejemplo, de esto se observa en el auge de los vehículos autónomos. De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud, en el 2016 se presentaron 1.35 millones de muertes relacionadas con accidentes de tráfico, por ello, actualmente se crean más sistemas para monitorizar el ambiente alrededor del vehículo de modo que se garantice una conducción segura en todo momento. Esta investigación presenta el primer sistema de asistencia a la conducción desarrollado para Colombia, el sistema detecta y reconoce señales de tránsito preventivas y reglamentarias basado en clasificadores Haar, lo cual permite que su precisión no se afecte debido a las rotaciones y escala de las señales presentes en un viaje sobre un trayecto real. El sistema reconoce salidas de carril, estimación de la dirección de la curva y detección de obstáculos que sobresalen en la carretera utilizando algoritmos de visión por computadora convirtiéndolo en un sistema de bajo costo computacional. Además, esta investigación proporciona los primeros clasificadores en cascada resultantes para la detección de señales reglamentarias y preventivas colombianas. El sistema es probado en ambientes reales de carreteras colombianas obteniendo una precisión superior al 90%. La investigación demuestra que métodos basados en visión por computadora son competitivos frente a propuestas actuales como las redes neuronales profundas.

Memoria para optar al título de Ingeniero en Alimentos<br>El objetivo principal de este estudio fue desarrollar y optimizar una fórmula de sopaipillas a través de la evaluación de la calidad sensorial y por medio de la aplicación de visión computacional, con el fin de encontrar el mejor clasificador que permita reconocer distintos grados de calidad y predecir características sensoriales. Para ello, en primera instancia, se seleccionó y entrenó un panel sensorial para la evaluación de sopaipillas, quedando el panel compuesto por 10 jueces. Se usó un diseño central rotacional compuesto, con el fin de obtener una superficie de respuesta, cuyas variables experimentales fueron cantidad de zapallo (5,5 a 27% del total de masa) y temperatura de fritura (150 a 190°C). Las variables de respuesta correspondieron a los atributos sensoriales color, apariencia/forma, aroma, sabor y textura, evaluados mediante un test de valoración de calidad de 9 puntos, con una tabla diseñada especialmente para sopaipillas. Se estandarizó la humedad de la masa previo a la fritura de todas las formulaciones, hasta llegar a un 40±2% (b.h.). También, a través de ensayos preliminares, se ajustó el tiempo de fritura de las formulaciones para obtener un producto con un 23±2% de humedad (b.h.). Se optimizaron en forma individual las variables de respuesta color, aroma, sabor y textura a través de la metodología de superficie de respuesta, y se realizó una optimización múltiple de los atributos, obteniendo finalmente una formulación optimizada de sopaipilla con 27% de zapallo, frita a una temperatura de 170°C durante 3 minutos. Mediante un sistema de visión computacional se obtuvo las imágenes digitales de las distintas formulaciones de sopaipillas, extrayendo sus características de intensidad de color. La categoría de calidad obtenida sensorialmente fue asignada a las fotografías de las formulaciones correspondientes y luego se realizó la clasificación automática. Los mejores resultados se obtuvieron con el clasificador qda (análisis discriminante cuadrático), el cual permite clasificar las muestras en sus grados de calidad, obteniendo un porcentaje de aciertos entre 91,3 y 98,7% con un promedio de 95%, lo que indica una muy buena predicción de las variables sensoriales a través de la visión computacional<br>The purpose of this study was to develop and optimize a formulation of sopaipillas through sensory quality evaluation, and the use of computer vision to find the best classifier that allows to distinguish different degrees of quality and to predict sensorial characteristics. To achieve this, firstly a panel was selected and trained for the evaluation of sopaipillas obtaining a panel of 10 assessors. A central composite rotational design was used to obtain a response surface, and its experimental variables were the amount of pumpkin (5.5 to 27% of the total dough) and frying temperature (150°C to 190°C). The response variables corresponded to the sensory attributes color, appearance/shape, aroma, flavor, and texture, all evaluated using a 9 point quality scoring test, with a scorecard especially designed for sopaipillas. The moisture of the dough was standardized before frying, reaching 40±2% (w.b.). Likewise, through preliminary trials, the frying time of the formulations was adjusted to obtain a final product with moisture of 23±2% (w.b.). The response variables color, aroma, flavor and texture were optimized individually using response surface methodology, and a multiple optimization of the attributes was carried out, obtaining an optimized sopaipilla formulation with 27% of pumpkin fried at a temperature of 170°C for 3 minutes. Through a system of computer vision, digital images of the sopaipilla formulations were obtained, extracting its color intensity characteristics. The sensory quality category was assigned to the corresponding photographs of the formulations and then an automatic classification was carried out. The best results were obtained with the qda classifier (Quadratic Discriminant Analysis), which allows classification of the samples according to its quality degrees, with a success rate between 91.3 and 98.7% with an average of 95%, which indicates a very good prediction of the sensorial variables through computer vision<br>FONDECYT

In the industrial area, robots are an important part of the technological resources available to perform manipulation tasks in manufacturing, assembly, the transportation of dangerous waste, and a variety of applications. Specialized systems of computer vision have entered the market to solve problems that other technologies have been unable to address. This document analyzes a stereo vision system that is used to provide the center of mass of an object in three dimensions. This kind of application is mounted using two or more cameras that are aligned along the same axis and give the possibility to measure the depth of a point in the space. The stereoscopic system described, measures the position of an object using a combination between the 2D recognition, which implies the calculus of the coordinates of the center of mass and using moments, and the disparity that is found comparing two images: one of the right and one of the left. This converts the system into a 3D reality viewfinder, emulating the human eyes, which are capable of distinguishing depth with good precision.The proposed stereo vision system is integrated into a 5 degree of freedom pneumatic robot, which can be programmed using the GRAFCET method by means of commercial software. The cameras are mounted in the lateral plane of the robot to ensure that all the pieces in the robot's work area can be observed.For the implementation, an algorithm is developed for recognition and position measurement using open sources in C++. This ensures that the system can remain as open as possible once it is integrated with the robot. The validation of the work is accomplished by taking samples of the objects to be manipulated and generating robot's trajectories to see if the object can be manipulated by its end effector or not. The results show that is possible to manipulate pieces in a visually crowded space with acceptable precision. However, the precision reached does not allow the robot to perform tasks that require higher accuracy as the one is needed in manufacturing assembly process of little pieces or in welding applications.<br>En el área industrial los robots forman parte importante del recurso tecnológico disponible para tareas de manipulación en manufactura, ensamble, manejo de residuos peligrosos y aplicaciones varias. Los sistemas de visión computacional se han ingresado al mercado como soluciones a problemas que otros tipos de sensores y métodos no han podido solucionar. El presente trabajo analiza un sistema de visión estereoscópico aplicado a un robot. Este arreglo permite la medición de coordenadas del centro de un objeto en las tres dimensiones, de modo que, le da al robot la posibilidad de trabajar en el espacio y no solo en un plano. El sistema estereoscópico consiste en el uso de dos o más cámaras alineadas en alguno de sus ejes, mediante las cuales, es posible calcular la profundidad a la que se encuentran los objetos. En el presente, se mide la posición de un objeto haciendo una combinación entre el reconocimiento 2D y la medición de las coordenadas y de su centro calculadas usando momentos. En el sistema estereoscópico, se añade la medición de la última coordenada mediante el cálculo de la disparidad encontrada entre las imágenes de las cámaras inalámbricas izquierda y derecha, que convierte al sistema en un visor 3D de la realidad, emulando los ojos humanos capaces de distinguir profundidades con cierta precisión. El sistema de visión computacional propuesto es integrado a un robot neumático de 5 grados de libertad el cual puede ser programado desde la metodología GRAFCET mediante software de uso comercial. Las cámaras del sistema de visión están montadas en el plano lateral del robot de modo tal, que es posible visualizar las piezas que quedan dentro de su volumen de trabajo. En la implementación, se desarrolla un algoritmo de reconocimiento y medición de posición, haciendo uso de software libre en lenguaje C++. De modo que, en la integración con el robot, el sistema pueda ser lo más abierto posible. La validación del trabajo se logra tomando muestras de los objetos a ser manipulados y generando trayectorias para el robot, a fin de visualizar si la pieza pudo ser captada por su garra neumática o no. Los resultados muestran que es posible lograr la manipulación de piezas en un ambiente visualmente cargado y con una precisión aceptable. Sin embargo, se observa que la precisión no permite que el sistema pueda ser usado en aplicaciones donde se requiere precisión al nivel de los procesos de ensamblado de piezas pequeñas o de soldadura.

Memoria para optar al título de Ingeniero en Alimentos<br>(Clasificación de la calidad sensorial de pan tipo hallulla mediante visión computacional) La alta frecuencia de consumo de productos amiláceos procesados a altas temperaturas tales como el pan, caracteriza la dieta de gran parte de la población occidental. Chile es el segundo consumidor de pan en el mundo, y primer consumidor en Latinoamérica, alcanzando los 96 kilos per cápita de pan al año. Además cerca de un 59% de la población consume al menos 3 veces por semana pan, siendo indispensable en la canasta alimenticia de los chilenos. El objetivo de esta investigación fue optimizar la calidad sensorial de una formulación de pan tipo hallulla, y obtener un clasificador de calidad a través de visión computacional. Se entrenó un panel sensorial de diez jueces previamente seleccionados, con descriptores de color de corteza, textura, apariencia, sabor y olor; y se diseñó una tabla de valoración de calidad Karlsruhe específica para pan tipo hallulla. Se aplicó un diseño central rotacional compuesto con 3 puntos centrales, los factores experimentales fueron tiempo de fermentación (0 a 20 minutos) y tiempo de horneado (7 a 19 minutos) y las variables respuesta fueron la calidad sensorial de color, textura, apariencia, sabor y olor. Con los resultados obtenidos para las corridas del diseño, se optimizaron los atributos color, olor, sabor y textura; ya que no arrojaron diferencias entre jueces (p>0,05) pero sí entre las muestras (p<0,05). Estos cuatro atributos presentaron un muy buen ajuste al optimizar en forma separada, con un coeficiente de determinación R2 mayor o igual a 0,85; por lo que se realizó una optimización múltiple, que dio como resultados un óptimo con 17,6 minutos de fermentación y 15 minutos de horneado, con una función de deseabilidad de 0,97. El análisis de la fórmula optimizada, dio una humedad de un 24%, aportando en energía 317 kcal por 100 gramos de pan tipo hallulla, con aw 0,87.Con los resultados de la evaluación del panel sensorial para pan tipo hallulla, se logró definir el grado de calidad para cada corrida del diseño experimental, las cuales se utilizaron para entrenar el programa Matlab para la técnica de visión computacional. Con la obtención de las imágenes digitales de las corridas del diseño experimental, segmentación y extracción de características de color mediante la técnica de visión computacional, se pudo obtener un clasificador qda (discriminante de análisis cuadrático), con un porcentaje de 83% de acierto, con las 7 mejores características seleccionadas por el programa.

El color y la textura son dos estímulos visuales importantes para la interpretación de las imágenes. La definición de descriptores computacionales que combinan estas dos características es aún un problema abierto. La dificultad se deriva esencialmente de la propia naturaleza de ambas, mientras que la textura es una propiedad de una región, el color es una propiedad de un punto.<br/>Hasta ahora se han utilizado tres los tipos de aproximaciones para la combinación, (a) se describe la textura directamente en cada uno de los canales color, (b) se describen textura y color por separado y se combinan al final, y (c) la combinación se realiza con técnicas de aprendizaje automático. Considerando que este problema se resuelve en el sistema visual humano en niveles muy tempranos, en esta tesis se propone estudiar el problema a partir de la implementación directa de una teoría perceptual, la teoría de los textons, y explorar así su extensión a color.<br/>Puesto que la teoría de los textons se basa en la descripción de la textura a partir de las densidades de los atributos locales, esto se adapta perfectamente al marco de trabajo de los descriptores holísticos (bag-of-words). Se han estudiado diversos descriptores basados en diferentes espacios de textons, y diferentes representaciones de las imágenes. Asimismo se ha estudiado la viabilidad de estos descriptores en una representación conceptual de nivel intermedio.<br/>Los descriptores propuestos han demostrado ser muy eficientes en aplicaciones de recuperación y clasificación de imágenes, presentando ventajas en la generación de vocabularios. Los vocabularios se obtienen cuantificando directamente espacios de baja dimensión y la perceptualidad de estos espacios permite asociar semántica de bajo nivel a las palabras visuales. El estudio de los resultados permite concluir que si bien la aproximación holística es muy eficiente, la introducción de co-ocurrencia espacial de las propiedades de forma y color de los blobs de la imagen es un elemento clave para su combinación, hecho que no contradice las evidencias en percepción.<br>Colour and texture are important visual cues for image understanding. The definition of computational descriptors that combine both features is still an open problem. The difficulty is essentially due to the inherent nature of both cues, while texture is a property of a region, colour is a property of a point.<br/>Since now three approaches have been used for combining cues, (a) texture is directly described in each one of the colour channels, (b) texture and colour are described separately and combined in a latter step, and (c) the combination is done using machine learning techniques. Considering that this issue is solved at early stages of the human visual system, in this work we propose to study the problem using a direct implementation of a perceptual theory, the texton theory, and to explore its extension to colour.<br/>Since texton theory is based on the description of texture by the densities of local attributes, this matches perfectly with an holistic framework where descriptors are based on bag-of-words. Some descriptors based on different textons spaces and different image representations have been studied. Furthermore, the feasibility of these descriptors has also been studied for intermediate levels of image representation.<br/>The proposed descriptors have proved high efficiency in retrieval and image classification. They also present some advantages in vocabulary generation. The quantification is done directly on low-dimensional spaces, whose perceptual properties allow low-level semantic associations to the visual words. The results make us to conclude that although the performance of holistic approaches is high, the introduction of spatial co-ocurrence of blob properties, shape and colour, is a key element for their combination. This conclusion agrees with perceptual evidences.

En aquest doctorat, hem estudiat la visió del color dels humans des de dos punts de vista diferents: la psicofísica i la modelització computacional. Primer, hem avaluat 15 "tone-mapping operators" (TMOs) diferents en dos experiments que consideren criteris diferents: el primer té en compte les relacions locals entre nivells d'intensitat i el segon avalua l'aparença global de la imatge resultant respecte l'escena física (presentades una al costat de l'altra). La conclusió és que els rankings depenen del criteri utilitzat i que no estan correlacionats. Considerant els dos criteris, els millors TMOs són el KimKautz (Kim and Kautz, 2008) i el Krawczyk (Krawczyk et al., 2005). Tot i això, s'han de definir criteris estàndards per a poder fer una comparació justa entre els diferents TMOs. Després, hem realitzat diferents experiments psicofísics per estudiar la inducció del color. Bàsicament, hem estudiat dues propietats diferents dels estímuls: la freqüència temporal i la distribució espaial de la lluminància. Per a estudiar la freqüència temporal, vam definir uns estímuls equiluminants compostos per voltants uniformes i ratllats, els quals els vam mostrar durant un flash. En els voltants uniformes, els resultats mostren que la inducció del color depèn de la duració del flash i de la cromaticitat del inductor. Tal com esperàvem, en totes les diferents condicions cromàtiques, es va induir contrast cromàtic. Per contra, en els voltants ratllats, esperàvem induir assimilació cromàtica, però vam observar contrast o no inducció. Com que estímuls ratllats similars, que no són equiluminants, indueixen assimilació del color, vam concloure que les diferències llumíniques podien ser un factor clau per a la inducció. Per tant, hem analitzat l'efecte de les diferències llumíniques en l'assimilació. Vam variar les diferències de lluminància entre la regió d'interès i els seus inductors i vam veure que l'assimilació cromàtica depèn d'aquestes diferències i de la cromaticitat del inductor. En la condició vermell-verd (quan el primer inductor és vermell i el segon és verd), l'assimilació de color es produeix en gairebé totes les condicions llumíniques. En canvi, en el cas del verd-vermell, mai s'observa assimilació del color. Les condicions lila-llima i llima-lila mostren clarament que la diferència llumínica és un factor clau per induir assimilació del color. Quan la regió d'interès és més fosca que el seu voltant, l'efecte és més fort en la condició lila-llima, mentre que quan la regió d'interès és més brillant, l'efecte és més fort en la condició llima-lila (efecte mirall). A més a més, vam avaluar si l'assimilació del color ve donada per diferències llumíniques o de brillantor. De manera similar a la condició equiluminant, no s'observa assimilació del color quan l'estímul és equibrillant. Els nostres resultats donen suport a la hipòtesis que la inhibició mútua juga un rol important en la percepció del color, o com a mínim en la inducció del color. Finalment, hem definit un nou model del processament del color (del "parvocellular pathway") a V1. Hem modelitzat dues capes diferents: les capes 4Cβ i 2/3. El nostre model és una xarxa dinàmica recurrent que considera neurones excitadores i inhibidores i les seves connexions laterals. A més, també considera les diferències laminars existents i les diferents cèl·lules que les componen. Per tant, hem modelitzat les neurones simples "single-" i "double-opponent" i les neurones complexes, les quals es consideren un conjunt de neurones simples "double-opponent". Per testejar l'arquitectura, hem utilitzat un conjunt the "drifting gratings" sinusoïdals i hem variat algunes de les seves propietats com la freqüència temporal i espaial, la seva àrea i la seva orientació. Per repoduir les observacions electrofisiològiques, vam haver de suposar l'existència d'unes neurones "double-opponent" sense selectivitat a orientació i la falta de connexions laterals entre neurones "single-opponent". A més a més, hem testejat les connexions laterals modelitzades simulant la modulació del centre i voltant. Hem observat que quan l'estímul té un alt contrast, el resultat d'aquestes connexions és inhibitori, però és facilitatori quan el contrast és baix.<br>In this PhD we have approached the human color vision from two different points of view: psychophysics and computational modeling. First, we have evaluated 15 different tone-mapping operators (TMOs). We have conducted two experiments that consider two different criteria: the first one evaluates the local relationships among intensity levels and the second one evaluates the global appearance of the tone-mapped images w.r.t. the physical one (presented side by side). We conclude that the rankings depend on the criterion and they are not correlated. Considering both criteria, the best TMOs are KimKautz (Kim and Kautz, 2008) and Krawczyk (Krawczyk et al., 2005). Another conclusion is that a more standardized evaluation criteria is needed to do a fair comparison among TMOs. Secondly, we have conducted several psychophysical experiments to study the color induction. We have studied two different properties of the visual stimuli: temporal frequency and luminance spatial distribution. To study the temporal frequency we defined equiluminant stimuli composed by both uniform and striped surrounds and we flashed them varying the flash duration. For uniform surrounds, the results show that color induction depends on both the flash duration and inducer's chromaticity. As expected, in all chromatic conditions color contrast was induced. In contrast, for striped surrounds, we expected to induce color assimilation, but we observed color contrast or no induction. Since similar but not equiluminant striped stimuli induce color assimilation, we concluded that luminance differences could be a key factor to induce color assimilation. Thus, in a subsequent study, we have studied the luminance differences' effect on color assimilation. We varied the luminance difference between the target region and its inducers and we observed that color assimilation depends on both this difference and the inducer's chromaticity. For red-green condition (where the first inducer is red and the second one is green), color assimilation occurs in almost all luminance conditions. Instead, for green-red condition, color assimilation never occurs. Purple-lime and lime-purple chromatic conditions show that luminance difference is a key factor to induce color assimilation. When the target is darker than its surround, color assimilation is stronger in purple-lime, while when the target is brighter, color assimilation is stronger in lime-purple ('mirroring' effect). Moreover, we evaluated whether color assimilation is due to luminance or brightness differences. Similarly to equiluminance condition, when the stimuli are equibrightness no color assimilation is induced. Our results support the hypothesis that mutual-inhibition plays a major role in color perception, or at least in color induction. Finally, we have defined a new firing rate model of color processing in the V1 parvocellular pathway. We have modeled two different layers of this cortical area: layers 4Cβ and 2/3. Our model is a recurrent dynamic computational model that considers both excitatory and inhibitory cells and their lateral connections. Moreover, it considers the existent laminar differences and the cells' variety. Thus, we have modeled both single- and double-opponent simple cells and complex cells, which are a pool of double-opponent simple cells. A set of sinusoidal drifting gratings have been used to test the architecture. In these gratings we have varied several spatial properties such as temporal and spatial frequencies, grating's area and orientation. To reproduce the electrophysiological observations, the architecture has to consider the existence of non-oriented double-opponent cells in layer 4Cβ and the lack of lateral connections between single-opponent cells. Moreover, we have tested our lateral connections simulating the center-surround modulation and we have reproduced physiological measurements where for high contrast stimulus, the result of the lateral connections is inhibitory, while it is facilitatory for low contrast stimulus.

Ingeniero Civil Electricista<br>En esta memoria de título se desarrolla una metodología que permite realizar la estimación del estado cinemático de múltiples robots utilizando información de variados sensores y cooperación entre robots compañeros. Para que ello sea posible, se crea un sistema capaz de detectar robots en un ambiente dinámico y estimar su posición relativa. Además, se genera un sistema externo de detección y seguimiento de robots que permite evaluar las metodologías propuestas debido a su alta precisión. Esta memoria apunta a una mejora importante de la estimación del entorno utilizando información de otros agentes, fundamentalmente debido a la ampliación de la porción observable del entorno. El primer tema abordado es la detección y la estimación de la posición de robots detectados. La información proveniente de una cámara se procesa en cada robot para generar detecciones de los objetos de interés. Además, se integran mediciones de sensores ultrasónicos para utilizar múltiples fuentes de información. Luego, se presenta una metodología de estimación de la posición relativa de objetos donde se utiliza la información proveniente de las percepciones propias y estimaciones realizadas por otros robots. Esta metodología utiliza como herramienta un algoritmo Bayesiano recursivo llamado Filtro de Kalman. Además, se soluciona el calce entre una nueva percepción recibida y un estimador, cuando se poseen objetos idénticos. En la siguiente etapa, se crea un sistema que permite generar datos precisos acerca del estado real del entorno utilizando un sensor láser y un computador externo. De esta manera, se generan datos que permiten validar la metodología propuesta para la estimación cooperativa. El correcto funcionamiento del sistema está sujeto al marco de trabajo actual, donde se poseen robots con un sistema visual ruidoso y con un campo visual limitado. Además, los robots poseen una baja capacidad de cómputo que no permite implementar algoritmos con alto consumo de recursos computacionales. Asimismo, se supone que los objetos se mueven sobre un plano geométrico y que el ruido existente se puede aproximar por una función de densidad de probabilidad Gaussiana. Los resultados indican que el perceptor visual de robots utilizando estimadores geométricos de distancia posee un error de estimación media de $14[cm]$. De igual manera, el sistema de generación de datos de validación entrega datos de muy bajo error y desviación estándar, por lo que permite evaluar las metodologías propuestas. Los resultados del método de estimación cinemática indican una mejora de la estimación al integrar múltiples fuentes de información. Se logra realizar dos publicaciones a nivel internacional, una publicación aceptada en la conferencia RoboCup 2011 y otra en proceso de revisión en una de las conferencias más importante de robótica a nivel mundial IROS 2011. Como trabajo futuro se propone generalizar el perceptor visual para situaciones más complejas donde se pueda detectar la orientación de los objetos. Además, se propone perfeccionar el sistema de generación de datos de validación para lograr una evaluación aun más confiable. Por último, se propone estimar y considerar la velocidad de los objetos para completar y mejorar la estimación del estado cinemático.

Doctor en Ingeniería Eléctrica<br>Face recognition is one of the most active areas of research in computer vision because of its wide range of possible applications in person identification, access control, human computer interfaces, and video search, among many others. Face identification is a one-to-n matching problem where a captured face is compared to n samples in a database. In this work a new method for robust face recognition is proposed. The methodology is divided in two parts, the first one focuses in face recognition robust to illumination, expression and small age variation and the second part focuses in pose variation. The proposed algorithm is based on Gabor features; which have been widely studied in face identification because of their good results and robustness. In the first part, a new method for face identification is proposed that combines local normalization for an illumination compensation stage, entropy-like weighted Gabor features for a feature extraction stage, and improvements in the Borda count classification through a threshold to eliminate low-score Gabor jets from the voting process. The FERET, AR, and FRGC 2.0 databases were used to test and compare the proposed method results with those previously published. Results on these databases show significant improvements relative to previously published results, reaching the best performance on the FERET and AR databases. Our proposed method also showed significant robustness to slight pose variations. The method was tested assuming noisy eye detection to check its robustness to inexact face alignment. Results show that the proposed method is robust to errors of up to three pixels in eye detection. However, face identification is strongly affected when the test images are very different from those of the gallery, as is the case in varying face pose. The second part of this work proposes a new 2D Gabor-based method which modifies the grid from which the Gabor features are extracted using a mesh to model face deformations produced by varying pose. Also, a statistical model of the Borda count scores computed by using the Gabor features is used to improve recognition performance across pose. The method was tested on the FERET and CMU-PIE databases, and the performance improvement provided by each block was assessed. The proposed method achieved the highest classification accuracy ever published on the FERET database with 2D face recognition methods. The performance obtained in the CMU-PIE database is among those obtained by the best published methods. Extensive experimental results are provided for different combinations of the proposed method, including results with two poses enrolled as a gallery.

El propósito de este libro es ejemplificar los conceptos, métodos y aplicaciones de la analítica cultural, propuesta formulada por Lev Manovich, y que consiste en el empleo sistemático de herramientas y técnicas de la ciencia de datos para el análisis de datos masivos de fenómenos culturales. Con tal objetivo, se presentan tres estudios que ejemplifican diferentes flujos de trabajo desde este enfoque. El primero consiste en un análisis del micromecenazgo cultural y creativo en México y América Latina, así como en la elaboración de dos sistemas de recomendación a partir de la recolección automatizada de datos mediante “raspado de red” (web scraping), todo ello con la finalidad de brindar información relevante para la financiación de proyectos de artistas y creativos independientes. El segundo estudio es la aplicación de técnicas de procesamiento de lenguaje natural (natural language processing) a un corpus conformado por diversos tweets, a partir de los cuales se elabora un modelo de clasificación automática de textos. A partir del examen automatizado de atributos sintácticos y semánticos, se perciben las diferencias estructurales entre tweets clasificados como noticias, frases o reflexiones, y ficciones. En el tercer estudio se abordan las posibilidades y usos de la visión computacional para el análisis y modelado de sistemas de clasificación de imágenes de obras plásticas; para ello, se parte del método iconográfico-iconológico, así como del procesamiento automatizado de atributos visuales de piezas artísticas. Del desarrollo de estas investigaciones se ratifica la necesidad de fomentar abordajes interdisciplinarios para el análisis de la cultura.

In this research it is reported a system to automate the process of identification of viable yeasts whose population control is a crucial task in the ethanol production process. The identification and counting of yeasts made by human vision under a light microscope, is repetitive and susceptible to errors. We used computer vision techniques such as BoVW, Color Coherence Vectors (CCV), Color Moments (CM), Bag-of-Color (BoC) and Opponent Color (OpC) were applied for extracting characteristics that were classified by the Naive Bayes, KNN, SVM and J48 algorithms in 2614 images of yeasts separated into three classes: viable, non-viable and background. The results were analyzed using software R, which in the ANOVA test resulted in a p value equal to 2e􀀀16 indicating a significant difference between the techniques. The OPC with SVM classifier showed the highest performance using the PCC Percent Correct Classification metric, about 95% compared to other techniques.

The network traffic classification allows improving the management, and the network services offer taking into account the kind of application. The future network architectures, mainly mobile networks, foresee intelligent mechanisms in their architectural frameworks to deliver application-aware network requirements. The potential of convolutional neural networks capabilities, widely exploited in several contexts, can be used in network traffic classification. Thus, it is necessary to develop methods based on the content of packets transforming it into a suitable input for CNN technologies. Hence, we implemented and evaluated the Packet Vision, a method capable of building images from packets raw-data, considering both header and payload. Our approach excels those found in state-of-the-art by delivering security and privacy by transforming the raw-data packet into images. Therefore, we built a dataset with four traffic classes evaluating the performance of three CNNs architectures: AlexNet, ResNet-18, and SqueezeNet. Experiments showcase the Packet Vision combined with CNNs applicability and suitability as a promising approach to deliver outstanding performance in classifying network traffic.

Maize is an important food crop in the world, but several diseases affect the quality and quantity of agricultural production. Identifying these diseases is a very subjective and time-consuming task. The use of computer vision techniques allows automatizing this task and is essential in agricultural applications. In this study, we assess the performance of three state-of-the-art convolutional neural network architectures to classify maize leaf diseases. We apply enhancement methods such as Bayesian hyperparameter optimization, data augmentation, and fine-tuning strategies. We evaluate these CNNs on the maize leaf images from PlantVillage dataset, and all experiments were validated using a five-fold cross-validation procedure over the training and test sets. Our findings include the correlation between the maize leaf classes and the impact of data augmentation in pre-trained models. The results show that maize leaf disease classification reached 97% of accuracy for all CNNs models evaluated. Also, our approach provides new perspectives for the identification of leaf diseases based on computer vision strategies.

The determination of the number of termite mounds in a pasture area is a factor that can determine the stage of degradation of the same. The termite count work has been done manually which becomes costly. Our work aims to present a comparison of image filtering techniques and the best time to collect aerial images with UAV (Unmanned Aerial Vehicles) in order to count the number of termite mounds by means of computer vision. Comparisons were made between the number of mounds counted in the image by a specialist with the number of mounds in the image after being submitted to computer vision techniques. It was identified that height is the main variable and that of the five techniques used, Gaussian and Bilateral presented the best results.

Color recognition is an important step for computer vision to be able to recognize objects in the most different environmental conditions. Classifying objects by color using computer vision is a good alternative for different color conditions such as the aquarium. In which it is possible to use resources of a smartphone with real-time image classification applications. This paper presents some experimental results regarding the use of five different feature extraction techniques to the problem of fish species identification. The feature extractors tested are the Bag of Visual Words (BoVW), the Bag of Colors (BoC), the Bag of Features and Colors (BoFC), the Bag of Colored Words (BoCW), and the histograms HSV and RGB color spaces. The experiments were performed using a dataset, which is also a contribution of this work, containing 1120 images from fishes of 28 different species. The feature extractors were tested under three different supervised learning setups based on Decision Trees, K-Nearest Neighbors, and Support Vector Machine. From the attribute extraction techniques described, the best performance was BoC using the Support Vector Machines as a classifier with an FMeasure of 0.90 and AUC of 0.983348 with a dictionary size of 2048.

The increase in the number of vehicles, mainly on urban roads, generates a series of new challenges for traffic managers, being extremely important to know the vehicles that travel on the roads, as well as which routes are most used in intersections. Thus, in this project an application based on computer vision is being presented, capable of detecting vehicles separated by types and which routes are being traveled, thus generating reports that contribute to the organization of traffic.

The use of computer systems in sports has increased significantly in the last decade. Consequently, systems have been developed to help each athlete or team quantify their performance, such as distances traveled, speeds attained, and positions where each athlete was on the court or field. In this work, a method based on computer vision is proposed to analyse futsal matches. Videos were acquired using a single camera with a wide-angle lens, which facilitates the installation and calibration process in different matches and arenas. The approach is illustrated through video recordings of Pato Futsal team, from which the athletes were detected, their positions projected from pixels to real world coordinates their trajectories estimated. The generated data visualization aims to help coaches in their physical and tactical analysis.

This work presents an approach to the automatic detection of Butterfly Malar Rash (BMR) in images. BMR is a Lupus symptom characterized by a reddish facial rash that appears symmetrically in the cheeks and the back of the nose. The proposed approach is based on Transfer Learning, a popular approach in Deep Learning that consists in the use of pre-trained models as the starting point for computer vision and natural language processing tasks. To perform the experiments, a database was created with images manually collected from the Instagram social network, searching for images with #butterflyrash. We evaluated the proposed approach with eight Convolutional Neural Networks (CNN) architecture. The experimental results are good results, with a precision of up to 0.957.

Recent studies have shown that computer vision techniques developed to boost the count of plant leaves brings significant improvements. In this paper, a proposal was presented for plant leaf counting using Convolutional Neural Networks (CNNs). To accomplish the training process, CNNs architectures were adapted to solve regression problems. To evaluate the proposed method, an image dataset with 810 images of three species (Arabidopsis, Tobacco and one mutation) was used. The results showed that Xception architecture obtained the best results with R2 of 0.96 and MAE (mean absolute error) of 0.46.