Tecnologías digitales al servicio de los archivos de imágenes

La información televisiva, las series de televisión y la publicidad ocupan la mayor parte del tiempo en las broadcast, tanto de sistemas analógicos y digitales como terrestre y de satélite. Estos géneros televisivos constituyen, más allá de la industria y del mercado, también el espejo de una identidad social y cultural. Por eso, una de las cuestiones clave de la cultura del próximo milenio será la constitución, documentación, almacenamiento, reutilización y análisis del patrimonio audiovisual. El archivo, la catalogación, el análisis y la consulta on line de este acervo cultural digitalizado pone una serie de problemas técnicos y teóricos que han de resolverse con la alianza entre investigadores de las ciencias humanas y la industria de la información.Television news, TV series, and spot advertising occupy the greater part of broadcast time. This is as much the case for analogue and digital systems as for cable and satellite TV. These television genres constitute, in addition to the TV industry and market aspects, a mirror of social and cultural identity. Therefore, one of the key issues for culture in the next millennium will be communications, documentation, storing, reusing and analysing the audio-visual heritage. The archive, cataloguing, the analysis and on-line consulting of this digitalised common property poses a series of technical and theoretical problems that will have to be resolved in a joint effort involving researchers in the social sciences and the information industry

Técnicas de indexación y recuperación de documentos utilizando referencias geográficas y textuales

[Resumen] Internet y la World Wide Web se han convertido en un enorme repositorio de información consultado diariamente por millones de usuarios. Además, otros repositorios de información, como las bases de datos documentales o las bibliotecas digitales, también han aumentado su popularidad considerablemente. Esto ha provocado que la recuperación de información se haya convertido en una de las áreas de investigación más importantes dentro de la informática. Aunque estos repositorios contienen información de distinta naturaleza, la información más habitual es de tipo textual. A menudo, en el texto de un documento se pueden encontrar referencias geográficas que permiten asignar a ese documento una zona del espacio en la cual es relevante. Los usuarios de los sistemas que enumerábamos demandan cada vez más servicios que les permitan situar la información recuperada en un mapa. Además, también está aumentando el interés en consultas que permitan recuperar documentos relevantes no sólo para un tema determinado sino también para una zona determinada. El desarrollo de arquitecturas de sistemas, estructuras de indexación y otros componentes que permitan satisfacer estas necesidades es el objetivo principal de una nueva área de investigación denominada recuperación de información geográfica (GIR). En esta tesis abordamos varios temas de interés en el área. En primer lugar, las estructuras de indexación que permiten recuperar documentos empleando tanto su ámbito textual como su ámbito espacial no tienen en cuenta la naturaleza jerárquica del espacio geográfico ni las relaciones topológicas entre los objetos espaciales que indexan. Por tanto, nuestro primer objetivo es desarrollar una estructura que solucione los problemas debidos a estas limitaciones. Esta estructura constituye la base de la arquitectura para sistemas GIR que proponemos como segundo objetivo de la tesis. Estudiamos las limitaciones de las arquitecturas de los sistemas GIR propuestas hasta la fecha y proponemos una arquitectura genérica, modular y extensible. Además desarrollamos un prototipo de sistema basado en dicha arquitectura. Finalmente, como tercer objetivo de esta tesis proponemos una estructura para indexar objetos geográficos optimizada para las características de la información que se maneja habitualmente en sistemas GIR

Estudio del comportamiento del iDistance en la recuperación de video basada en contenido

En este proyecto se presenta el iDistance como método de indexación de datos altamente dimensionales utilizando la técnica reducción de la dimensionalidad y se estudia su comportamiento en un sistema de video basado en contenido (Content-Based Video Retrieval, CBVR). Para poder crear el índice “iDistance” es necesario obtener los puntos de referencia del conjunto de datos dim-dimensional y para ello se va a utilizar una técnica de clusteirng llamada kmeans. Una vez creado el iDistance, este puede incluirse en un CBVR para probar su comportamiento en la identificación de subsecuencias de video, de manera que será el iDistance el que recupere los frames similares para un procesado posterior con el objetivo de la identificación de la subsecuencia de consulta. Para comparar los resultados se ha utilizado otra técnica para resolver la maldición de la dimensionalidad basada en vectores de aproximación, como es el VA-File. Mientras que respecto a la búsqueda de videos, se realizan mejoras para la identificación de subsecuencias de video. En cuanto al contenido, en este proyecto se presentan las características mas importantes de los datos altamente dimensionales así como las métricas utilizadas para su clasificación en distancia. Se introduce el árbol B+ como núcleo en el que está basado el iDistance así como todas las operaciones asociadas a dicha estructura de datos. También se trata la teoría de grafos bipartitos y matching puesto que es imprescindible para la identificación de subsecuencias de video. Posteriormente, se estudia e implementa el iDistance como motor de indexación en bases de datos altamente dimensionales, prestando especial atención en la metodología de indexación y búsqueda en la consulta de los K vecinos más cercanos. Tras dicho estudio se proponen una serie de experimentos con datos de video reales con el objetivo de estudiar el rendimiento con la variación de parámetros clave en la configuración del iDistance. Una vez estudiado el iDistance, se procede a introducir dicho motor de indexación en un sistema de recuperación de video basado en contenido para la identificación de subsecuencias de video. En este proyecto, además, se propone la recuperación de las K mejores subsecuencias en ranking estudiando el comportamiento del acierto de las mismas en una batería de experimentos posterior

Agentes inteligentes aplicados a la gestión de información para la investigación

Se presentan diferentes aplicaciones de los agentes inteligentes para la gestión de información científica, técnica y comercial. Se estudian los diferentes servicios existentes y se analizan algunas herramientas que pueden contribuir el desarrollo de servicios de información especializados

Interfaz gráfica de usuario para la búsqueda de imágenes basada en imágenes: GOS- Graphic Object Searcher

El Proyecto de Final de Carrera (PFC) responde a esa necesidad de creación de herramientas de acceso a contenido multimedia, nuevas herramientas que faciliten la recuperación de toda esa información audiovisual almacenada. El Graphic Object Searcher (GOS) es una interfaz gráfica para realizar búsquedas de imágenes alojadas en grandes bases de datos a partir de una imagen ejemplo y de unos criterios de búsqueda establecidos por el usuario. La realización de PFC permite trabajar en las dos áreas tecnológicas con más auge actualmente: el sector multimedia (gestión de contenido audiovisual) y las tecnologías de la información (TIC) (informática al servicio de la comunicación). Estas dos áreas tienden a aunar esfuerzos en una sociedad abocada al uso y consumo de contenido audiovisual a través de múltiples plataformas y dispositivos en cualquier sector económico y social (ocio, formación, servicios, etc.). Cualquier profesional del sector audiovisual ha de adquirir conocimiento y experiencia en ambas áreas para cimentar su carrera

Buscador musical

El presente proyecto consiste en el diseño e implementación de un buscador musical cuyo objetivo es identificar melodías a partir de secuencias de notas y otro tipo de información introducida por el usuario. El sistema podrá recuperar, a partir de los tonos de las notas y el ritmo, las obras musicales que más se correspondan con la expresión de búsqueda. Este sistema está formado por dos bloques: en el primero se introducen elementos en el índice para constituir el conjunto de búsqueda -las melodías de obras musicales-, y el segundo permite realizar el proceso de consulta del buscador -encontrar entre el conjunto de búsqueda la obra musical que más se corresponde con una melodía determinada-. En el primer bloque se realiza una extracción e indexación de la información musical. La extracción se lleva a cabo a partir de ficheros MIDI, de los cuales se obtiene la representación de las melodías, y a partir de esta representación se analiza y agrega al índice el contenido musical. El segundo bloque realiza la búsqueda de melodías coincidentes en el índice creado con anterioridad. El proyecto aborda el diseño e implementación completos de todos los bloques del sistema.Ingeniería Técnica en Sonido e Image

Interfaz gráfica de usuario para la búsqueda de imágenes basada en imágenes: GOS- Graphic Object Searcher

El Proyecto de Final de Carrera (PFC) responde a esa necesidad de creación de herramientas de acceso a contenido multimedia, nuevas herramientas que faciliten la recuperación de toda esa información audiovisual almacenada. El Graphic Object Searcher (GOS) es una interfaz gráfica para realizar búsquedas de imágenes alojadas en grandes bases de datos a partir de una imagen ejemplo y de unos criterios de búsqueda establecidos por el usuario. La realización de PFC permite trabajar en las dos áreas tecnológicas con más auge actualmente: el sector multimedia (gestión de contenido audiovisual) y las tecnologías de la información (TIC) (informática al servicio de la comunicación). Estas dos áreas tienden a aunar esfuerzos en una sociedad abocada al uso y consumo de contenido audiovisual a través de múltiples plataformas y dispositivos en cualquier sector económico y social (ocio, formación, servicios, etc.). Cualquier profesional del sector audiovisual ha de adquirir conocimiento y experiencia en ambas áreas para cimentar su carrera

Indexación automática de vídeos de noticiarios mediante extracción de características visuales globales

La motivación principal de este Trabajo de Fin de Máster ha sido desarrollar un sistema de indexación automática de vídeo, concretamente de programas informativos o noticiarios, destinado principalmente a agilizar el proceso de búsqueda de información de interés en vídeos almacenados en bases de datos, cuya dimensión se ha visto disparada en los últimos años con la gran cantidad de información en formato digital y accesible a través de Internet. Dado este elevado crecimiento en la información de vídeo disponible y dados los múltiples usos y aplicaciones en los que un sistema de este tipo tiene cabida, se trata de un campo de estudio en el que se investiga activamente. Por ello, el sistema propuesto de indexación de vídeo está basado en un amplio estado del arte, con numerosas implementaciones y diferentes técnicas usadas para dicho fin. El objetivo primordial perseguido durante la duración de este trabajo ha sido crear un algoritmo automático y generalista de indexación por medio de la extracción, análisis e indexado de características visuales globales, así como de la combinación de las mismas, de lo que puede llegar a obtenerse información muy relevante. Se ha buscado conseguir unos resultados razonables en las pruebas realizadas con los vídeos bajo estudio, aportando diferentes enfoques con los que establecer conclusiones. De igual modo, se han comentado los problemas inherentes a este tipo de implementaciones y, más en concreto, aquellas dificultades que han surgido durante el tiempo de trabajo. Finalmente, se han asentado las bases futuras en las que centrar los esfuerzos para corregir dichos problemas y crear, de esta manera, un sistema más robusto y eficiente.This Master Thesis has been motivated by the need to develop an automated video indexing system, specifically for news videos, mainly aimed at speeding up the process of finding relevant information in stored videos databases, whose dimension has been highly increased in recent years due to the quantity of raw video data in digital format and accessible by the Internet. Given the constant growth in available video information and given the multiple uses and approaches in which a system like this could be applied, it is currently being actively investigated in this field. This system based on video-indexing has a large state of the art, with numerous implementations and different techniques used for this purpose. The main target during the development of this Project has been to create an automated and general indexing algorithm by visual and global feature extraction and analysis, testing the algorithm with datasets of news videos, obtaining relevant information and providing some approaches to set conclusions. In the same way, the problems attached to this type of implementations have been explained and, in particular, the difficulties that have appeared throughout this work period. Finally, it has been established the main basis for future studies on how to correct these problems and create at the same time a more robust and efficient algorithm

Búsqueda de documentos basada en el uso de índices ontológicos creados con MapReduce

This paper presents a search system supported on an ontological indexing system. The approach we present is based on lattice matching. The system performs a matching operation that takes as input a pruned lattice of ontological terms associated with the documents in a corpus and  a query lattice. The matching process selects relevant documents and ranks them in accordance to their closeness to the user’s query. We have implemented our approach on top of MapReduce. The experimental results support the efficacy of the system by providing users with a greater consistency among the results and the search domain. The results displayed to the users also show performance enhancements and improved accuracy. The test results are included at the end of the paper.Este artículo presenta un sistema de búsqueda soportado en un sistema de indexación ontológico. La técnica presentada utiliza emparejamiento de retículos. El proceso de emparejamiento se realiza  entre el  retículo podado con el espacio de búsqueda del corpus y el retículo con el espacio de búsqueda de la consulta.  Dicho proceso permite realizar un filtrado con  los documentos que deben presentarse al usuario. El sistema propuesto fue implementado utilizando el modelo de programación MapReduce.  Los resultados experimentales reflejan la eficacia del sistema, al brindar al usuario una mayor correspondencia de los resultados con el dominio de búsqueda. Además, se evidencian mejoras en el rendimiento y mayor precisión en los resultados mostrados al usuario. La evaluación realizada se incluye al final del artículo.

Un modelo de Razonamiento Basado en Casos para la Captación de Requisitos en el desarrollo de proyectos de software

Los estudios muestran que una de las causas de los atrasos de los proyectos de software se encuentra en la Captación de Requisitos. Se sabe que el costo para reparar un error en los requisitos es 5 a 10 veces menos que en la codificación y 200 veces menos que en el mantenimiento. Existen muchos esfuerzos para mitigar este problema, como por ejemplo: herramientas y técnicas que facilitan el trabajo en la administración y gestión de requisitos, tales como REM, Entrevistas, Encuestas, Casos de Usos, Win Win, etc. Sin embargo, según los últimos reportes aún se mantienen los problemas. Es por ello que en el presente trabajo proponemos Un Modelo de Razonamiento Basado en Casos para la Captación de Requisitos en el desarrollo de proyectos de software. Con esta técnica de inteligencia artificial se aprovecha los requisitos funcionales de proyectos de software desarrollados anteriormente, para luego resolver o identificar requisitos funcionales de un nuevo proyecto. Se realizan dos casos de estudio donde se compara el Modelo CBR propuesto con otras dos técnicas: Casos de Usos y Win Win, se aplica métricas de calidad a los requisitos obtenidos con el modelo propuesto, Casos de Uso y Win Win, finalmente, se ve el éxito de los resultados. Palabras clave: Razonamiento basado en casos, Requisito, Captación de Requisitos.--- Studies show that one of the causes of delay in software projects is in the Collection Requirements. It is also known that the cost to repair an error in the requirements is 5 to 10 times less than in the encoding and 200 times less than in maintenance. Thus there are many efforts to mitigate this problem. Such as: tools and techniques that make working in the administration and management requirements, such as REM, Interviews, Surveys, Case Uses, Win Win, etc. However according to the latest reports are the problems. That is why in this paper we propose a model of Case-Based Reasoning for Collecting Requirements in the software development project. With this artificial intelligence technique, is used the functional requirements of software projects previously developed to solve or identify functional requirements of a new project. There are two case studies, which compares the proposed CBR model with two other techniques: Use Cases and Win Win. Quality Metrics Applicable requirements obtained with the proposed model, Use Cases and Win Win, finally see the successful outcome. Keywords: Case-based reasoning, Requirement, Requirements Elicitation.Tesi