Visual analysis of research paper collections using normalized relative compression

The analysis of research paper collections is an interesting topic that can give insights on whether a research area is stalled in the same problems, or there is a great amount of novelty every year. Previous research has addressed similar tasks by the analysis of keywords or reference lists, with different degrees of human intervention. In this paper, we demonstrate how, with the use of Normalized Relative Compression, together with a set of automated data-processing tasks, we can successfully visually compare research articles and document collections. We also achieve very similar results with Normalized Conditional Compression that can be applied with a regular compressor. With our approach, we can group papers of different disciplines, analyze how a conference evolves throughout the different editions, or how the profile of a researcher changes through the time. We provide a set of tests that validate our technique, and show that it behaves better for these tasks than other techniques previously proposed.Peer ReviewedPostprint (published version

Registro de imágenes mediante transformaciones lineales por trozos

Multitud de aplicaciones de la visión artificial necesitan comparar o integrar imágenes de un mismo objeto pero obtenidas en instantes de tiempo diferentes, con distintos dispositivos (cámaras), desde distintas posiciones, bajo distintas condiciones, etc. Estas diferencias en la captura dan lugar a imágenes con importantes diferencias geométricas relativas que impiden que éstas “encajen” con precisión unas sobre otras. El registro elimina estas diferencias geométricas de forma que píxeles situados en las mismas coordenadas se correspondan con el mismo punto del objeto y, por tanto, ambas imágenes se puedan comparar o integrar fácilmente. El registro de imágenes es esencial en disciplinas como la teledetección, radiología, visión robótica, etc.; campos, todos ellos, que superponen imágenes para estudiar fenómenos medio-ambientales, monitorizar tumores cancerígenos o para reconstruir la escena observada. En esta tesis se aborda la problemática asociada a este proceso, se analizan experimentalmente las técnicas de registro no-rígido más representativas. También se estudian diferentes medidas de similitud utilizadas para medir su consistencia y se propone un novedoso procedimiento para mejorar la precisión del registro lineal por trozos y generar reconstrucciones 3D de la escena observada

N-dimensional Data-Dependent Reconstruction Using Topological Changes

We introduce a new concept for a geometrically based feature preserving reconstruction technique of n-dimensional scattered data. Our goal is to generate an n-dimensional triangulation, which preserves the high frequency regions via local topology changes. It is the generalization of a 2D reconstruction approach based on data-dependent triangulation and Lawson‘s optimization procedure. The definition of the mathematic optimum of the reconstruction is given. We discuss an original cost function and a generalization of known functions for the n-dimensional case