Gestión eficiente de reconocimiento del iris en bases de datos objetos-relacionales

Biometric applications have grown significantly in recent years, particularly iris-based systems. In the present work, an extension of an Object Relational Database Management System for the integral management of a biometric system based on the human iris was presented. Although at present, there are many database extensions for different domains, in no case for biometric applications. The proposed extension includes both the extension of the type system and the definition of domain indexes for performance improvement. The aim of this work is to provide a tool that facilitates the development of biometric applications based on the iris feature. Its development is based on a reference architecture that includes both the management of images of the iris trait, its associated metadata and the necessary methods for both manipulation and queries. An implementation of the extension is performed for PostgreSQL DBMS, and SP-GiST framework is used in the implementation of a domain index. Experiments were carried out to evaluate the performance of the proposed index, which shows improvements in query execution times.Las aplicaciones biométricas han crecido significativamente en los últimos años, en particular los sistemas basados en el iris. En el presente trabajo se presenta una ampliación de un Sistema de Gestión de Base de Datos Objeto-Relacional para la gestión integral de un sistema biométrico basado en el iris humano. Aunque en la actualidad existen muchas extensiones de bases de datos para diferentes dominios, en ningún caso existen para aplicaciones biométricas. La extensión propuesta incluye tanto la extensión del sistema de tipos como la definición de índices de dominio para la mejora del rendimiento. El objetivo de este trabajo es proporcionar una herramienta que facilite el desarrollo de aplicaciones biométricas basadas en el iris. Su desarrollo se basa en una arquitectura de referencia que incluye tanto la gestión de las imágenes del rasgo del iris, sus metadatos asociados y los métodos necesarios, tanto para la manipulación como para las consultas. Se realiza una implementación de la extensión para PostgreSQL DBMS, y se utiliza el framework SPGiST en la implementación de un índice de dominio. Se realizaron experimentos para evaluar el desempeño del índice propuesto, que muestra mejoras en los tiempos de ejecución de las consultas.Facultad de Informátic

Gestión eficiente de reconocimiento del iris en bases de datos objetos-relacionales

Biometric applications have grown significantly in recent years, particularly iris-based systems. In the present work, an extension of an Object Relational Database Management System for the integral management of a biometric system based on the human iris was presented. Although at present, there are many database extensions for different domains, in no case for biometric applications. The proposed extension includes both the extension of the type system and the definition of domain indexes for performance improvement. The aim of this work is to provide a tool that facilitates the development of biometric applications based on the iris feature. Its development is based on a reference architecture that includes both the management of images of the iris trait, its associated metadata and the necessary methods for both manipulation and queries. An implementation of the extension is performed for PostgreSQL DBMS, and SP-GiST framework is used in the implementation of a domain index. Experiments were carried out to evaluate the performance of the proposed index, which shows improvements in query execution times.Las aplicaciones biométricas han crecido significativamente en los últimos años, en particular los sistemas basados en el iris. En el presente trabajo se presenta una ampliación de un Sistema de Gestión de Base de Datos Objeto-Relacional para la gestión integral de un sistema biométrico basado en el iris humano. Aunque en la actualidad existen muchas extensiones de bases de datos para diferentes dominios, en ningún caso existen para aplicaciones biométricas. La extensión propuesta incluye tanto la extensión del sistema de tipos como la definición de índices de dominio para la mejora del rendimiento. El objetivo de este trabajo es proporcionar una herramienta que facilite el desarrollo de aplicaciones biométricas basadas en el iris. Su desarrollo se basa en una arquitectura de referencia que incluye tanto la gestión de las imágenes del rasgo del iris, sus metadatos asociados y los métodos necesarios, tanto para la manipulación como para las consultas. Se realiza una implementación de la extensión para PostgreSQL DBMS, y se utiliza el framework SPGiST en la implementación de un índice de dominio. Se realizaron experimentos para evaluar el desempeño del índice propuesto, que muestra mejoras en los tiempos de ejecución de las consultas.Facultad de Informátic

Ontología para la recuperación semántica de imágenes DICOM en bases de datos objeto-relacional

Las imágenes digitales en medicina están reemplazando cada día más a los antiguos formatos físicos que ocupaban inmensos espacios destinados a almacenar placas, hojas de papel, y otros medios. Para los profesionales en medicina, al momento de efectuar el diagnóstico de un paciente, es muy importante contar con imágenes similares a la obtenida en un estudio efectuado a dicho paciente. Sin embargo, para la obtención de estas imágenes, es necesario contar la información del contexto en el que se ha tomado la misma. En este sentido, el estándar DICOM describe detalladamente los medios para dar formato e intercambiar imágenes e información entre diferentes dispositivos o equipos médicos de diagnóstico por imágenes. En este trabajo se presenta una arquitectura para la recuperación de imágenes DICOM, basada en una ontología propuesta, implementada en una base de datos objeto relacional. Esta arquitectura permite extender las consultas SQL permitiendo la recuperación imágenes por similitud semántica, de manera simple y escalable.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Ontología para la recuperación semántica de imágenes DICOM en bases de datos objeto-relacional

Las imágenes digitales en medicina están reemplazando cada día más a los antiguos formatos físicos que ocupaban inmensos espacios destinados a almacenar placas, hojas de papel, y otros medios. Para los profesionales en medicina, al momento de efectuar el diagnóstico de un paciente, es muy importante contar con imágenes similares a la obtenida en un estudio efectuado a dicho paciente. Sin embargo, para la obtención de estas imágenes, es necesario contar la información del contexto en el que se ha tomado la misma. En este sentido, el estándar DICOM describe detalladamente los medios para dar formato e intercambiar imágenes e información entre diferentes dispositivos o equipos médicos de diagnóstico por imágenes. En este trabajo se presenta una arquitectura para la recuperación de imágenes DICOM, basada en una ontología propuesta, implementada en una base de datos objeto relacional. Esta arquitectura permite extender las consultas SQL permitiendo la recuperación imágenes por similitud semántica, de manera simple y escalable.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Un primer acercamiento a un modelo predictivo ajustable por umbrales para detección de fraudes financieros

El fraude en el sector financiero en transacciones con tarjetas de crédito y débito es un fenómeno que ha recibido el estudio de la comunidad científica por su impacto económico, tanto en individuos como en instituciones. Analizar este problema desde la perspectiva de machine learning es un gran desafío por la poca disponibilidad de transacciones etiquetadas y el desbalanceo en la proporción de clases. En este trabajo exploramos un enfoque alternativo basado en el ajuste del umbral de probabilidad del algoritmo de fraude. A través de experimentaciones mostramos que este abordaje es eficiente y constituye una alternativa válida para detectar fraude de forma efectiva.Sociedad Argentina de Informátic

Mejora de la eficiencia en la recuperación de imágenes en bases de datos por mediante indexación semántica

En este trabajo se presenta una forma de indexación que permite recuperar de manera eficiente metadatos introducidos en tripletas (RDF) en tablas OR. Estas tripletas son utilizadas para relacionar a imágenes con conceptos semánticos. Las imágenes se relacionan con los conceptos semánticos mediante referencias a registros de imágenes. La propuesta de indexación, tiene como objetivo mejorar el tiempo de recuperación de las referencias almacenados en las tripletas. Se realizaron pruebas con diferentes cantidades de tripletas. Los resultados en pruebas empíricas, muestran que la tasa media de recuperación para volúmenes importantes de tripletas disminuye aproximadamente un 50%.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

SQL:1999 y SQL/MM para el modelado y diseño de bases de datos multimedia

Los datos multimedia son cada vez más comunes en las aplicaciones actuales, siendo tanto o más importante no sólo contar con la información textual, sino con la imagen que la representa. Estas aplicaciones que trabajan con distintos tipos de media: texto, imágenes, animaciones, video, audio, etc., requieren de un modelo de datos adecuado que represente la estructura y contenido de los datos y, posteriormente, un diseño de esquemas de bases de datos apropiado para el almacenamiento y recuperación de la información multimedia. El propósito principal de la investigación propuesta se basa en el empleo de SGBDOR comerciales y sus extensiones (SQL/MM) para la representación de datos multimedia, de modo que permitan implementar mecanismos adecuados de almacenamiento de datos multimedia, que faciliten la formulación de consultas y la recuperación de la información.Eje: Ingeniería de software y base de datosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

SQL:1999 y SQL/MM para el modelado y diseño de bases de datos multimedia

Los datos multimedia son cada vez más comunes en las aplicaciones actuales, siendo tanto o más importante no sólo contar con la información textual, sino con la imagen que la representa. Estas aplicaciones que trabajan con distintos tipos de media: texto, imágenes, animaciones, video, audio, etc., requieren de un modelo de datos adecuado que represente la estructura y contenido de los datos y, posteriormente, un diseño de esquemas de bases de datos apropiado para el almacenamiento y recuperación de la información multimedia. El propósito principal de la investigación propuesta se basa en el empleo de SGBDOR comerciales y sus extensiones (SQL/MM) para la representación de datos multimedia, de modo que permitan implementar mecanismos adecuados de almacenamiento de datos multimedia, que faciliten la formulación de consultas y la recuperación de la información.Eje: Ingeniería de software y base de datosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Ontologías para la búsqueda de imágenes médicas en Base de Datos

Las imágenes digitales en medicina están reemplazando cada día más a los antiguos formatos que ocupaban inmensos espacios físicos destinados a almacenar estas placas, papeles, etc. Los antiguos formatos de imágenes una vez almacenadas en depósitos no se volvían a consultar, ocasionaban gastos y ocupaban lugar a las instituciones médicas. Ese fue uno de los motivos por los que surgió el estándar DICOM, que establece un mismo formato de imagen digital para todos los estudios en medicina, y a la vez, incluye información del paciente y del estudio realizado. Al contar con tanta información digital, surge el problema de encontrar formas de relacionar esta información, de manera que sea útil para los profesionales en medicina. De aquí la necesidad de la utilización de Ontologías para relacionar todas las imágenes de manera que el profesional pueda recuperar imágenes/diagnósticos similares a través del uso de las Ontología creadas sobre las imágenes DICOM.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Ontologías para la búsqueda de imágenes médicas en Base de Datos

Las imágenes digitales en medicina están reemplazando cada día más a los antiguos formatos que ocupaban inmensos espacios físicos destinados a almacenar estas placas, papeles, etc. Los antiguos formatos de imágenes una vez almacenadas en depósitos no se volvían a consultar, ocasionaban gastos y ocupaban lugar a las instituciones médicas. Ese fue uno de los motivos por los que surgió el estándar DICOM, que establece un mismo formato de imagen digital para todos los estudios en medicina, y a la vez, incluye información del paciente y del estudio realizado. Al contar con tanta información digital, surge el problema de encontrar formas de relacionar esta información, de manera que sea útil para los profesionales en medicina. De aquí la necesidad de la utilización de Ontologías para relacionar todas las imágenes de manera que el profesional pueda recuperar imágenes/diagnósticos similares a través del uso de las Ontología creadas sobre las imágenes DICOM.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI