Çédille, revista de estudios franceses

Presentació

Investigación sobre el reconocimiento automático foliar de la laurisilva canaria

This paper summarizes a research that establishes the possibility of an automatic successful taxonomic task, for laurisilvae canariensis trees, using simple leaves. Images of scanned leaves are used as means of classification. These images are processed obtaining discriminating parameters that, by means of automatic learning models, are identified as descriptors of class belonging. The obtained result is weighted with an evidence value, a measure that allows for valuation of parameters or parameters set impact on the classifying task. The system may be used as mean of taxonomic parameter identification, allowing for a registration board or a plant patent chart setting, of developed or discovered valuable species.La investigación que se resume en el presente artículo, da evidencia de la posibilidad de lograr exitosamente una taxonomía de laurásea canaria de forma automática, usando muestras de hojas. Imágenes digitalizadas por medio de un escáner, de un muestrario de hojas, son usadas como elementos de clasificación. Éstas son procesadas, extrayendo parámetros discriminantes que, por medio de diferentes modelos de aprendizaje automático, los identifican como descriptivos de pertenencia a una especie. El resultado se presenta con un valor de evidencia, medición que permite evaluar el peso de parámetros o conjuntos de parámetros en la clasificación. El sistema podría ser usado para determinar parámetros taxonómicos que permitan establecer un sistema de patentes de plantas desarrolladas o descubiertas, de interés económico

Identification of stingless bees beginning from the classification of SIFT descriptors of an image of the right forewing

Se ha comprobado que la información morfométrica de un ala se puede usar para identificar la especie de algunos insectos, incluidas las abejas. En el presente trabajo se utiliza la información contenida en la fotografía de un ala para discriminar la especie de abejas nativas costarricenses sin aguijón. El método propuesto es un algoritmo discriminador basado en la clasificación de los descriptores SIFT de los puntos clave de la imagen del ala anterior derecha. Los especímenes usados en la investigación se recolectaron directamente de los nidos en diferentes zonas geográficas de Costa Rica y corresponden a 18 especies de 10 géneros. El algoritmo fue validado con 436 imágenes de alas con un resultado de 81% de éxito en la discriminación por género y de 76% a nivel de especie. It has been found that morphological information contained in a wing can be used to identify the species of certain insects, including bees. This paper uses the information contained in the photograph of a wing to discriminate the specie of native stingless bees. A discriminator algorithm based on SIFT is proposed. Specimens used in the research were collected directly from the nests in different geographic areas of Costa Rica and correspond to 18 species of 10 genders. The proposed algorithm was validated with 436 images with 81% success in gender discrimination and 76% for the species.

Using a Human Interviewer or an Automatic Interviewer in the Evaluation of Patients with AD from Speech

Currently, there are more and more frequent studies focused on the evaluation of Alzheimer’s disease (AD) from the automatic analysis of the speech of patients, in order to detect the presence of the disease in an individual or for the evolutionary control of the disease. However, studies focused on analyzing the effect of the methodology used to generate the spontaneous speech of the speaker who undergoes this type of analysis are rare. The objective of this work is to study two different strategies to facilitate the generation of the spontaneous speech of a speaker for further analysis: the use of a human interviewer that promotes the generation of speech through an interview and the use of an automatic system (an automatic interviewer) that invites the speaker to describe certain visual stimuli. In this study, a database called Cross-Sectional Alzheimer Prognosis R2019 has been created, consisting of speech samples from speakers recorded using both methodologies. The speech recordings have been studied through a feature extraction based on five basic temporal measurements. This study demonstrates the discriminatory capacity between the speakers with AD and the control subjects independent of the strategy used in the generation of spontaneous speech. These results are promising and can serve as a basis for knowing the effectiveness and extension of automated interview processes, especially in telemedicine and telecare scenarios

Diagnóstico automático de infestación por Nosemiasis en abejas melíferas mediante procesado de imágenes

Bees pollinate a wide variety of plant species, including agricultural crops. It is estimated that about 30% of the food consumed by the world population is derived from crops pollinated by bees.Nosemiasis infestation is one of the leading causes of bee hive loss worldwide. The laboratory methods for the diagnosis of the level of infestation by this microsporidium are slow, expensive and require the presence of an expert for spore count. It is proposed the creation of an automatic, reliable and economical system of quantification of Nosema infestation from digital image processing.Using the techniques of image segmentation, object characterization and shape counting, the Cantwell and Hemocytometer techniques have been automatically reproduced. For the counting of spores, three descriptors were implemented: size, eccentricity and circularity, in such a way that they are invariant to the scale and rotation of the images. We worked with a total of 375 photographs grouped in folders of 5, which were previously labeled according to the level of infestation (very mild, mild, moderate, semi-strong and strong). The correct diagnosis rate was 84%.Las abejas polinizan una gran variedad de especies de plantas, incluyendo los cultivos agrícolas. Se estima que cerca del 30% del alimento consumido por la población mundial es derivado de cultivos polinizados por abejas. La infestación por Nosemiasis es una de las principales causas de la pérdida de colmenas a nivel mundial. Los métodos de laboratorio para el diagnóstico del nivel de infestación por este microsporidio son lentos, caros y demandan la presencia de un experto. Se propone un sistema automático, confiable y económico de cuantificación de infestación por Nosema, a partir del  procesamiento digital de imágenes.Con el uso de técnicas de segmentación de imágenes, caracterización de objetos y conteo de formas se han reproducido la técnican de Cantwell y Hemocitómetro de manera automática. Para el conteo de esporas se implementaron tres descriptores el tamaño, la  excentricidad y la circularidad, de manera tal que son invariantes a la escala y rotación de las imágenes. Se trabajó con un total de 375 fotografías agrupadas en carpetas de 5, las cuales fueron previamente etiquetadas por un experto según el nivel de infestación (muy leve, leve, moderado, semifuerte y fuerte). Con ello se alcanzó un porcentaje de diagnóstico correcto de infestación del 84%

Diagnóstico automático de infestación por Nosemiasis en abejas melíferas mediante procesado de imágenes

Bees pollinate a wide variety of plant species, including agricultural crops. It is estimated that about 30% of the food consumed by the world population is derived from crops pollinated by bees.Nosemiasis infection is one of the leading causes of bee hive loss worldwide. The laboratory methods for the diagnosis of the level of infection by this microsporidium are slow, expensive and require the presence of an expert for spore count. It is proposed the creation of an automatic, reliable and economical system of quantification of Nosema infection from digital image processing.Using the techniques of image segmentation, object characterization and shape counting, the Cantwell and Hemocytometer techniques have been automatically reproduced. For the counting of spores, three descriptors were implemented: size, eccentricity and circularity, in such a way that they are invariant to the scale and rotation of the images. We worked with a total of 375 photographs grouped in folders of 5, which were previously labeled according to the level of infection (very mild, mild, moderate, semi-strong and strong). The correct diagnosis rate was 84%.Las abejas polinizan una gran variedad de especies de plantas, incluyendo los cultivos agrícolas. Se estima que cerca del 30% del alimento consumido por la población mundial es derivado de cultivos polinizados por abejas. La infección por Nosemiasis es una de las principales causas de la pérdida de colmenas a nivel mundial. Los métodos de laboratorio para el diagnóstico del nivel de infección por este microsporidio son lentos, caros y demandan la presencia de un experto. Se propone un sistema automático, confiable y económico de cuantificación de infección por Nosema, a partir del procesamiento digital de imágenes. Con el uso de técnicas de segmentación de imágenes, caracterización de objetos y conteo de formas se han reproducido las técnicas de Cantwell y Hemocitómetro de manera automática. Para el conteo de esporas se implementaron tres descriptores el tamaño, la excentricidad y la circularidad, de manera tal que son invariantes a la escala y rotación de las imágenes. Se trabajó con un total de 375 fotografías agrupadas en carpetas de 5, las cuales fueron previamente etiquetadas por un experto según el nivel de infección (muy leve, leve, moderado, semifuerte y fuerte). Con ello se alcanzó un porcentaje de diagnóstico correcto de infección del 84%

Diagnóstico automático de infestación por Nosemiasis en abejas melíferas mediante procesado de imágenes

Bees pollinate a wide variety of plant species, including agricultural crops. It is estimated that about 30% of the food consumed by the world population is derived from crops pollinated by bees.Nosemiasis infestation is one of the leading causes of bee hive loss worldwide. The laboratory methods for the diagnosis of the level of infestation by this microsporidium are slow, expensive and require the presence of an expert for spore count. It is proposed the creation of an automatic, reliable and economical system of quantification of Nosema infestation from digital image processing.Using the techniques of image segmentation, object characterization and shape counting, the Cantwell and Hemocytometer techniques have been automatically reproduced. For the counting of spores, three descriptors were implemented: size, eccentricity and circularity, in such a way that they are invariant to the scale and rotation of the images. We worked with a total of 375 photographs grouped in folders of 5, which were previously labeled according to the level of infestation (very mild, mild, moderate, semi-strong and strong). The correct diagnosis rate was 84%.Las abejas polinizan una gran variedad de especies de plantas, incluyendo los cultivos agrícolas. Se estima que cerca del 30% del alimento consumido por la población mundial es derivado de cultivos polinizados por abejas. La infestación por Nosemiasis es una de las principales causas de la pérdida de colmenas a nivel mundial. Los métodos de laboratorio para el diagnóstico del nivel de infestación por este microsporidio son lentos, caros y demandan la presencia de un experto. Se propone un sistema automático, confiable y económico de cuantificación de infestación por Nosema, a partir del  procesamiento digital de imágenes.Con el uso de técnicas de segmentación de imágenes, caracterización de objetos y conteo de formas se han reproducido la técnican de Cantwell y Hemocitómetro de manera automática. Para el conteo de esporas se implementaron tres descriptores el tamaño, la  excentricidad y la circularidad, de manera tal que son invariantes a la escala y rotación de las imágenes. Se trabajó con un total de 375 fotografías agrupadas en carpetas de 5, las cuales fueron previamente etiquetadas por un experto según el nivel de infestación (muy leve, leve, moderado, semifuerte y fuerte). Con ello se alcanzó un porcentaje de diagnóstico correcto de infestación del 84%