Recuperación de imágenes en la web: sistema prototipo basado en contenido y manejo de calidad

El presente artículo muestra una revisión de las investigaciones realizadas acerca de la recuperación de imágenes en colecciones digitales en la web, basado en su contenido y en el manejo de la calidad de la información. Teniendo en cuenta este estado del arte, se presenta una propuesta metodológica para el diseño e implementación de un prototipo de sistema de recuperación de imágenes que utilice estas dos técnicas de búsqueda: recuperación basada en contenido y recuperación manejando calidad de la información y, por último, se muestran los avances en el desarrollo de la propuesta

A conceptual spatio-temporal multidimensional model

Today, thanks to global positioning systems technologies and mobile devices equipped with tracking sensors, and a lot of data about moving objects can be collected, e.g., spatio-temporal data related to the movement followed by objects. On the other hand, data warehouses, usually modeled using a multidimensional view of data, are specialized databases to support the decision-making process. Unfortunately, conventional data warehouses are mainly oriented to manage alphanumeric data. In this article, we incorporate temporal elements to a conceptual spatial multidimensional model resulting in a spatio-temporal multidimensional model. We illustrate our proposal with a case study related to animal migration

Modelamiento de un sistema de recuperación de imágenes de recursos acuáticos, basado en contenido y calidad de la información

En el marco de los Sistemas de Recuperación de Información, se ubican los Sistemas de Recuperación de Imágenes, los cuales permiten generar procesos de búsqueda y almacenamiento de recursos por medio de coincidencias por palabras claves u otros métodos en tiempo real. Este tipo de sistemas pueden usar como í ndices, contenido visual de las imágenes como color, textura y brillo, y además combinar diferentes atributos para mejorar los procesos de clasificación y relevancia de los resultados del proceso de búsqueda, que se conocen como 'de la calidad de la información'. Este artículo presenta el modelamiento de un Sistema de Recuperación de Imágenes que combina atributos de la recuperación basada en contenido como color, textura y forma, con la recuperación basada en la calidad de la información, como frecuencia de actualización, portabilidad y relevancia, en el contexto de la Colección Digital de Imágenes de Ecosistemas Acuáticos Amazónicos del Grupo CAPREA de la Universidad de la Amazonia

Recuperación de imágenes en la web: sistema prototipo basado en contenido y manejo de calidad

El presente artículo muestra una revisión de las investigaciones realizadas acerca de la recuperación de imágenes en colecciones digitales en la web, basado en su contenido y en el manejo de la calidad de la información. Teniendo en cuenta este estado del arte, se presenta una propuesta metodológica para el diseño e implementación de un prototipo de sistema de recuperación de imágenes que utilice estas dos técnicas de búsqueda: recuperación basada en contenido y recuperación manejando calidad de la información y, por último, se muestran los avances en el desarrollo de la propuesta

Trayectorias con ruta predefinida en una bodega de datos: un caso de estudio sobre transporte público

Hoy, gracias a los sistemas de posicionamiento global y dispositivos móviles equipados con sensores se puede capturar información acerca de la trayectoria seguida por objetos móviles tales como personas, animales, vehículos, entre otros. En este artículo se examinan en particular las trayectorias seguidas por objetos móviles en una ruta predefinida, por ejemplo un sistema de transporte público en el que los vehículos deben recorrer una ruta preestablecida. Se presenta un caso de estudio donde este tipo de trayectorias se incorporan como un sujeto de análisis en una bodega de datos

Mejoramiento de imágenes usando funciones de base radial

La eliminación del ruido impulsivo es un problema clásico del procesado no lineal para el mejoramiento de imágenes y las funciones de base radial de soporte global son útiles para enfrentarlo. Este trabajo presenta una técnica de interpolación que disminuye eficientemente el ruido impulsivo en imágenes, mediante el uso de interpolante obtenido por funciones de base radial en el marco de la investigación enfocada en el desarrollo de un Sistema de recuperación de imágenes de recursos acuáticos amazónicos. Esta técnica primero etiqueta los píxeles de la imagen que son ruidosos y, mediante la interpolación, genera un valor de reconstrucción de dicho píxel usando sus vecinos. Los resultados obtenidos son comparables y muchas veces mejores que otras técnicas ya publicadas y reconocidas. Según el análisis de resultados, se puede aplicar a imágenes con altas tasas de ruido, manteniendo un bajo error de reconstrucción de los píxeles "ruidosos", así como la calidad visual

Sistema de información para la medición del riesgo de liquidez en el sector solidario colombiano

En este artículo se presenta el análisis, diseño e implementación del sistema de información denominado “IRL” que calcula el indicador de riesgo de liquidez, el cual está desarrollado según los requerimientos de la Superintendencia de la Economía Solidaria Colombiana. La plataforma implementada cuantifica el riesgo de liquidez, identifica alertas tempranas con el fin de mitigar la materialización de este riesgo y facilita la ejecución del plan de contingencia de riesgo de liquidez. Para el desarrollo del sistema se diseñó una arquitectura basada en microservicios, destacando la posibilidad de que cada microservicio implementado se encargue de una única parte de la funcionalidad del sistema, otorgando propiedades como la independencia, el escalamiento y la facilidad en el mantenimiento.This article presents the analysis, design and implementation of the information system called "IRL" that calculates the liquidity risk indicator, which is developed according to the requirements of the Superintendency of the Colombian Solidarity Economy. The implemented platform quantifies liquidity risk, identifies early warnings to mitigate the realization of this risk, and facilitates the implementation of the liquidity risk contingency plan. For system development, a microservices-based architecture was designed, highlighting the possibility of each microservice implemented taking care of a single part of the system's functionality, providing properties such as independence, scaling, and ease of maintenance.Magíster en FinanzasMaestrí

Modelamiento de un sistema de recuperación de imágenes de recursos acuáticos, basado en contenido y calidad de la información

En el marco de los Sistemas de Recuperación de Información, se ubican los Sistemas de Recuperación de Imágenes, los cuales permiten generar procesos de búsqueda y almacenamiento de recursos por medio de coincidencias por palabras claves u otros métodos en tiempo real. Este tipo de sistemas pueden usar como í ndices, contenido visual de las imágenes como color, textura y brillo, y además combinar diferentes atributos para mejorar los procesos de clasificación y relevancia de los resultados del proceso de búsqueda, que se conocen como 'de la calidad de la información'. Este artículo presenta el modelamiento de un Sistema de Recuperación de Imágenes que combina atributos de la recuperación basada en contenido como color, textura y forma, con la recuperación basada en la calidad de la información, como frecuencia de actualización, portabilidad y relevancia, en el contexto de la Colección Digital de Imágenes de Ecosistemas Acuáticos Amazónicos del Grupo CAPREA de la Universidad de la Amazonia

Mejoramiento de imágenes usando funciones de base radial

La eliminación del ruido impulsivo es un problema clásico del procesado no lineal para el mejoramiento de imágenes y las funciones de base radial de soporte global son útiles para enfrentarlo. Este trabajo presenta una técnica de interpolación que disminuye eficientemente el ruido impulsivo en imágenes, mediante el uso de interpolante obtenido por funciones de base radial en el marco de la investigación enfocada en el desarrollo de un Sistema de recuperación de imágenes de recursos acuáticos amazónicos. Esta técnica primero etiqueta los píxeles de la imagen que son ruidosos y, mediante la interpolación, genera un valor de reconstrucción de dicho píxel usando sus vecinos. Los resultados obtenidos son comparables y muchas veces mejores que otras técnicas ya publicadas y reconocidas. Según el análisis de resultados, se puede aplicar a imágenes con altas tasas de ruido, manteniendo un bajo error de reconstrucción de los píxeles "ruidosos", así como la calidad visual

Eliminación de ruido impulsivo en imágenes a color, utilizando interpolación con funciones de base radial

This paper presents a method for impulsive noise elimination in colored images by using interpolation through radial basis functions. This is a classic problem in many applications in different fields; its origin lies in defective-data capturing mechanisms that make errors at different time intervals over an input signal.We compare the results obtained using the proposed method to the resultes obtained using classical non-linear filtering algorithms, such as the median filtering, and the mean and outlier filtering. In all scenarios, the results were more effective when using the proposed method. The algorithm proved to be robust under hihg-noise conditions during the tests. The results were analyzed using Mean Square Error (MSE) and Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), which are two commonly used metrics to compare the quality between two images after performing a restoration process. MSE of 14 and PSNR of 35.8 db were reached on the 512x512-pixel Lenna image with a noise-pixel percentage of 40%.Este documento presenta un método para suprimir ruido impulsivo enimágenes a color, utilizando interpolación a través de funciones de baseradial. Este es un problema clásico en múltiples aplicaciones en diferentesáreas, su origen radica en mecanismos de captación de datosdefectuosos, que generan errores a intervalos variados de tiempo en lasseñales de entrada.Se comparan los resultados obtenidos con el método propuesto, frente alos algoritmos clásicos no lineales, como el filtrado por la mediana, la mediay el de outlier. En todos los escenarios probados, los resultados fueronmás eficaces con el método propuesto. El algoritmo demostró ser robustofrente a grandes volúmenes de ruido en el caso de prueba. Los resultadosfueron analizados a través del error cuadrado medio (ECM) y Peak Signalto Noise Ratio (PSNR) que son dos métricas de uso común para compararla calidad entre dos imágenes luego de un proceso de restauración. Sealcanzó un ECM de 14 y un PSNR de 35.8 db sobre la imagen de Lenna a512x512 pixeles con un porcentaje de pixeles ruido del 40%