Detección de fraude fiscal en alquiler de pisos turísticos mediante técnicas de clasificación positive-unlabeled

El objetivo principal de este trabajo final de master consiste en la identificación de alojamientos turísticos fraudulentos a partir de datos extraídos de webs de alojamiento turístico. Se trata de un problema de clasificación semisupervisada o, más concretamente, aprendizaje a partir de datos positivos y no etiquetados. Además de un modelo capaz de detectar el fraude fiscal, también es necesario un método de evaluación del modelo fiable para este tipo de clasificación particular

Simulación de telas mediante Sistemas de Partículas

El objetivo principal de este proyecto es la creación de un sistema que simule de forma realista el comportamiento de telas basándose en un sistema de partículas. Para ello, se estudiarán las distintas técnicas de modelado y las propiedades físicas necesarias para el correcto funcionamiento de este.The main objective of this project is to create a system to simulate in a realistic way the behavior of cloth based on a particle system. For that, the different modelling techniques and the physical properties necessary for the proper running will be studied.Proiektu honen helburu nagusia ehunen portaera simulatzen duen partikula sistema batean oinarritutako sistema egitea da. Hori egiteko, modelatze teknika ezberdinak eta hauek bidezko portaera edukitzeko behar dituzten propietate fisikoak ikertu egingo dira

Detección de fraude fiscal en alquiler de pisos turísticos mediante técnicas de clasificación positive-unlabeled

El objetivo principal de este trabajo final de master consiste en la identificación de alojamientos turísticos fraudulentos a partir de datos extraídos de webs de alojamiento turístico. Se trata de un problema de clasificación semisupervisada o, más concretamente, aprendizaje a partir de datos positivos y no etiquetados. Además de un modelo capaz de detectar el fraude fiscal, también es necesario un método de evaluación del modelo fiable para este tipo de clasificación particular

Estrategias de visión por computador para la estimación de pose en el contexto de aplicaciones robóticas industriales: avances en el uso de modelos tanto clásicos como de Deep Learning en imágenes 2D

184 p.La visión por computador es una tecnología habilitadora que permite a los robots y sistemas autónomos percibir su entorno. Dentro del contexto de la industria 4.0 y 5.0, la visión por ordenador es esencial para la automatización de procesos industriales. Entre las técnicas de visión por computador, la detección de objetos y la estimación de la pose 6D son dos de las más importantes para la automatización de procesos industriales. Para dar respuesta a estos retos, existen dos enfoques principales: los métodos clásicos y los métodos de aprendizaje profundo. Los métodos clásicos son robustos y precisos, pero requieren de una gran cantidad de conocimiento experto para su desarrollo. Por otro lado, los métodos de aprendizaje profundo son fáciles de desarrollar, pero requieren de una gran cantidad de datos para su entrenamiento.En la presente memoria de tesis se presenta una revisión de la literatura sobre técnicas de visión por computador para la detección de objetos y la estimación de la pose 6D. Además se ha dado respuesta a los siguientes retos: (1) estimación de pose mediante técnicas de visión clásicas, (2) transferencia de aprendizaje de modelos 2D a 3D, (3) la utilización de datos sintéticos para entrenar modelos de aprendizaje profundo y (4) la combinación de técnicas clásicas y de aprendizaje profundo. Para ello, se han realizado contribuciones en revistas de alto impacto que dan respuesta a los anteriores retos

Simulación de telas mediante Sistemas de Partículas

El objetivo principal de este proyecto es la creación de un sistema que simule de forma realista el comportamiento de telas basándose en un sistema de partículas. Para ello, se estudiarán las distintas técnicas de modelado y las propiedades físicas necesarias para el correcto funcionamiento de este.The main objective of this project is to create a system to simulate in a realistic way the behavior of cloth based on a particle system. For that, the different modelling techniques and the physical properties necessary for the proper running will be studied.Proiektu honen helburu nagusia ehunen portaera simulatzen duen partikula sistema batean oinarritutako sistema egitea da. Hori egiteko, modelatze teknika ezberdinak eta hauek bidezko portaera edukitzeko behar dituzten propietate fisikoak ikertu egingo dira

Ensemble of 6 DoF Pose estimation from state-of-the-art deep methods.

Deep learning methods have revolutionized computer vision since the appearance of AlexNet in 2012. Nevertheless, 6 degrees of freedom pose estimation is still a difficult task to perform precisely. Therefore, we propose 2 ensemble techniques to refine poses from different deep learning 6DoF pose estimation models. The first technique, merge ensemble, combines the outputs of the base models geometrically. In the second, stacked generalization, a machine learning model is trained using the outputs of the base models and outputs the refined pose. The merge method improves the performance of the base models on LMO and YCB-V datasets and performs better on the pose estimation task than the stacking strategy.This paper has been supported by the project PROFLOW under the Basque program ELKARTEK, grant agreement No. KK-2022/00024

A Real Application of an Autonomous Industrial Mobile Manipulator within Industrial Context

In modern industry there are still a large number of low added-value processes that can be automated or semi-automated with safe cooperation between robot and human operators. The European SHERLOCK project aims to integrate an autonomous industrial mobile manipulator (AIMM) to perform cooperative tasks between a robot and a human. To be able to do this, AIMMs need to have a variety of advanced cognitive skills like autonomous navigation, smart perception and task management. In this paper, we report the project’s tackle in a paradigmatic industrial application combining accurate autonomous navigation with deep learning-based 3D perception for pose estimation to locate and manipulate different industrial objects in an unstructured environment. The proposed method presents a combination of different technologies fused in an AIMM that achieve the proposed objective with a success rate of 83.33% in tests carried out in a real environment.This research was funded by EC research project “SHERLOCK—Seamless and safe human-centered robotic applications for novel collaborative workplace”. Grant number: 820683 (https://www.sherlock-project.eu accessed on 12 March 2021)

Detección de fraude fiscal en alquiler de pisos turísticos mediante técnicas de clasificación positive-unlabeled

El objetivo principal de este trabajo final de master consiste en la identificación de alojamientos turísticos fraudulentos a partir de datos extraídos de webs de alojamiento turístico. Se trata de un problema de clasificación semisupervisada o, más concretamente, aprendizaje a partir de datos positivos y no etiquetados. Además de un modelo capaz de detectar el fraude fiscal, también es necesario un método de evaluación del modelo fiable para este tipo de clasificación particular