Segmentación por clases latentes en servicios tecnológicos: una investigación sobre criterios y modelos para segmentar.

El objetivo del presente trabajo es conocer los posibles segmentos que forman los usuarios de telefonía móvil e investigar sobre la naturaleza de los mismos determinando los criterios adecuados para establecer dicha segmentación. Para ello, realizamos una investigación por etapas: (1) comparando dos grupos de criterios de segmentación (variables demográficas y variables relacionadas con el uso) para determinar cuál de ellos es más discriminante tras analizarlos mediante modelos de clases latentes; (2) examinando dos posibles técnicas de segmentación (análisis cluster mediante clases latentes y análisis cluster en dos pasos-Two-Step-) para determinar la metodología que ofrece el mejor ajuste del modelo; (3)aplicando el modelo que alcanza los mejores resultados a las variables más significativas de la segmentación y (4) describiendo los segmentos óptimos del mercado de usuarios de telefonía móvil. Además, realizamos previamente un meta-análisis teórico con el propósito de estudiar los artículos recientes publicados en revistas de alto impacto relacionados con la segmentación en servicios

Segmentación no supervisada de señales de audio y voz

Este Trabajo de Fin de Grado se encuentra dentro del campo de la segmentación de audio, en concreto se comparan varias técnicas de segmentación no supervisada sobre aplicaciones tanto de segmentación de audio como de segmentación de locutores, de manera que pueda detectarse cualquier tipo de cambios, sean producidos por fragmentos de audio de diferente naturaleza o por distintos locutores. Esta etapa del procesado del audio resulta fundamental, ya que la correcta segmentación inicial del audio permitirá a etapas posteriores en diferentes aplicaciones clasificar y catalogar los diferentes tramos del audio con mayor facilidad y precisión. El proyecto se ha realizado sobre la base de datos de Albayzín 2014, que contiene 24 ficheros de en torno a 4 horas de duración cada uno (aproximadamente 100 horas de audio en total), realizando un nuevo etiquetado mediante la combinación de un etiquetado según los cambios de clase acústica (entre música, voz y ruido) y otro etiquetado según los cambios de locutor, generando un etiquetado tanto de segmentación como de diarización. Se ha partido de las características tímbricas MFCC-SDC extraídas con tres detectores GMM-UBM diseñados para detectar música, voz y ruido respectivamente [1]. Sobre estas características, se han aplicado diferentes métodos de segmentación (el Criterio de Información Bayesiano y la Razón de Verosimilitud Generalizada), implementados con una ventana temporal de tamaño fijo. La medición de los resultados obtenidos se ha realizado tanto mediante la evaluación habitual de los errores de inserción y borrado, tanto como con una medida experimental basada en las distancias entre los puntos de cambio reales y los puntos de cambio detectados por los distintos algoritmos llamada Diarization Error Rate (DER), originalmente pensada para evaluar únicamente la diarización de locutores en ficheros de audio, pero aquí empleada sobre la segmentación en general

Redesign and performance of an automatic segmentation method

[Resumen] La información más relevante de las angiografías coronarias se extrae empleando técnicas de segmentación, que pueden ser automáticas, semiautomáticas o manuales. Existen numerosos algoritmos de segmentación vascular, obteniendo mejores resultados, por normal general, aquellos que emplean múltiples técnicas e imágenes a diferentes escalas para proporcionar los resultados requeridos. Se presenta un nuevo método de segmentación automatizado basado en el método manual de Hamarneh incluyendo un estudio estadístico que demuestra su idoneidad para el problema

Segmentación multi-modal de imágenes RGB-D a partir de mapas de apariencia y de profundidad geométrica

Classical image segmentation algorithms exploit the detection of similarities and discontinuities of different visual cues to define and differentiate multiple regions of interest in images. However, due to the high variability and uncertainty of image data, producing accurate results is difficult. In other words, segmentation based just on color is often insufficient for a large percentage of real-life scenes. This work presents a novel multi-modal segmentation strategy that integrates depth and appearance cues from RGB-D images by building a hierarchical region-based representation, i.e., a multi-modal segmentation tree (MM-tree). For this purpose, RGB-D image pairs are represented in a complementary fashion by different segmentation maps. Based on color images, a color segmentation tree (C-tree) is created to obtain segmented and over-segmented maps. From depth images, two independent segmentation maps are derived by computing planar and 3D edge primitives. Then, an iterative region merging process can be used to locally group the previously obtained maps into the MM-tree. Finally, the top emerging MM-tree level coherently integrates the available information from depth and appearance maps. The experiments were conducted using the NYU-Depth V2 RGB-D dataset, which demonstrated the competitive results of our strategy compared to state-of-the-art segmentation methods. Specifically, using test images, our method reached average scores of 0.56 in Segmentation Covering and 2.13 in Variation of Information.Los algoritmos clásicos de segmentación de imágenes explotan la detección de similitudes y discontinuidades en diferentes señales visuales, para definir regiones de interés en imágenes. Sin embargo, debido a la alta variabilidad e incertidumbre en los datos de imagen, se dificulta generar resultados acertados. En otras palabras, la segmentación basada solo en color a menudo no es suficiente para un gran porcentaje de escenas reales. Este trabajo presenta una nueva estrategia de segmentación multi-modal que integra señales de profundidad y apariencia desde imágenes RGB-D, por medio de una representación jerárquica basada en regiones, es decir, un árbol de segmentación multi-modal (MM-tree). Para ello, la imagen RGB-D es descrita de manera complementaria por diferentes mapas de segmentación. A partir de la imagen de color, se implementa un árbol de segmentación de color (C-tree) para obtener mapas de segmentación y sobre-segmentación. Desde de la imagen de profundidad, se derivan dos mapas de segmentación independientes, los cuales se basan en el cálculo de primitivas de planos y de bordes 3D. Seguidamente, un proceso de fusión jerárquico de regiones permite agrupar de manera local los mapas obtenidos anteriormente en el MM-tree. Por último, el nivel superior emergente del MM-tree integra coherentemente la información disponible en los mapas de profundidad y apariencia. Los experimentos se realizaron con el conjunto de imágenes RGB-D del NYU-Depth V2, evidenciando resultados competitivos, con respecto a los métodos de segmentación del estado del arte. Específicamente, en las imágenes de prueba, se obtuvieron puntajes promedio de 0.56 en la medida de Segmentation Covering y 2.13 en Variation of Information

“Segmentación de mercado y manejo de información”

Este documento, contiene información importante acerca de conceptos básicos de segmentación de mercado, y su aplicación en las empresas de Nicaragua. Además, presentamos un informe que se realizó con la utilización de instrumentos como: Entrevista, observación y recolección de datos, sobre la aplicación de la segmentación de mercado en las empresas de Nicaragua, con el objetivo de verificar si estas empresas implementan los principios básicos, para segmentar los mercados y en base a que lo hacen. Aproximadamente un 25% de las empresas de Nicaragua, no segmentan su mercado, lo cual no les permite crecer y competir fuertemente con el resto de las empresas. El 75% de los empresarios segmentan su mercado de acuerdo a cada necesidad, además este porcentaje utilizan estrategias de segmentación y ventajas competitivas, para mantenerse en el mercado y poder competir con las herramientas necesarias para sobresalir. En el presente trabajo, daremos a conocer, el concepto de mercado el cual ha adquirido muchos significados a lo largo de los años. Según su significado original, un mercado es un lugar en donde se reúnen los compradores y los vendedores para intercambiar bienes y servicios. Además, la segmentación de mercados, el cual se dice que es un proceso mediante el cual se identifica o se toma a un grupo de compradores homogéneos, es decir, se divide el mercado en varios submercados o segmentos de acuerdo a los diferentes deseos de compra y requerimientos de los consumidores. La segmentación de mercado, es una forma de buscar nuevas oportunidades en el mercado total, a través del conocimiento real de los consumidores. El segmento de mercado, debe de ser homogéneo a su interior, heterogéneo al exterior, con un número suficiente de consumidores para que sea rentable; y operacional, es decir, que incluya dimensiones demográficas para poder trabajar adecuadamente en la plaza y promoción del producto. Los segmentos van cambiando por ello es importante realizar la segmentación de forma periódica. Se conocerán las bases para segmentar los mercados, las cuales se resumen así. Segmentación Geográfica: subdivisión de mercados con base en su ubicación. Posee características mensurables y accesibles. Segmentación Demográfica: se utiliza con mucha frecuencia y está muy relacionada con la demanda y es relativamente fácil de medir. Entre las características demográficas más conocidas están : la edad, el genero, el ingreso y la escolaridad. Segmentación Psicográfica: Consiste en examinar atributos relacionados con pensamientos, sentimientos y conductas de una persona. Utilizando dimensiones de personalidad, características del estilo de vida y valores. Segmentación por comportamiento: se refiere al comportamiento relacionado con el producto, utiliza variables como los beneficios deseados de un producto y la tasa a la que el consumidor utiliza el producto. Conocerán las principales ventajas competitivas, y la importancia de cada una de ellas, tales como: Diferenciación de producto, diferenciación de servicio, diferenciación del personal y diferenciación de la imagen. El posicionamiento, el cual, es el lugar que ocupa el producto en la mente del consumidor, además, es un indicador de la percepción del cliente sobre nuestro producto y mezcla de marketing, en comparación con los demás producto existentes en el mercado. Los mapas preceptúales, son un panorama más visual de nuestro lugar con respecto a los competidores, y de la percepción que tiene el cliente de nosotros. La escalera de productos, se refiere a la posición que ocupa la empresa que mejor se recuerda con respecto a las otras. La posición muy importante de mercadotecnia es: La compleja serie de percepciones, impresiones y sentimientos que tienen los consumidores del producto, en comparación con los productos de la competenci

Segmentación de la Luz Aórtica en Imágenes de Resonancia Magnética para Guiado de Catéteres Aórticos

Los procedimientos de cateterismo se han convertido en una herramienta fundamental para las intervenciones cardiovasculares. El proyecto SCATh pretende facilitar el guiado del catéter a partir de un modelo preoperatorio del paciente basado en imágenes 3D, para lo que se requiere la segmentación de la luz y la pared aórtica. Aunque la mayoría de los centros hacen uso de CTA, está estudiándose el uso de imágenes de RM para este fin, puesto que puede permitir la segmentación de la luz y la pared aórtica sin el uso de agentes de contraste nefrotóxicos. Se ha implementado un método de segmentación de la luz de la aorta en imágenes de RM sin agentes de contraste basado en el uso de un algoritmo de realzado de estructuras vasculare

La segmentación: género y raza.

This paper tries to analyses the different definitions and variations of segmentation. Also it explains a little bit more into detail the different ways segmentation works within advertising and marketing. It tries to focus on segmentation to new markets such as race and genders, what objectives should brands have and have been done so far. It also studies Ecuador’s current position in these two topics as well as suggests ways to improve segmentation for this goal markets.Esta monografía busca describir que es la segmentación a nivel de marketing y a nivel de publicidad. De misma manera busca encontrar como se ha manejado la segmentación de raza a nivel mundial, con dos ejemplos basados en Estados Unidos y ver cuál es la realidad en el Ecuador. Busca encontrar las razones por que en el Ecuador no existe una segmentación de género explícitamente cuando hablamos de la homosexualidad, que ejemplos ha habido a nivel mundial. Se busca rápidamente recomendar una manera de segmentar para el target homosexual

Método de segmentación de cultivos

Se describe un método de distribución espacial continua de la calidad del fruto dentro de una parcela de cultivo o una finca comercial que permite la segmentación de dicha finca en sectores de distinta calidad, por lo tanto las zonas con mayor precio de mercado pueden ser recolectadas independientemente; permitiendo al agricultor obtener un mapa de calidad completo de sus cultivos previo a la organización de la recolección del fruto.Peer reviewedConsejo Superior de Investigaciones CientíficasA1 Solicitud de patente con informe sobre el estado de la técnic

Segmentación psicográfica y marketing deportivo

La segmentación psicográfica utiliza variables sociales, subjetivas y simbólicas como medio de dividir a los consumidores en grupos más homogéneos. Con ello se consigue una mayor eficacia en las acciones estratégicas del marketing deportivo. La revisión de la literatura sobre los estilos de consumo y las tipologías de compra marca la relevancia de dichos planteamientos en la psicología del consumidor actual. La segmentación motivacional de una muestra de usuarios de un Centro Deportivo es utilizada para guiar de modo estratégico la toma de decisiones del directivo o gerente deportivo.Psychographic segmentation uses social, subjetive and symbolic variables to understand and divide consumers into homogeneous groups. The application of psychographic segmentation may therefore improve the results of marketing strategy in sports. Literature in the area emphasizes consumption styles and buying typologies as relevant variables to be considered in consumer psychology. Motivational segmentation in a Sport Center is used to deal with their strategic decision making of managers

Procedimiento de interpretación automática de imágenes para la cuantificación de marcadores tumorales nucleares

Número de publicación: 2 481 347 Número de solicitud: 201232033Procedimiento de interpretación automática de imágenes para la cuantificación de marcadores tumorales nucleares donde, partiendo de imágenes tintadas previamente por procedimientos conocidos, se aplican los siguientes pasos: cambio de espacio de color RGB a otro espacio en el que uno de sus canales represente la intensidad luminosa del píxel, extracción del canal correspondiente al valor de intensidad, filtrado de la imagen, ecualización del histograma para aumento del contraste, segmentación basada en regiones y en detección de contornos, suma de las imágenes obtenidas de la segmentación basada en regiones y de la segmentación basada en contornos para obtener una máscara que se aplica a la imagen original para obtener el área de interés compuesta sólo de los núcleos y por último, clasificación de los píxeles. La invención propuesta mejora el flujo de trabajo, la ergonomía, confort y productividad de los expertos en diagnóstico.Universidad de Almerí