Browsing by Author "Planas, Adrián Nicolás"
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Item Búsqueda por similitud para recuperación de imágenes(2011-11-03) Planas, Adrián Nicolás; Pascal, Andrés Jorge; De Battista, Anabella Cecilia; Díaz, Alejandra Alcira; Herrera, Norma EdithEn la búsqueda de imágenes por similitud en grandes bases de datos, es tan importante la eficiencia del sistema como su eficacia. La eficacia depende principalmente del preprocesamiento de las imágenes, de la técnica de extracción de características y de la función de distancia o disimilitud que se emplee. Por otro lado, los factores de mayor relevancia para la eficiencia del proceso son el costo de la función de distancia y el tipo de índice que se utilice para acelerar la búsqueda. En este trabajo se propone y evalúa experimentalmente una implementación completa orientada al uso de índices métricos para la búsqueda de imágenes por similitud, que adapta métodos y técnicas existentes para integrar en forma eficiente y eficaz estos elementos.Item Búsquedas métrico-espaciales(2022-06-10) Planas, Adrián Nicolás; Pascal, Andrés JorgeEn esta Tesis se presenta un modelo que integra los modelos Métrico y Espacial, para responder consultas compuestas por un aspecto que hace referencia a la similtud de los elementos, y otro que indica ubicación espacial.Item Construcción de una función de distancia para consultar por similitud caracteres de hueso de oráculo(2023-11-03) Pascal, Andrés Jorge; Planas, Adrián Nicolás; Castiglioni, León; Stauber, Federico J.; López, Martín RodrigoLos caracteres de hueso de oráculo (OBC) de la antigua China representan el sistema de escritura antiguo más renombrado a nivel mundial. El estudio e identificación de los OBC y su desciframiento se erigen como uno de los aspectos más cruciales dentro de la esfera de investigación de estos artefactos históricos. Entre los desafíos que enfrenta esta investigación, destaca el hecho de que la revisión de la literatura al respecto suele demandar considerables recursos temporales y de mano de obra. En consecuencia, la digitalización de la literatura OBC surge como una dirección inevitable para el desarrollo futuro de este campo. Por otro lado, durante la última década las Redes Neuronales Profundas Convolucionales (CNN) han demostrado un alto rendimiento en el procesamiento automático de imágenes. Este artículo presenta un enfoque que combina preprocesamiento, aumento de datos y modelos CNN para aprender una función de distancia para buscar por similitud caracteres OBC en un escenario Few-Shot Learning, utilizando una arquitectura de Redes Siamesas en su proceso de entrenamiento. La principal ventaja de utilizar Búsquedas por Similitud en lugar de modelos de clasificación, es que el sistema permite el agregado de nuevos elementos (clases) sin modificación del modelo ni reentrenamiento.Item Extracción de características utilizando redes siamesas y aumentación aplicada a las búsquedas por similitud de marcas de ganado(2022-11-04) Pascal, Andrés Jorge; Herrera, Norma Edith; Planas, Adrián Nicolás; Lederhos, FedericoLas Búsquedas por Similitud constituyen un importante campo de estudio en el presente. Un ejemplo de su aplicación es la búsqueda de marcas de ganado, necesaria ante la solicitud de alta de una nueva marca al Departamento de Registro Ganadero. Para calcular su similitud, se suelen utilizar funciones de distancia métrica aplicadas a vectores de características extraídas a partir de su imagen. Existen varios métodos de extracción de características, a los cuales en la última década se le han sumado las Redes Neuronales Profundas Convolucionales (CNN). En este artículo se muestra el uso de una CNN entrenada mediante Redes Siamesas y con técnicas estándares de Aumentación de datos, a las cuales se le añade una técnica propia para mejorar la eficacia de la extracción de características aplicadas a las Búsquedas por Similitud de Marcas de Ganado. Además, se evalúa experimentalmente su performance.Item Geocodificación : caso de estudio del sector comercial de Concepción del Uruguay(2012-08-12) Planas, Adrián Nicolás; Pascal, Andrés Jorge; De Battista, Anabella Cecilia; Díaz, Alejandra Alcira; Herrera, Norma EdithUn sistema de información geográfica permite capturar, almacenar, manipular, analizar y mostrar información geográficamente referenciada a fin de resolver problemas complejos de planificación y gestión. En el marco de un estudio del sector comercial de la ciudad de Concepción del Uruguay se presen-tó el problema de modelado e implementación de la información a través de un SIG, y particularmente la problemática de la geocodificación de los datos rele-vados. Si bien existen métodos genéricos de geocodificación, cada caso posee características particulares. En este trabajo se presenta la solución de geocodifi-cación de puntos que se aplicó al estudio del perfil y las características del sec-tor comercial de la ciudad para la ubicación espacial de los comercios releva-dos.Item Inteligencia artificial en la búsqueda de imágenes(2023-09-28) Pascal, Andrés Jorge; Planas, Adrián Nicolás; Bonti, Agustina; Castiglioni, León; Stauber, Federico J.; Lederhos, Federico; Bonti, Iván Federico; Tonelotto, Lucas Francisco; López, Martín Rodrigo; Vidal Leiva, Florencia ZoePresentación en el marco de la semana de la ciencia del Grupo GBD sobre el uso de la IA en búsqueda de imágenes por similitud.Item Mejorando la identificación de marcas de ganado vacuno : redes siamesas en el aprendizaje de funciones de distancia(2023-10-12) Pascal, Andrés Jorge; Planas, Adrián Nicolás; Stauber, Federico J.Las Búsquedas por Similitud son importantes en diversas aplicaciones, incluyendo la identificación de marcas de ganado vacuno para el registro ganadero. Para calcular la similitud entre estas marcas, se utilizan funciones de distancia que miden dicha similitud en base a sus características, o en forma directa a partir de las imágenes correspondientes. En esta última década, las Redes Neuronales Profundas Convolucionales (CNN) han alcanzado muy buena performance en el procesamiento de imágenes. En este artículo se propone un método de preprocesamiento, aumentación de datos y modelos de CNN para aprender una función de distancia en un escenario de One-Shot learning utilizando una arquitectura de Redes Siamesas como mecanismo de entrenamiento.Item Procesamiento de consultas y aplicaciones del modelo métrico temporal(2011-05-05) Herrera, Norma Edith; De Battista, Anabella Cecilia; Pascal, Andrés Jorge; Díaz, Alejandra Alcira; Gancharov Díaz, Pablo Alejandro; Planas, Adrián Nicolás; Gutierrez, GilbertoLas bases de datos actuales permiten almacenar datos no estructurados tales como imágenes, sonido, video, datos geométricos, etc. Las tecnologías tradicionales de bases de datos no son aplicables en este ámbito. Nuevos modelos de bases de datos surgen para cubrir las necesidades de almacenamiento y búsquedaen estas bases de datos. Entre estos nuevos modelos podemos nombrar el espacial, el temporal, el de espacios métricos y el métricotemporal, entre otros. Nuestra áarea de investigación es el diseño de índices eficientes para estos nuevos modelos de bases de datos.Item Procesamiento de consultas y aplicaciones del modelo métrico temporal(2012-05-02) Pascal, Andrés Jorge; De Battista, Anabella Cecilia; Díaz, Alejandra Alcira; Planas, Adrián NicolásLas bases de datos actuales permiten almacenar datos no estructurados tales como imágenes, sonido, video, datos geométricos ,etc. Las tecnologías tradicionales de bases de datos no son aplicables en este ámbito. Nuevos modelos de bases de datos surgen para cubrir las necesidades de almacenamiento y búsqueda en estas bases de datos. Entre estos nuevos modelos podemos nombrar el espacial, el temporal, el de espacios métricos y el métrico temporal, entre otros. Nuestra área de investigación es el diseño de índices eficientes para estos nuevos modelos de bases de datos.