Browsing by Author "Ré, Miguel A."

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    A method for continuous-range sequence analysis with Jensen-Shannon divergence
    (2021) Ré, Miguel A.; Aguirre Varela, Guillermo G.
    Mutual Information (MI) is a useful Information Theory tool for the recognition of mutual dependence between data sets. Several methods have been developed fore estimation of MI when both data sets are of the discrete type or when both are of the continuous type. However, MI estimation between a discrete range data set and a continuous range data set has not received so much attention. We therefore present here a method for the estimation of MI for this case, based on the kernel density approximation. This calculation may be of interest in diverse contexts. Since MI is closely related to the Jensen Shannon divergence, the method developed here is of particular interest in the problems of sequence segmentation and set comparisons.
  • Thumbnail Image
    Item
    Comparación de métodos para la detección de bordes en imágenes satélitales SAR
    (Asociación Argentina de Mecánica Computacional, 2019) Ré, Miguel A.; Nemer Pelliza, Karim Alejandra
    Resumen. El reconocimiento y delimitación de regiones homogéneas en imágenes satelitates de ra- dar de apertura sintética (SAR) es un problema de interés por las diversas aplicaciones posibles. Sin embargo la presencia del ruido de speckle en la retrodispersión dificulta el procesamiento de las imá- genes con métodos tradicionales. Surge así el interés en el análisis y evaluación de distintas alternativas para superar esta dificultad. Presentamos en esta comunicación un análisis comparativo del desempe- ño de dos métodos desarrollados por uno de los autores con una nueva alternativa en desarrollo ba- sada en la divergencia de Jensen Shannon, una medida de semejanza entre distribuciones de probabi- lidad. Las densidades a comparar se estiman por el método del kernel de densidad. Se generan imá- genes sintéticas y se evalúa el desempeño de cada método por la cifra de mérito de Pratt (PFoM).