UTN- FRC -Producción Académica de Investigación y Desarrollo - Artículos

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Author: search.filters.author.Ré, Miguel A.Subject: search.filters.subject.Segmentación

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    Generalización de la divergencia de Jensen Shannon a estadística no extensiva para el análisis de secuencias
    (Asociación Física Argentina, 2012) Bussandri, Diego; Garro Linck, Leonel; Ré, Miguel A.; Lamberti, Pedro
    La divergencia de Jensen Shannon (JSD), una versión simetrizada de la divergencia de Kullback Leibler, permite cuantificar la diferencia entre distribuciones de probabilidad. Debido a esta propiedad ha sido ampliamente utilizada para el ánalisis de secuencias simbólicas, comparando la composición simbólica de posibles subsecuencias. Una ventaja que ofrece JSD es que no requiere el mapeo de la secuencia simbólica a una secuencia numérica, necesaria por ejemplo en el análisis de correlación espectral. Se han propuesto distintas extensiones de JSD para mejorar la detección de bordes de subsecuencias en una secuencia, en particular para el análisis de secuencias de DNA. Desde su propuesta original, la extensión propuesta por Tsallis a la entropía de Boltzmann Gibbs ha sido considerada para extender sus resultados y aplicaciones. Sin embargo no surge una única posibilidad para la extensión de JSD a partir de la definición de Tsallis. Consideramos aquí posibles extensiones de la JSD en el marco de la entropía de Tsallis y consideramos los resultados que se obtienen cuando se aplican al anlisis de secuencias simbólicas para la detección de bordes de subsecuencias.
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    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).