FRCU - GIBD : Grupo de Investigación en Bases de Datos
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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 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 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 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.