Reconocimiento facial

El presente proyecto trata sobre uno de los campos más problemáticos de la inteligencia artificial, el reconocimiento facial. Algo tan sencillo para las personas como es reconocer una cara conocida se traduce en complejos algoritmos y miles de datos procesados en cuestión de segundos. El proyecto comienza con un estudio del estado del arte de las diversas técnicas de reconocimiento facial, desde las más utilizadas y probadas como el PCA y el LDA, hasta técnicas experimentales que utilizan imágenes térmicas en lugar de las clásicas con luz visible. A continuación, se ha implementado una aplicación en lenguaje C++ que sea capaz de reconocer a personas almacenadas en su base de datos leyendo directamente imágenes desde una webcam. Para realizar la aplicación, se ha utilizado una de las librerías más extendidas en cuanto a procesado de imágenes y visión artificial, OpenCV. Como IDE se ha escogido Visual Studio 2010, que cuenta con una versión gratuita para estudiantes. La técnica escogida para implementar la aplicación es la del PCA ya que es una técnica básica en el reconocimiento facial, y además sirve de base para soluciones mucho más complejas. Se han estudiado los fundamentos matemáticos de la técnica para entender cómo procesa la información y en qué se datos se basa para realizar el reconocimiento. Por último, se ha implementado un algoritmo de testeo para poder conocer la fiabilidad de la aplicación con varias bases de datos de imágenes faciales. De esta forma, se puede comprobar los puntos fuertes y débiles del PCA. ABSTRACT. This project deals with one of the most problematic areas of artificial intelligence, facial recognition. Something so simple for human as to recognize a familiar face becomes into complex algorithms and thousands of data processed in seconds. The project begins with a study of the state of the art of various face recognition techniques, from the most used and tested as PCA and LDA, to experimental techniques that use thermal images instead of the classic visible light images. Next, an application has been implemented in C + + language that is able to recognize people stored in a database reading images directly from a webcam. To make the application, it has used one of the most outstretched libraries in terms of image processing and computer vision, OpenCV. Visual Studio 2010 has been chosen as the IDE, which has a free student version. The technique chosen to implement the software is the PCA because it is a basic technique in face recognition, and also provides a basis for more complex solutions. The mathematical foundations of the technique have been studied to understand how it processes the information and which data are used to do the recognition. Finally, an algorithm for testing has been implemented to know the reliability of the application with multiple databases of facial images. In this way, the strengths and weaknesses of the PCA can be checked.

Plataforma de evaluación de algoritmos para la identificación de usuarios

La minería de datos es un campo de las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de datos. La minería de datos busca generar información similar a la que podría producir un experto humano. Además es el proceso de descubrir conocimientos interesantes, como patrones, asociaciones, cambios, anomalías y estructuras significativas a partir de grandes cantidades de datos almacenadas en bases de datos, data warehouses o cualquier otro medio de almacenamiento de información. El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas es una rama de la Inteligencia artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información no estructurada suministrada en forma de ejemplos. La minería de datos utiliza métodos de aprendizaje automático para descubrir y enumerar patrones presentes en los datos. En los últimos años se han aplicado las técnicas de clasificación y aprendizaje automático en un número elevado de ámbitos como el sanitario, comercial o de seguridad. Un ejemplo muy actual es la detección de comportamientos y transacciones fraudulentas en bancos. Una aplicación de interés es el uso de las técnicas desarrolladas para la detección de comportamientos fraudulentos en la identificación de usuarios existentes en el interior de entornos inteligentes sin necesidad de realizar un proceso de autenticación. Para comprobar que estas técnicas son efectivas durante la fase de análisis de una determinada solución, es necesario crear una plataforma que de soporte al desarrollo, validación y evaluación de algoritmos de aprendizaje y clasificación en los entornos de aplicación bajo estudio. El proyecto planteado está definido para la creación de una plataforma que permita evaluar algoritmos de aprendizaje automático como mecanismos de identificación en espacios inteligentes. Se estudiarán tanto los algoritmos propios de este tipo de técnicas como las plataformas actuales existentes para definir un conjunto de requisitos específicos de la plataforma a desarrollar. Tras el análisis se desarrollará parcialmente la plataforma. Tras el desarrollo se validará con pruebas de concepto y finalmente se verificará en un entorno de investigación a definir. ABSTRACT. The data mining is a field of the sciences of the computation referred to the process that it tries to discover patterns in big volumes of information. The data mining seeks to generate information similar to the one that a human expert might produce. In addition it is the process of discovering interesting knowledge, as patterns, associations, changes, abnormalities and significant structures from big quantities of information stored in databases, data warehouses or any other way of storage of information. The machine learning is a branch of the artificial Intelligence which aim is to develop technologies that they allow the computers to learn. More specifically, it is a question of creating programs capable of generalizing behaviors from not structured information supplied in the form of examples. The data mining uses methods of machine learning to discover and to enumerate present patterns in the information. In the last years there have been applied classification and machine learning techniques in a high number of areas such as healthcare, commercial or security. A very current example is the detection of behaviors and fraudulent transactions in banks. An application of interest is the use of the techniques developed for the detection of fraudulent behaviors in the identification of existing Users inside intelligent environments without need to realize a process of authentication. To verify these techniques are effective during the phase of analysis of a certain solution, it is necessary to create a platform that support the development, validation and evaluation of algorithms of learning and classification in the environments of application under study. The project proposed is defined for the creation of a platform that allows evaluating algorithms of machine learning as mechanisms of identification in intelligent spaces. There will be studied both the own algorithms of this type of technologies and the current existing platforms to define a set of specific requirements of the platform to develop. After the analysis the platform will develop partially. After the development it will be validated by prove of concept and finally verified in an environment of investigation that would be define.

Big Data : análisis y estudio de la plataforma Hadoop

Desde el inicio de los tiempos el ser humano ha tenido la necesidad de comprender y analizar todo lo que nos rodea, para ello se ha valido de diferentes herramientas como las pinturas rupestres, la biblioteca de Alejandría, bastas colecciones de libros y actualmente una enorme cantidad de información informatizada. Todo esto siempre se ha almacenado, según la tecnología de la época lo permitía, con la esperanza de que fuera útil mediante su consulta y análisis. En la actualidad continúa ocurriendo lo mismo. Hasta hace unos años se ha realizado el análisis de información manualmente o mediante bases de datos relacionales. Ahora ha llegado el momento de una nueva tecnología, Big Data, con la cual se puede realizar el análisis de extensas cantidades de datos de todo tipo en tiempos relativamente pequeños. A lo largo de este libro, se estudiarán las características y ventajas de Big Data, además de realizar un estudio de la plataforma Hadoop. Esta es una plataforma basada en Java y puede realizar el análisis de grandes cantidades de datos de diferentes formatos y procedencias. Durante la lectura de estas páginas se irá dotando al lector de los conocimientos previos necesarios para su mejor comprensión, así como de ubicarle temporalmente en el desarrollo de este concepto, de su uso, las previsiones y la evolución y desarrollo que se prevé tenga en los próximos años. ABSTRACT. Since the beginning of time, human being was in need of understanding and analyzing everything around him. In order to do that, he used different media as cave paintings, Alexandria library, big amount of book collections and nowadays massive amount of computerized information. All this information was stored, depending on the age and technology capability, with the expectation of being useful though it consulting and analysis. Nowadays they keep doing the same. In the last years, they have been processing the information manually or using relational databases. Now it is time for a new technology, Big Data, which is able to analyze huge amount of data in a, relatively, small time. Along this book, characteristics and advantages of Big Data will be detailed, so as an introduction to Hadoop platform. This platform is based on Java and can perform the analysis of massive amount of data in different formats and coming from different sources. During this reading, the reader will be provided with the prior knowledge needed to it understanding, so as the temporal location, uses, forecast, evolution and growth in the next years.

Incorporating Group Recommendations to Recommender Systems: Alternatives and Performance

La importancia de los sistemas de recomendación ha experimentado un crecimiento exponencial como consecuencia del auge de las redes sociales. En esta tesis doctoral presentaré una amplia visión sobre el estado del arte de los sistemas de recomendación. Incialmente, estos estaba basados en fitrado demográfico, basado en contendio o colaborativo. En la actualidad, estos sistemas incorporan alguna información social al proceso de recomendación. En el futuro utilizarán información implicita, local y personal proveniente del Internet de las cosas. Los sistemas de recomendación basados en filtrado colaborativo se pueden modificar con el fin de realizar recomendaciones a grupos de usuarios. Existen trabajos previos que han incluido estas modificaciones en diferentes etapas del algoritmo de filtrado colaborativo: búsqueda de los vecinos, predicción de las votaciones y elección de las recomendaciones. En esta tesis doctoral proporcionaré un nuevo método que realizar el proceso de unficación (pasar de varios usuarios a un grupo) en el primer paso del algoritmo de filtrado colaborativo: cálculo de la métrica de similaridad. Proporcionaré una formalización completa del método propuesto. Explicaré cómo obtener el conjunto de k vecinos del grupo de usuarios y mostraré cómo obtener recomendaciones usando dichos vecinos. Asimismo, incluiré un ejemplo detallando cada paso del método propuesto en un sistema de recomendación compuesto por 8 usuarios y 10 items. Las principales características del método propuesto son: (a) es más rápido (más eficiente) que las alternativas proporcionadas por otros autores, y (b) es al menos tan exacto y preciso como otras soluciones estudiadas. Para contrastar esta hipótesis realizaré varios experimentos que miden la precisión, la exactitud y el rendimiento del método. Los resultados obtenidos se compararán con los resultados de otras alternativas utilizadas en la recomendación de grupos. Los experimentos se realizarán con las bases de datos de MovieLens y Netflix. ABSTRACT The importance of recommender systems has grown exponentially with the advent of social networks. In this PhD thesis I will provide a wide vision about the state of the art of recommender systems. They were initially based on demographic, contentbased and collaborative filtering. Currently, these systems incorporate some social information to the recommendation process. In the future, they will use implicit, local and personal information from the Internet of Things. As we will see here, recommender systems based on collaborative filtering can be used to perform recommendations to group of users. Previous works have made this modification in different stages of the collaborative filtering algorithm: establishing the neighborhood, prediction phase and determination of recommended items. In this PhD thesis I will provide a new method that carry out the unification process (many users to one group) in the first stage of the collaborative filtering algorithm: similarity metric computation. I will provide a full formalization of the proposed method. I will explain how to obtain the k nearest neighbors of the group of users and I will show how to get recommendations using those users. I will also include a running example of a recommender system with 8 users and 10 items detailing all the steps of the method I will present. The main highlights of the proposed method are: (a) it will be faster (more efficient) that the alternatives provided by other authors, and (b) it will be at least as precise and accurate as other studied solutions. To check this hypothesis I will conduct several experiments measuring the accuracy, the precision and the performance of my method. I will compare these results with the results generated by other methods of group recommendation. The experiments will be carried out using MovieLens and Netflix datasets.

Registros electrónicos de planteamiento urbanístico en España: análisis de su transparencia, colaboración y participación

La comunicación tiene como objetivo analizar la «publicidad activa» de los registros electrónicos de planteamiento urbanístico de las diecisiete comunidades autónomas españolas y del Estado (Sistema de Información Urbana - SIU). Se plantea un análisis exploratorio, con un enfoque cuantitativo, para la elaboración de un diagnóstico del grado de desarrollo de los tres principios del Gobierno abierto (transparencia, participación y colaboración) en estos sitios web. Los resultados muestran un grado de desarrollo desigual entre la información disponible en los diferentes registros. En general, las comunidades autónomas disponen de portales específicos dedicados sólo a información a posteriori (de los documentos vigentes una vez que han sido aprobados y publicados en los boletines oficiales), aunque con bases de datos muy completas de documentos digitalizados y con consultas a demanda elaboradas. No obstante, los niveles de transparencia estipulados para la documentación en elaboración o tramitación, desde su fase inicial, así como las herramientas de colaboración y participación son excepcionales.

Project management in cloud

Este proyecto consiste en la construcción de un prototipo para la gestión de proyectos, destinada a usuarios del entorno profesional. La herramienta pretende servir de soporte a los equipos que realicen un proyecto dotando al usuario con la posibilidad de gestionar los tiempos del proyecto, gestión de requisitos, gestión de recursos, gestión de la documentación, etc. Adicionalmente, este trabajo llevará asociado un plan de negocio para poder estudiar la viabilidad del proyecto, en este plan de negocio se analizará; el entorno externo (competencia); análisis de las debilidades, fortalezas, amenazas y oportunidades; plan de marketing; plan económicofinanciero; análisis de riesgos del proyecto. A grandes rasgos, la herramienta desarrollada se compone de dos bases de datos (una relacional y otra no relacional), un conjunto de módulos que implementan la funcionalidad y una interfaz gráfica que proporciona a los usuarios una forma cómoda de interactuar con el sistema, principalmente ofrecerá las siguientes opciones:  Gestión de proyectos  Gestión de usuarios.  Gestión de recursos  Gestión de tiempos  Cuadro de mando y notificaciones. ---ABSTRACT---This Project consist of the construction of a prototype for Project management, intended for users of the profesional environment. The software aims to support teams conducting a project by providing the user with the ability to manage time, requirements management, resource management, document management, etc. In addition, this work includes a business plan to study the viability of the project. This business plan addresses the following; analysis of the external enviroment; analysis of the strengths, weaknesses, opportunities and threats; marketing plan; economic and financial plan; analysis of project risks. In general terms, the developed tools are composed of two databases (relational and nonrelational), a set of modules that implement the functionality and a web interface that gives users a convenient way to interact with the system. The options that the system offers are:  Project management  User management  Resource management  Time management  Dashboard and notifications

Evaluación de los modificadores por comportamiento urbanos que afectan al daño en los terremotos. Aplicación al terremoto de Lorca.

Habitualmente, la estimación de la vulnerabilidad sísmica se centra en el comportamiento estructural de los edificios. Sólo algunas metodologías, como el proyecto Risk‐UE,consideran la influencia de otros factores no estructurales o urbanísticos, tales como el piso blando, la irregularidad en alzado, la irregularidad en planta, etc. Estos factores,denominados también modificadores por comportamiento, pueden tener una incidencia en el daño observado, y la confluencia de varios de ellos puede variar sustancialmente la vulnerabilidad. Los modificadores por comportamiento se han identificado de forma empírica, a través de la observación de patrones de daño típicos en terremotos, teniendo en cuenta las inspecciones visuales (ATC 21 1988, Benedetti y Petrini 1984, UNDP/UNIDO 1985) y otras propuestas (Coburn y Spence 1992). La puntuación del modificador ha sido dada por el conocimiento de expertos en terremotos tras analizar evaluaciones de vulnerabilidad anteriores y bases de datos del daño producido en edificios. En esta comunicación estudiaremos los modificadores que derivan de características urbanísticas. Esta línea de investigación considera que un parámetro modificador deriva de características urbanísticas si puede ser regulado en la Normativa Urbanística de un Plan General de Ordenación Urbana. Se realiza una descripción de cada modificador según cada metodología o investigador (Risk‐UE, Giovinazzi, Lantada y Feriche) y una comparativa entre las distintas ponderaciones de los modificadores. Este análisis nos permite poder tener una primera visión de la posible cuantificación de cada modificador y la tendencia que ha tenido la calibración desde el año 2003 con el proyecto Risk‐UE hasta el año 2012 con la tesis de Feriche. Finalmente se presentan los resultados del estudio exploratorio de los parámetros urbanísticos de tres zonas seleccionados de la ciudad de Lorca según el tipo de suelo en el que se encuentren y se indican aquellos parámetros que han podido influir en el daño provocado por el terremoto de mayo de 2011.

Machine Learning in Scientometrics

El aprendizaje automático y la cienciometría son las disciplinas científicas que se tratan en esta tesis. El aprendizaje automático trata sobre la construcción y el estudio de algoritmos que puedan aprender a partir de datos, mientras que la cienciometría se ocupa principalmente del análisis de la ciencia desde una perspectiva cuantitativa. Hoy en día, los avances en el aprendizaje automático proporcionan las herramientas matemáticas y estadísticas para trabajar correctamente con la gran cantidad de datos cienciométricos almacenados en bases de datos bibliográficas. En este contexto, el uso de nuevos métodos de aprendizaje automático en aplicaciones de cienciometría es el foco de atención de esta tesis doctoral. Esta tesis propone nuevas contribuciones en el aprendizaje automático que podrían arrojar luz sobre el área de la cienciometría. Estas contribuciones están divididas en tres partes: Varios modelos supervisados (in)sensibles al coste son aprendidos para predecir el éxito científico de los artículos y los investigadores. Los modelos sensibles al coste no están interesados en maximizar la precisión de clasificación, sino en la minimización del coste total esperado derivado de los errores ocasionados. En este contexto, los editores de revistas científicas podrían disponer de una herramienta capaz de predecir el número de citas de un artículo en el fututo antes de ser publicado, mientras que los comités de promoción podrían predecir el incremento anual del índice h de los investigadores en los primeros años. Estos modelos predictivos podrían allanar el camino hacia nuevos sistemas de evaluación. Varios modelos gráficos probabilísticos son aprendidos para explotar y descubrir nuevas relaciones entre el gran número de índices bibliométricos existentes. En este contexto, la comunidad científica podría medir cómo algunos índices influyen en otros en términos probabilísticos y realizar propagación de la evidencia e inferencia abductiva para responder a preguntas bibliométricas. Además, la comunidad científica podría descubrir qué índices bibliométricos tienen mayor poder predictivo. Este es un problema de regresión multi-respuesta en el que el papel de cada variable, predictiva o respuesta, es desconocido de antemano. Los índices resultantes podrían ser muy útiles para la predicción, es decir, cuando se conocen sus valores, el conocimiento de cualquier valor no proporciona información sobre la predicción de otros índices bibliométricos. Un estudio bibliométrico sobre la investigación española en informática ha sido realizado bajo la cultura de publicar o morir. Este estudio se basa en una metodología de análisis de clusters que caracteriza la actividad en la investigación en términos de productividad, visibilidad, calidad, prestigio y colaboración internacional. Este estudio también analiza los efectos de la colaboración en la productividad y la visibilidad bajo diferentes circunstancias. ABSTRACT Machine learning and scientometrics are the scientific disciplines which are covered in this dissertation. Machine learning deals with the construction and study of algorithms that can learn from data, whereas scientometrics is mainly concerned with the analysis of science from a quantitative perspective. Nowadays, advances in machine learning provide the mathematical and statistical tools for properly working with the vast amount of scientometrics data stored in bibliographic databases. In this context, the use of novel machine learning methods in scientometrics applications is the focus of attention of this dissertation. This dissertation proposes new machine learning contributions which would shed light on the scientometrics area. These contributions are divided in three parts: Several supervised cost-(in)sensitive models are learned to predict the scientific success of articles and researchers. Cost-sensitive models are not interested in maximizing classification accuracy, but in minimizing the expected total cost of the error derived from mistakes in the classification process. In this context, publishers of scientific journals could have a tool capable of predicting the citation count of an article in the future before it is published, whereas promotion committees could predict the annual increase of the h-index of researchers within the first few years. These predictive models would pave the way for new assessment systems. Several probabilistic graphical models are learned to exploit and discover new relationships among the vast number of existing bibliometric indices. In this context, scientific community could measure how some indices influence others in probabilistic terms and perform evidence propagation and abduction inference for answering bibliometric questions. Also, scientific community could uncover which bibliometric indices have a higher predictive power. This is a multi-output regression problem where the role of each variable, predictive or response, is unknown beforehand. The resulting indices could be very useful for prediction purposes, that is, when their index values are known, knowledge of any index value provides no information on the prediction of other bibliometric indices. A scientometric study of the Spanish computer science research is performed under the publish-or-perish culture. This study is based on a cluster analysis methodology which characterizes the research activity in terms of productivity, visibility, quality, prestige and international collaboration. This study also analyzes the effects of collaboration on productivity and visibility under different circumstances.

Nematodes as indicators of the effect of soil fumigants on soil functioning

Debido al futuro incierto de la mayor parte de los fumigantes edáficos usados actualmente en la Unión Europea, que pueden implicar riesgos para la salud humana/animal y el medio ambiente, es necesario desarrollar programas de manejo integrado para el control de plagas de cultivos. Estos programas se incluyen como obligatorios en el Reglamento (EC) No. 1107/2009. De acuerdo con este Reglamento, es obligatoria la evaluación del riesgo asociado al uso de productos fitosanitarios sobre los organismos edáficos no diana y sus funciones, además de llevar a cabo ensayos con diferentes especies indicadoras para obtener datos de toxicidad que puedan ser usados posteriormente en la evaluación de riesgo. Sin embargo, la baja representatividad de algunas de estas especies indicadoras en el área Mediterránea supone una gran limitación. En esta situación, el Panel Científico de Productos Fitosanitarios y sus Residuos de la Autoridad Europea en Seguridad Alimentaria (EFSA), ha señalado la necesidad de modificar los datos ecotoxicológicos requeridos para evaluar los efectos adversos de los productos fitosanitarios de una manera más integrada, incluyendo criterios funcionales y estructurales mediante organismos como bacterias, hongos, protozoos y nematodos. De este modo, la EFSA ha recomendado el uso de los nematodos en la evaluación de la funcionalidad y estructura del suelo. Los nematodos están globalmente distribuidos y son morfológicamente diversos; esto junto con su gran abundancia y diversidad de respuestas a las perturbaciones edáficas, los convierte en indicadores adecuados del estado del suelo. Puesto que los nematodos interaccionan con muchos otros organismos que participan en diferentes eslabones de la red trófica edáfica, jugando papeles importantes en procesos edáficos esenciales en los agroescosistemas, la diversidad de nematodos es, a menudo, usada como indicador biológico de los efectos de las prácticas agrícolas en el estado del suelo. En los últimos años, diferentes índices basados en la comunidad nematológica han facilitado la interpretación de datos complejos sobre la ecología del suelo. Los índices de la red trófica edáfica, basados en la abundancia de grupos funcionales definidos como grupos C-P y grupos tróficos, permiten la evaluación de la funcionalidad de la red trófica edáfica. Por otra parte, la dificultad en la identificación taxonómica de nematodos para explicar su uso limitado como indicadores ecológicos, es ampliamente discutida, y existe cierta controversia en cuanto a la eficacia de los diferentes métodos de identificación de nematodos. Se argumenta que la identificación morfológica es difícil y puede llevar mucho tiempo debido a la falta de expertos especializados, y se afirma que las técnicas moleculares pueden resolver algunas limitaciones de las técnicas morfológicas como la identificación de juveniles. Sin embargo, los métodos de identificación molecular tienen también limitaciones; la mayoría de las bases de datos de secuencias de ADN están fuertemente orientadas hacia los nematodos fitoparásitos, los cuales representan sólo una parte de la comunidad edáfica de nematodos, mientras que hay poca información disponible de nematodos de vida libre a pesar de representar la mayoría de los nematodos edáficos. Este trabajo se centra en el estudio de los efectos de fumigantes edáficos en la funcionalidad del suelo a través del uso de diferentes indicadores basados en la comunidad de nematodos, como los índices de la red trófica, índices de diversidad, abundancia de los taxones más relevantes etc. También se han analizado otros indicadores funcionales relacionados con la supresividad edáfica, el ciclo de nutrientes o la actividad de la microfauna del suelo. En el capítulo 1, la diversidad de nematodos estudiada en una explotación comercial de fresa y sus alrededores durante dos campañas consecutivas en el suroeste español, fue baja en los suelos fumigados con fumigantes químicos ambas campañas y, aunque se observó una recuperación a lo largo de la campaña en la zona tratada, los suelos fumigados mostraron una condición perturbada permanente. La comunidad de nematodos estuvo más asociada al ciclo de nutrientes en la zona sin cultivar que en los suelos cultivados, y se observó poca relación entre la biomasa de las plantas y la estructura de la comunidad de nematodos. Los surcos sin tratar dentro de la zona de cultivo funcionaron como reservorio tanto de nematodos fitoparásitos como beneficiosos; sin embargo estas diferencias entre los surcos y los lomos de cultivo no fueron suficientes para mantener la supresividad edáfica en los surcos. Los suelos tratados fueron menos supresivos que los suelos sin tratar, y se observaron correlaciones positivas entre la supresividad edáfica y la estructura de la red trófica edáfica y la diversidad de nematodos. En el capítulo 2, se evaluaron los efectos de dos pesticidas orgánicos con efecto nematicida y dos nematicidas convencionales sobre las propiedades físico químicas del suelo, la diversidad de nematodos y la biomasa de las plantas en condiciones experimentales en dos tipos de suelo: suelos agrícolas poco diversos y suelos provenientes de una zona de vegetación natural muy diversos. El mayor efecto se observó en el tratamiento con neem, el cual indujo un gran incremento en el número de dauerlarvas en los suelos pobres en nutrientes, mientras que el mismo tratamiento indujo un incremento de poblaciones de nematodos bacterívoros, más estables y menos oportunistas, en los suelos del pinar ricos en materia orgánica. En el capítulo 3, se comparó la eficacia de métodos moleculares (TRFLP, Terminal Restriction Fragment Length Polymorphism) y morfológicos (microscopía de alta resolución) para la identificación de diferentes comunidades denematodos de España e Irlanda. Se compararon estadísticamente las diferencias y similitudes en la diversidad de nematodos, otros indicadores ecológicos y de la red trófica edáfica. Las identificaciones mediante el uso de TRFLP sólo detectó un porcentaje de los taxones presentes en las muestras de suelo identificadas morfológicamente, y los nematodos omnívoros y predadores no fueron detectados molecularmente en nuestro estudio. Los índices calculados en base a los nematodos micróboros mostraron más similitud cuando se identificaron morfológica y molecularmente que los índices basados en grupos tróficos más altos. Nuestros resultados muestran que, al menos con la técnica usada en este estudio, la identificación morfológica de nematodos es una herramienta fiable y más precisa que la identificación molecular, puesto que en general se obtiene una mayor resolución en la identificación de nematodos. En el capítulo 4, se estudiaron también los efectos de los nematicidas químicos sobre la comunidad de nematodos y la biomasa de las plantas en condiciones experimentales de campo, donde se aplicaron en una rotación de cultivo judía-col durante un ciclo de cultivo. Se aplicaron dos tipos de enmiendas orgánicas con el objetivo de mitigar el efecto negativo de los productos fitosanitarios sobre la diversidad edáfica. El efecto de los nematicidas sobre las propiedades del suelo y sobre la comunidad de nematodos fue más agudo que el efecto de las enmiendas. La incorporación de los restos de cosecha al final del ciclo de cultivo de la judía tuvo un gran efecto sobre la comunidad de nematodos, y aunque el número total de nematodos incrementó al final del experimento, se observó una condición perturbada permanente de la red trófica edáfica a lo largo del experimento. ABSTRACT Due to the uncertain future of the soil fumigants most commonly used in the EU, that might involve risks for human/animal health and the environment, there is a need to develop new integrated pest management programs, included as mandatory in the Regulation (EC) No. 1107/2009, to control crop diseases. According to this Regulation, evaluating the risk associated to the use of the plant production products (PPP) on non-target soil fauna and their function, and developing assays with different indicator species to obtain toxicity data to be used in the risk evaluation is mandatory. However, the low representativeness of some of these indicator species in the Mediterranean area is a relevant limitation. In this situation, the Scientific Panel of Plant Protection Products and their Residues of the European Food Safety Authority (EFSA) has pointed out the necessity of modifying the ecotoxicological data set required to evaluate non-target effects of PPP in a more integrated way, including structural and functional endpoints with organism such as bacteria, fungi, protists and nematodes. Thus, EFSA has recommended the use of nematodes in the assessment of the functional and structural features of the soil. Nematodes are globally distributed and morphologically diverse, and due to their high abundance and diversity of responses to soil disturbance, they are suitable indicators of the soil condition. Since nematodes interact with many other organisms as participants in several links of the soil food web, playing important roles in essential soil processes in agroecosystems, nematode diversity is often used as a biological indicator of the effects of agricultural practices on soil condition. In the last years, various indices based on soil nematode assemblages, have facilitated the interpretation of complex soil ecological data. Soil food web indices based on the abundances of functional guilds defined by C-P groups and trophic groups, permit evaluating soil food web functioning. On the other hand, the difficulty of nematode taxonomical identification is commonly argued to explain their limited used as ecological indicators, and there is a certain controversy in terms of the efficacy of various nematode identification methods. It is argued that the morphological identification is difficult and time consuming due to the lack of specialist knowledge, and it is claimed that molecular techniques can solve some limitations of morphological techniques such as the identification of juveniles. Nevertheless, molecular identification methods are limited too, since most of the DNA-based databases are strongly oriented towards plant-parasitic nematodes that represent only a fraction of the soil nematode community, while there is little information available on free-living nematodes, which represent most soil nematodes. This work focuses on the study of the effects of soil fumigants on soil functioning through the use of different indicators based on soil nematode community as soil food web indices, diversity indices, the abundance of more relevant taxa etc. Other functional indicators related to soil suppressiveness, nutrient cycling, or the activity of soil microfauna have been also studied. In chapter 1, nematode diversity assessed in a commercial strawberry farm and its surroundings for two consecutive growing seasons in southern Spain, was low in fumigated soils with chemical pesticides throughout both seasons and, although yearly recovery occurred within the treated fields, fumigated soils showed a permanent perturbed condition. The nematode community was more closely associated to nutrient cycling in the non-cropped than in the cropped soils, and the link between plant biomass and nematode community structure was weak. Non-treated furrows within the treated fields were a reservoir of both beneficial and plant-parasitic nematodes, but such difference between furrows and beds was not enough to maintain more suppressive soil assemblages in the furrows. Treated soils were less suppressive than unmanaged soils, and there was a positive and significant correlation between soil suppressiveness and soil food web structure and diversity. In chapter 2, the effects of two organic pesticides with nematicide effect and two chemical nematicides on soil physicalchemical properties, soil nematode diversity and plant biomass in experimental conditions were assessed in two types of soils: low diversity soils from an agricultural farm, and high diversity soils from a natural vegetation area. The larger effect was observed on the neem treatment, which induced a large boost of dauer juveniles in the nutrient-depleted soil, while the same treatment induced the increase of more stable, less opportunistic, populations of generalist bacterivore nematodes in the pine forest soil, rich in organic matter. In chapter 3, comparison of the efficiency of molecular (TRFLP, Terminal Restriction Fragment Length Polymorphism) and morphological (microscopy at high magnification) identification methods was carried out in different nematode communities from five sites of different land uses in Spain and Ireland. Differences and similarities on nematode diversity and other ecological and soil food web indices assessed by both methods, were statistically compared. Molecular identification with TRFLP only detected a percentage of the taxa present in the soil samples identified morphologically, and omnivores and predators were not detected molecularly in our study. Indices involving microbial feeding nematodes were more similar between identification methods than indices involving higher trophic links. Our results show that, at least with the technique used in this study, identifying nematodes morphologically is a reliable and more precise identification tool than molecular identification, since a higher taxonomic resolution is in general obtained compared to TRFLP. In chapter 4, the effect of chemical nematicides on nematode community descriptors and plant biomass was also studied in field conditions in an experimental area in which dazomet and dimethyl disulfide was applied in a bean-cabbage rotation system for a single season. Organic amendments were incorporated into the soil with the aim of mitigate the negative effect of the pesticides on soil diversity. The effect of the nematicides was much more noticeable than the effect of the amendments on soil properties and nematode community descriptors. The incorporation of bean crop residues into the soil at the end of bean crop cycle affected soil nematode community descriptors to a great extent, and although total number of nematodes increased at the end of the experiment, a permanent perturbed soil food web condition was observed along the experiment.

PRISMA: Model-driven development of aspect-oriented software architectures

This summary presents a methodology for supporting the development of AOSAs following the MDD paradigm. This new methodology is called PRISMA and allows the code generation from models which specify functional and non-functional requirements.

Arquitecturas basadas en microservicios

En este Trabajo Fin de Grado se ha realizado un estudio sobre una nueva tendencia emergente en el desarrollo de aplicaciones web. Esta tendencia se basa en un nuevo modelo de arquitectura conocido como micro servicios. La utilización de arquitecturas basadas en micro servicios, supone un nuevo punto de vista en el desarrollo de aplicaciones web completamente diferente al que se ha estado desarrollando en los últimos años, durante los cuales las aplicaciones web se han desplegado generalmente siguiendo arquitecturas monolíticas. Utilizando arquitecturas monolíticas el desarrollador descompone la aplicación web en tres capas: la interfaz de usuario, la lógica de la aplicación y el sistema de gestión de datos. Estas capas son ejecutadas habitualmente sobre una misma máquina (normalmente externalizando las bases de datos). Esto provoca que la flexibilidad sea mínima, que un pequeño fallo en cualquier punto tenga un gran impacto, que todas las funcionalidades estén escritas sobre un mismo lenguaje y que el escalado se haga horizontalmente de una manera ineficiente. Las arquitecturas basadas en micro servicios proponen sin embargo una arquitectura en la que cada funcionalidad quede dividida en un nuevo servicio web lo más independiente posible, lo cual va a mejorar en gran medida los puntos débiles de las aplicaciones monolíticas. Para poner en práctica y entender en mayor medida los conocimientos sobre este tipo de arquitecturas, se ha desarrollado un ejemplo de aplicación web basada en micro servicios. Por último, se ha analizado su funcionamiento, llegando a una serie de conclusiones.

Unificación de los protocolos de multipunto fiable optimizando la escalabilidad y el retardo

Las aplicaciones distribuidas que precisan de un servicio multipunto fiable son muy numerosas, y entre otras es posible citar las siguientes: bases de datos distribuidas, sistemas operativos distribuidos, sistemas de simulación interactiva distribuida y aplicaciones de distribución de software, publicaciones o noticias. Aunque en sus orígenes el dominio de aplicación de tales sistemas distribuidos estaba reducido a una única subred (por ejemplo una Red de Área Local) posteriormente ha surgido la necesidad de ampliar su aplicabilidad a interredes. La aproximación tradicional al problema del multipunto fiable en interredes se ha basado principalmente en los dos siguientes puntos: (1) proporcionar en un mismo protocolo muchas garantías de servicio (por ejemplo fiabilidad, atomicidad y ordenación) y a su vez algunas de éstas en distintos grados, sin tener en cuenta que muchas aplicaciones multipunto que precisan fiabilidad no necesitan otras garantías; y (2) extender al entorno multipunto las soluciones ya adoptadas en el entorno punto a punto sin considerar las características diferenciadoras; y de aquí, que se haya tratado de resolver el problema de la fiabilidad multipunto con protocolos extremo a extremo (protocolos de transporte) y utilizando esquemas de recuperación de errores, centralizados (las retransmisiones se hacen desde un único punto, normalmente la fuente) y globales (los paquetes solicitados se vuelven a enviar al grupo completo). En general, estos planteamientos han dado como resultado protocolos que son ineficientes en tiempo de ejecución, tienen problemas de escalabilidad, no hacen un uso óptimo de los recursos de red y no son adecuados para aplicaciones sensibles al retardo. En esta Tesis se investiga el problema de la fiabilidad multipunto en interredes operando en modo datagrama y se presenta una forma novedosa de enfocar el problema: es más óptimo resolver el problema de la fiabilidad multipunto a nivel de red y separar la fiabilidad de otras garantías de servicio, que pueden ser proporcionadas por un protocolo de nivel superior o por la propia aplicación. Siguiendo este nuevo enfoque se ha diseñado un protocolo multipunto fiable que opera a nivel de red (denominado RMNP). Las características más representativas del RMNP son las siguientes; (1) sigue una aproximación orientada al emisor, lo cual permite lograr un grado muy alto de fiabilidad; (2) plantea un esquema de recuperación de errores distribuido (las retransmisiones se hacen desde ciertos encaminadores intermedios que siempre estarán más cercanos a los miembros que la propia fuente) y de ámbito restringido (el alcance de las retransmisiones está restringido a un cierto número de miembros). Este esquema hace posible optimizar el retardo medio de distribución y disminuir la sobrecarga introducida por las retransmisiones; (3) incorpora en ciertos encaminadores funciones de agregación y filtrado de paquetes de control, que evitan problemas de implosión y reducen el tráfico que fluye hacia la fuente. Con el fin de evaluar el comportamiento del protocolo diseñado, se han realizado pruebas de simulación obteniéndose como principales conclusiones que, el RMNP escala correctamente con el tamaño del grupo, hace un uso óptimo de los recursos de red y es adecuado para aplicaciones sensibles al retardo.---ABSTRACT---There are many distributed applications that require a reliable multicast service, including: distributed databases, distributed operating systems, distributed interactive simulation systems and distribution applications of software, publications or news. Although the application domain of distributed systems of this type was originally confíned to a single subnetwork (for example, a Local Área Network), it later became necessary extend their applicability to internetworks. The traditional approach to the reliable multicast problem in internetworks is based mainly on the following two points: (1) provide a lot of service guarantees in one and the same protocol (for example, reliability, atomicity and ordering) and different levéis of guarantee in some cases, without taking into account that many multicast applications that require reliability do not need other guarantees, and (2) extend solutions adopted in the unicast environment to the multicast environment without taking into account their distinctive characteristics. So, the attempted solutions to the multicast reliability problem were end-to-end protocols (transport protocols) and centralized error recovery schemata (retransmissions made from a single point, normally the source) and global error retrieval schemata (the requested packets are retransmitted to the whole group). Generally, these approaches have resulted in protocols that are inefficient in execution time, have scaling problems, do not make optimum use of network resources and are not suitable for delay-sensitive applications. Here, the multicast reliability problem is investigated in internetworks operating in datagram mode and a new way of approaching the problem is presented: it is better to solve to the multicast reliability problem at network level and sepárate reliability from other service guarantees that can be supplied by a higher protocol or the application itself. A reliable multicast protocol that operates at network level (called RMNP) has been designed on the basis of this new approach. The most representative characteristics of the RMNP are as follows: (1) it takes a transmitter-oriented approach, which provides for a very high reliability level; (2) it provides for an error retrieval schema that is distributed (the retransmissions are made from given intermedíate routers that will always be closer to the members than the source itself) and of restricted scope (the scope of the retransmissions is confined to a given number of members), and this schema makes it possible to optimize the mean distribution delay and reduce the overload caused by retransmissions; (3) some routers include control packet aggregation and filtering functions that prevent implosión problems and reduce the traffic flowing towards the source. Simulation test have been performed in order to evalúate the behaviour of the protocol designed. The main conclusions are that the RMNP scales correctly with group size, makes optimum use of network resources and is suitable for delay-sensitive applications.

Exploring strategic farming choices to respond to mitigation and adaptation to climate change

Las alteraciones del sistema climático debido al aumento de concentraciones de gases de efecto invernadero (GEI) en la atmósfera, tendrán implicaciones importantes para la agricultura, el medio ambiente y la sociedad. La agricultura es una fuente importante de emisiones de gases de efecto invernadero (globalmente contribuye al 12% del total de GEI), y al mismo tiempo puede ser parte de la solución para mitigar las emisiones y adaptarse al cambio climático. Las acciones frente al desafío del cambio climático deben priorizar estrategias de adaptación y mitigación en la agricultura dentro de la agenda para el desarrollo de políticas. La agricultura es por tanto crucial para la conservación y el uso sostenible de los recursos naturales, que ya están sometidos a impactos del cambio climático, al mismo tiempo que debe suministrar alimentos para una población creciente. Por tanto, es necesaria una coordinación entre las actuales estrategias de política climática y agrícola. El concepto de agricultura climáticamente inteligente ha surgido para integrar todos estos servicios de la producción agraria. Al evaluar opciones para reducir las amenazas del cambio climático para la agricultura y el medio ambiente, surgen dos preguntas de investigación: • ¿Qué información es necesaria para definir prácticas agrarias inteligentes? • ¿Qué factores influyen en la implementación de las prácticas agrarias inteligentes? Esta Tesis trata de proporcionar información relevante sobre estas cuestiones generales con el fin de apoyar el desarrollo de la política climática. Se centra en sistemas agrícolas Mediterráneos. Esta Tesis integra diferentes métodos y herramientas para evaluar las alternativas de gestión agrícola y políticas con potencial para responder a las necesidades de mitigación y adaptación al cambio climático. La investigación incluye enfoques cuantitativos y cualitativos e integra variables agronómicas, de clima y socioeconómicas a escala local y regional. La investigación aporta una recopilación de datos sobre evidencia experimental existente, y un estudio integrado sobre el comportamiento de los agricultores y las posibles alternativas de cambio (por ejemplo, la tecnología, la gestión agrícola y la política climática). Los casos de estudio de esta Tesis - el humedal de Doñana (S España) y la región de Aragón (NE España) - permiten ilustrar dos sistemas Mediterráneos representativos, donde el uso intensivo de la agricultura y las condiciones semiáridas son ya una preocupación. Por este motivo, la adopción de estrategias de mitigación y adaptación puede desempeñar un papel muy importante a la hora de encontrar un equilibrio entre la equidad, la seguridad económica y el medio ambiente en los escenarios de cambio climático. La metodología multidisciplinar de esta tesis incluye una amplia gama de enfoques y métodos para la recopilación y el análisis de datos. La toma de datos se apoya en la revisión bibliográfica de evidencia experimental, bases de datos públicas nacionales e internacionales y datos primarios recopilados mediante entrevistas semi-estructuradas con los grupos de interés (administraciones públicas, responsables políticos, asesores agrícolas, científicos y agricultores) y encuestas con agricultores. Los métodos de análisis incluyen: meta-análisis, modelos de gestión de recursos hídricos (modelo WAAPA), análisis multicriterio para la toma de decisiones, métodos estadísticos (modelos de regresión logística y de Poisson) y herramientas para el desarrollo de políticas basadas en la ciencia. El meta-análisis identifica los umbrales críticos de temperatura que repercuten en el crecimiento y el desarrollo de los tres cultivos principales para la seguridad alimentaria (arroz, maíz y trigo). El modelo WAAPA evalúa el efecto del cambio climático en la gestión del agua para la agricultura de acuerdo a diferentes alternativas políticas y escenarios climáticos. El análisis multicriterio evalúa la viabilidad de las prácticas agrícolas de mitigación en dos escenarios climáticos de acuerdo a la percepción de diferentes expertos. Los métodos estadísticos analizan los determinantes y las barreras para la adopción de prácticas agrícolas de mitigación. Las herramientas para el desarrollo de políticas basadas en la ciencia muestran el potencial y el coste para reducir GEI mediante las prácticas agrícolas. En general, los resultados de esta Tesis proporcionan información sobre la adaptación y la mitigación del cambio climático a nivel de explotación para desarrollar una política climática más integrada y ayudar a los agricultores en la toma de decisiones. Los resultados muestran las temperaturas umbral y la respuesta del arroz, el maíz y el trigo a temperaturas extremas, siendo estos valores de gran utilidad para futuros estudios de impacto y adaptación. Los resultados obtenidos también aportan una serie de estrategias flexibles para la adaptación y la mitigación a escala local, proporcionando a su vez una mejor comprensión sobre las barreras y los incentivos para su adopción. La capacidad de mejorar la disponibilidad de agua y el potencial y el coste de reducción de GEI se han estimado para estas estrategias en los casos de estudio. Estos resultados podrían ayudar en el desarrollo de planes locales de adaptación y políticas regionales de mitigación, especialmente en las regiones Mediterráneas. ABSTRACT Alterations in the climatic system due to increased atmospheric concentrations of greenhouse gas emissions (GHG) are expected to have important implications for agriculture, the environment and society. Agriculture is an important source of GHG emissions (12 % of global anthropogenic GHG), but it is also part of the solution to mitigate emissions and to adapt to climate change. Responses to face the challenge of climate change should place agricultural adaptation and mitigation strategies at the heart of the climate change agenda. Agriculture is crucial for the conservation and sustainable use of natural resources, which already stand under pressure due to climate change impacts, increased population, pollution and fragmented and uncoordinated climate policy strategies. The concept of climate smart agriculture has emerged to encompass all these issues as a whole. When assessing choices aimed at reducing threats to agriculture and the environment under climate change, two research questions arise: • What information defines smart farming choices? • What drives the implementation of smart farming choices? This Thesis aims to provide information on these broad questions in order to support climate policy development focusing in some Mediterranean agricultural systems. This Thesis integrates methods and tools to evaluate potential farming and policy choices to respond to mitigation and adaptation to climate change. The assessment involves both quantitative and qualitative approaches and integrates agronomic, climate and socioeconomic variables at local and regional scale. The assessment includes the collection of data on previous experimental evidence, and the integration of farmer behaviour and policy choices (e.g., technology, agricultural management and climate policy). The case study areas -- the Doñana coastal wetland (S Spain) and the Aragón region (NE Spain) – illustrate two representative Mediterranean regions where the intensive use of agriculture and the semi-arid conditions are already a concern. Thus the adoption of mitigation and adaptation measures can play a significant role for reaching a balance among equity, economic security and the environment under climate change scenarios. The multidisciplinary methodology of this Thesis includes a wide range of approaches for collecting and analysing data. The data collection process include revision of existing experimental evidence, public databases and the contribution of primary data gathering by semi-structured interviews with relevant stakeholders (i.e., public administrations, policy makers, agricultural advisors, scientist and farmers among others) and surveys given to farmers. The analytical methods include meta-analysis, water availability models (WAAPA model), decision making analysis (MCA, multi-criteria analysis), statistical approaches (Logistic and Poisson regression models) and science-base policy tools (MACC, marginal abatement cost curves and SOC abatement wedges). The meta-analysis identifies the critical temperature thresholds which impact on the growth and development of three major crops (i.e., rice, maize and wheat). The WAAPA model assesses the effect of climate change for agricultural water management under different policy choices and climate scenarios. The multi-criteria analysis evaluates the feasibility of mitigation farming practices under two climate scenarios according to the expert views. The statistical approaches analyses the drivers and the barriers for the adoption of mitigation farming practices. The science-base policy tools illustrate the mitigation potential and cost effectiveness of the farming practices. Overall, the results of this Thesis provide information to adapt to, and mitigate of, climate change at farm level to support the development of a comprehensive climate policy and to assist farmers. The findings show the key temperature thresholds and response to extreme temperature effects for rice, maize and wheat, so such responses can be included into crop impact and adaptation models. A portfolio of flexible adaptation and mitigation choices at local scale are identified. The results also provide a better understanding of the stakeholders oppose or support to adopt the choices which could be used to incorporate in local adaptation plans and mitigation regional policy. The findings include estimations for the farming and policy choices on the capacity to improve water supply reliability, abatement potential and cost-effective in Mediterranean regions.

Change-impact driven agile architecting

Trabajo Ya Publicado de Congreso CORE A

New definitions of margin for multi-class Boosting algorithms

La familia de algoritmos de Boosting son un tipo de técnicas de clasificación y regresión que han demostrado ser muy eficaces en problemas de Visión Computacional. Tal es el caso de los problemas de detección, de seguimiento o bien de reconocimiento de caras, personas, objetos deformables y acciones. El primer y más popular algoritmo de Boosting, AdaBoost, fue concebido para problemas binarios. Desde entonces, muchas han sido las propuestas que han aparecido con objeto de trasladarlo a otros dominios más generales: multiclase, multilabel, con costes, etc. Nuestro interés se centra en extender AdaBoost al terreno de la clasificación multiclase, considerándolo como un primer paso para posteriores ampliaciones. En la presente tesis proponemos dos algoritmos de Boosting para problemas multiclase basados en nuevas derivaciones del concepto margen. El primero de ellos, PIBoost, está concebido para abordar el problema descomponiéndolo en subproblemas binarios. Por un lado, usamos una codificación vectorial para representar etiquetas y, por otro, utilizamos la función de pérdida exponencial multiclase para evaluar las respuestas. Esta codificación produce un conjunto de valores margen que conllevan un rango de penalizaciones en caso de fallo y recompensas en caso de acierto. La optimización iterativa del modelo genera un proceso de Boosting asimétrico cuyos costes dependen del número de etiquetas separadas por cada clasificador débil. De este modo nuestro algoritmo de Boosting tiene en cuenta el desbalanceo debido a las clases a la hora de construir el clasificador. El resultado es un método bien fundamentado que extiende de manera canónica al AdaBoost original. El segundo algoritmo propuesto, BAdaCost, está concebido para problemas multiclase dotados de una matriz de costes. Motivados por los escasos trabajos dedicados a generalizar AdaBoost al terreno multiclase con costes, hemos propuesto un nuevo concepto de margen que, a su vez, permite derivar una función de pérdida adecuada para evaluar costes. Consideramos nuestro algoritmo como la extensión más canónica de AdaBoost para este tipo de problemas, ya que generaliza a los algoritmos SAMME, Cost-Sensitive AdaBoost y PIBoost. Por otro lado, sugerimos un simple procedimiento para calcular matrices de coste adecuadas para mejorar el rendimiento de Boosting a la hora de abordar problemas estándar y problemas con datos desbalanceados. Una serie de experimentos nos sirven para demostrar la efectividad de ambos métodos frente a otros conocidos algoritmos de Boosting multiclase en sus respectivas áreas. En dichos experimentos se usan bases de datos de referencia en el área de Machine Learning, en primer lugar para minimizar errores y en segundo lugar para minimizar costes. Además, hemos podido aplicar BAdaCost con éxito a un proceso de segmentación, un caso particular de problema con datos desbalanceados. Concluimos justificando el horizonte de futuro que encierra el marco de trabajo que presentamos, tanto por su aplicabilidad como por su flexibilidad teórica. Abstract The family of Boosting algorithms represents a type of classification and regression approach that has shown to be very effective in Computer Vision problems. Such is the case of detection, tracking and recognition of faces, people, deformable objects and actions. The first and most popular algorithm, AdaBoost, was introduced in the context of binary classification. Since then, many works have been proposed to extend it to the more general multi-class, multi-label, costsensitive, etc... domains. Our interest is centered in extending AdaBoost to two problems in the multi-class field, considering it a first step for upcoming generalizations. In this dissertation we propose two Boosting algorithms for multi-class classification based on new generalizations of the concept of margin. The first of them, PIBoost, is conceived to tackle the multi-class problem by solving many binary sub-problems. We use a vectorial codification to represent class labels and a multi-class exponential loss function to evaluate classifier responses. This representation produces a set of margin values that provide a range of penalties for failures and rewards for successes. The stagewise optimization of this model introduces an asymmetric Boosting procedure whose costs depend on the number of classes separated by each weak-learner. In this way the Boosting procedure takes into account class imbalances when building the ensemble. The resulting algorithm is a well grounded method that canonically extends the original AdaBoost. The second algorithm proposed, BAdaCost, is conceived for multi-class problems endowed with a cost matrix. Motivated by the few cost-sensitive extensions of AdaBoost to the multi-class field, we propose a new margin that, in turn, yields a new loss function appropriate for evaluating costs. Since BAdaCost generalizes SAMME, Cost-Sensitive AdaBoost and PIBoost algorithms, we consider our algorithm as a canonical extension of AdaBoost to this kind of problems. We additionally suggest a simple procedure to compute cost matrices that improve the performance of Boosting in standard and unbalanced problems. A set of experiments is carried out to demonstrate the effectiveness of both methods against other relevant Boosting algorithms in their respective areas. In the experiments we resort to benchmark data sets used in the Machine Learning community, firstly for minimizing classification errors and secondly for minimizing costs. In addition, we successfully applied BAdaCost to a segmentation task, a particular problem in presence of imbalanced data. We conclude the thesis justifying the horizon of future improvements encompassed in our framework, due to its applicability and theoretical flexibility.