Estudio de la actividad cerebral durante la percepción y procesamiento afectivo de las expresiones faciales de la emoción

Las expresiones faciales de la emoción constituyen estímulos altamente relevantes en la interacción humana, dado que son señales comunicativas que nos permiten inferir el estado interno de otras personas. La función comunicativa de las expresiones faciales de la emoción ha sido objeto de gran interés y existe abundante literatura sobre el tema. Muchos autores han investigado los mecanismos involucrados en la percepción y decodificación de las expresiones faciales desde distintas perspectivas. En estudios realizados con medidas de la actividad cerebral de alta resolución temporal (electroencefalografía-EEG- y magnetoencefalografía-MEG) que se centran en el curso temporal del procesamiento perceptivo de las expresiones faciales de la emoción se ha encontrado una sensibilidad temprana a diversas emociones. Por ejemplo, el componente N170 ha mostrado sensibilidad diferenciada a las expresiones faciales de la emoción (ver revisión de Hinojosa, Mercado & Carretié, 2015). Un procedimiento utilizado habitualmente para investigar el procesamiento afectivo es el paradigma de priming afectivo, en el que primes y targets emocionales se presentan secuencialmente. La técnica de potenciales evocados (event-related potentials-ERP) se ha empleado habitualmente para explorar estos procesos y los estudios se han centrado en dos componentes principales: el N400 y el Potencial Tardío Positivo (Late Positive Potential-LPP). Se ha encontrado que el N400 es altamente sensible a la incongruencia semántica, mientras que su sensibilidad a la incongruencia afectiva no está tan clara. Por el contrario, se ha observado modulación del LPP debida a la incongruencia afectiva en ausencia de efectos en N400 (Herring et al., 2011)...

Un enfoque metalingüístico al procesamiento de documentos XML

Esta tesis defiende un enfoque metalingüístico al desarrollo de aplicaciones de procesamiento XML, según el cual estas aplicaciones se conciben como clases particulares de procesadores de lenguaje, se describen utilizando formalismos de especificación de alto nivel orientados a la implementación de lenguajes informáticos, y se generan automáticamente a partir de dichas especificaciones. La tesis comienza realizando un análisis unificado de las propuestas más relevantes al desarrollo dirigido por lenguajes de aplicaciones de procesamiento XML realizadas en el Grupo de Investigación en Ingeniería de Lenguajes Software y Aplicaciones (ILSA) de la Universidad Complutense de Madrid (UCM), tanto aquellas basadas en esquemas de traducción, como aquellas basadas en gramáticas de atributos. Como resultado de este análisis, se identifican las dos principales limitaciones de estas propuestas: (i) no abordar la relación existente entre gramáticas específicas para el procesamiento y gramáticas documentales, y (ii) no abordar adecuadamente la especificación modular de tareas complejas. Una vez identificadas estas limitaciones, la tesis se centra en paliar las mismas...

Detección de fraude bancario en tiempo real utilizando tecnologías de procesamiento distribuido

En este Trabajo de Fin de Máster se desarrollará un sistema de detección de fraude en pagos con tarjeta de crédito en tiempo real utilizando tecnologías de procesamiento distribuido. Concretamente se considerarán dos tecnologías: TIBCO, un conjunto de herramientas comerciales diseñadas para el procesamiento de eventos complejos, y Apache Spark, un sistema abierto para el procesamiento de datos en tiempo real. Además de implementar el sistema utilizando las dos tecnologías propuestas, un objetivo, otro objetivo de este Trabajo de Fin de Máster consiste en analizar y comparar estos dos sistemas implementados usados para procesamiento en tiempo real. Para la detección de fraude en pagos con tarjeta de crédito se aplicarán técnicas de aprendizaje máquina, concretamente del campo de anomaly/outlier detection. Como fuentes de datos que alimenten los sistemas, haremos uso de tecnologías de colas de mensajes como TIBCO EMS y Kafka. Los datos generados son enviados a estas colas para que los respectivos sistemas puedan procesarlos y aplicar el algoritmo de aprendizaje máquina, determinando si una nueva instancia es fraude o no. Ambos sistemas hacen uso de una base de datos MongoDB para almacenar los datos generados de forma pseudoaleatoria por los generadores de mensajes, correspondientes a movimientos de tarjetas de crédito. Estos movimientos posteriormente serán usados como conjunto de entrenamiento para el algoritmo de aprendizaje máquina.

Reconocimiento de una plataforma para aterrizaje de UAV mediante procesamiento de imágenes

En el año 2016 se vendieron en EE.UU más de un millón de Unmanned Aerial Vehicles (UAVs, Vehículos aéreos no tripulados), casi el doble que el año anterior, país del que se dispone de información. Para el año 2020 se estima que este mercado alcance los 5.600 millones de dólares en todo el mundo, creciendo a un ritmo del 30% anual. Este crecimiento demuestra que existe un mercado en expansión con muchas y diversas oportunidades de investigación. El rango de aplicaciones en los que se utiliza este tipo de vehículos es innumerable. Desde finales del s.XX, los UAVs han estado presentes en multitud de aplicaciones, principalmente en misiones de reconocimiento. Su principal ventaja radica en que pueden ser utilizados en situaciones de alto riesgo sin suponer una amenaza para ningún tripulante. En los últimos años, la fabricación de vehículos asequibles económicamente ha permitido que su uso se extienda a otros sectores. A día de hoy uno de los campos en los que ha adquirido gran relevancia es en agricultura, contribuyendo a la automatización y monitorización de cultivos, pero también se ha extendido su uso a diferentes sistemas, tales como seguridad, cartografía o monitorización, entre otros [1]. Es en esta situación en la que se propone el proyecto SALACOM [2], que explora la posibilidad de utilizar esta tecnología en sistemas de repuesta rápida para la detección y contención de vertidos contaminantes en entornos acuáticos con el apoyo de vehículos autónomos marinos de superficie (USV, Unmanned Surface Vehicles). En el mencionado proyecto se pretende utilizar sistemas UAVs para detectar y analizar las zonas de vertido y proveer la información respecto a la localización y las técnicas de contención adecuadas a los sistemas USV. Una vez se haya realizado el análisis de la situación del vertido, los USV trabajarían conjuntamente con los UAVs para desplegar las barreras de protección seleccionadas en la zona afectada. Para esto, los UAVs o drones, términos similares en lo que respecta a este proyecto y que a lo largo de esta memoria se usarán indistintamente, deben ser capaces de despegar desde los USV y volver a aterrizar sobre ellos una vez realizada su labor. El proyecto que se describe en la presente memoria se centra en la fase de aterrizaje y, más concretamente, en la detección de la plataforma seleccionada como plantilla mediante técnicas de tratamiento de imágenes. Esto serviría como sistema de apoyo para guiar el dron hacia la plataforma para que pueda realizar el descenso correctamente y finalizar así su misión o bien para realizar operaciones de recarga de la batería. El dron está equipado con la correspondiente cámara de visión a bordo, con la que obtiene las imágenes, las procesa e identifica la plataforma para dirigirse hacia ella, si bien, dado que el sistema de procesamiento de imágenes no se encuentra totalmente operativo, este trabajo se centra en el desarrollo de una aplicación software independiente del sistema de visión a bordo del dron, basada en el desarrollo de técnicas de reconocimiento de la plataforma. La plataforma a utilizar proviene de una patente [3], consistente en una figura geométrica con formas características, de muy difícil aparición en entornos de exterior. La figura pintada en negro se halla impresa sobre un panel de fondo blanco de 1m × 1m de superficie. En este trabajo se han explorado diversas opciones disponibles para realizar la identificación de las regiones de interés. El principal objetivo es realizar la selección de una tecnología que pueda cumplir potencialmente con los criterios necesarios para llevar a cabo la tarea y seleccionar los métodos de detección adecuados para realizar la identificación de la figura contenida en la plataforma. Se ha pretendido utilizar tecnologías de fácil uso, amplío soporte y, cuando ha sido posible, de código libre. Todo ello integrado en una aplicación informática, que es la que se presenta en el presente trabajo.