Implementación de un detector de coral utilizando filtros Gabor Wavelets y máquinas de aprendizaje

Este trabajo se enfoca en la implementación de un detector de arrecife de coral de desempeño rápido que se utiliza para un vehículo autónomo submarino (Autonomous Underwater Vehicle, AUV, por sus siglas en inglés). Una detección rápida de la presencia de coral asegura la estabilización del AUV frente al arrecife en el menor tiempo posible, evitando colisiones con el coral. La detección de coral se hace en una imagen que captura la escena que percibe la cámara del AUV. Se realiza una clasificación píxel por píxel entre dos clases: arrecife de coral y el plano de fondo que no es coral. A cada píxel de la imagen se le asigna un vector característico, el mismo que se genera mediante el uso de filtros Gabor Wavelets. Éstos son implementados en C++ y la librería OpenCV. Los vectores característicos son clasificados a través de nueve algoritmos de máquinas de aprendizaje. El desempeño de cada algoritmo se compara mediante la precisión y el tiempo de ejecución. El algoritmo de Árboles de Decisión resultó ser el más rápido y preciso de entre todos los algoritmos. Se creó una base de datos de 621 imágenes de corales de Belice (110 imágenes de entrenamiento y 511 imágenes de prueba).

Multi-class sentiment analysis using a hierarchical logistic model tree approach

En este trabajo se propone un nuevo sistema híbrido para el análisis de sentimientos en clase múltiple basado en el uso del diccionario General Inquirer (GI) y un enfoque jerárquico del clasificador Logistic Model Tree (LMT). Este nuevo sistema se compone de tres capas, la capa bipolar (BL) que consta de un LMT (LMT-1) para la clasificación de la polaridad de sentimientos, mientras que la segunda capa es la capa de la Intensidad (IL) y comprende dos LMTs (LMT-2 y LMT3) para detectar por separado tres intensidades de sentimientos positivos y tres intensidades de sentimientos negativos. Sólo en la fase de construcción, la capa de Agrupación (GL) se utiliza para agrupar las instancias positivas y negativas mediante el empleo de 2 k-means, respectivamente. En la fase de Pre-procesamiento, los textos son segmentados por palabras que son etiquetadas, reducidas a sus raíces y sometidas finalmente al diccionario GI con el objetivo de contar y etiquetar sólo los verbos, los sustantivos, los adjetivos y los adverbios con 24 marcadores que se utilizan luego para calcular los vectores de características. En la fase de Clasificación de Sentimientos, los vectores de características se introducen primero al LMT-1, a continuación, se agrupan en GL según la etiqueta de clase, después se etiquetan estos grupos de forma manual, y finalmente las instancias positivas son introducidas a LMT-2 y las instancias negativas a LMT-3. Los tres árboles están entrenados y evaluados usando las bases de datos Movie Review y SenTube con validación cruzada estratificada de 10-pliegues. LMT-1 produce un árbol de 48 hojas y 95 de tamaño, con 90,88% de exactitud, mientras que tanto LMT-2 y LMT-3 proporcionan dos árboles de una hoja y uno de tamaño, con 99,28% y 99,37% de exactitud,respectivamente. Los experimentos muestran que la metodología de clasificación jerárquica propuesta da un mejor rendimiento en comparación con otros enfoques prevalecientes.

La biodiversidad urbana como síntoma de una ciudad sostenible. Estudio de la zona del Yanuncay en Cuenca, Ecuador

Al testear la situación de la biodiversidad urbana y los espacios verdes en la zona del Yanuncay de Cuenca (Ecuador), se pretendió revelar particularidades de la co-determinación entre la biodiversidad y las áreas verdes al interior de la ciudad. Se calcularon seis indicadores y tres índices que mostraron niveles alarmantemente bajos, que sugieren la necesidad de acciones inmediatas con el fin de recuperar la biodiversidad perdida. Por ejemplo, en el caso del indicador de la Permeabilidad del Suelo Público el 83.53% del suelo no es permeable; en cuanto a la Proximidad a Espacios Verdes el 98.82% del área de estudio no se aproxima al objetivo mínimo; en lo referente al cálculo de la Densidad de Árboles por Tramo de Calle el 98.83% de los tramos tienen arbolado insuficiente. Un aporte importante del trabajo es la construcción del Índice de Verde Urbano (IVU) que conjuga el indicador de Superficie Verde por Habitante con el de Proximidad Simultánea a Tres Tipos de Espacios Verdes, de este modo se puede tener una mirada tanto de la cantidad como de la cobertura e influencia, a distintas escalas, que estas áreas tienen sobre las personas. En este índice se constata que el 91.76% del área no cumple con el valor mínimo. Estos datos nos permiten afirmar que la ciudad actual y su producción de áreas verdes no contribuyen a la sostenibilidad ecológica y por ende a la biodiversidad urbana. Si no se proponen cambios urgentes al modelo de ciudad vigente, estos valores se volverán aún más alarmantes.