Metodología para la identificación de formas mediante la transformación markoviana de su contorno

Programa de doctorado: Cibernética y Telecomunicación

A pesar del nihilismo : El nivel ontológico de la comunidad de valores en la teoría del reconocimiento de Axel Honneth

A. Honneth diagnostica que tanto la filosofía social como la sociología luego de Nietzsche han expresado de diferentes formas particulares ("desencantamiento del mundo", "tragedia de la cultura", "anomia", etc.) el nihilismo presente en las sociedades modernas. Así y todo, el autor establece a la solidaridad que se da en el seno de la "comunidad de valores" compartidos en una sociedad (además del amor y el derecho) una instancia fundamental para que se produzca el reconocimiento intersubjetivo entre los individuos. A su vez, en la teoría desarrollada por Honneth aparece expresado un avance de las comunidades postradicionales en el marco de las sociedades modernas, las cuales posibilitarían un momento en donde el reconocimiento se daría con menos potencialidad de dolor y más relajamiento para el individuo en comparación con las sociedades estamentales tradicionales. De estas dos cuestiones: (1) "comunidad de valores" a pesar del nihilismo diagnosticado y (2) pasaje a las comunidades postradicionales como sustento de las sociedades modernas con su característica apertura radical del horizonte de valores, es necesario preguntarse: ¿Cómo es reconciliable el nivel ontológico del "vivir juntos" de la "comunidad de valores", en el marco de una sociedad moderna nihilista, la cual permite el aumento exponencial de las posibilidades de los grupos o individuos de generar nuevas formas de encontrar su necesario reconocimiento de manera facilitada, sabiendo que esto puede llegar a derivar en formaciones sociales con valores contrarios a los valores propios de la comunidad de valores?

Asociación y reconocimiento. Ejes centrales para la reconstrucción del ideal democrático de la educación

Desde la perspectiva deweyniana son múltiples las formas de asociación humana que pueden constituirse, pero frente a ellas aparece el problema de extraer los rasgos deseables de formas de vida en comunidad que realmente existen y emplearlos para criticar los rasgos indeseables y sugerir su mejora. Esto se hace necesario cuando han prevalecido formas de vida social que ponen barreras al libre intercambio y comunicación de experiencias. La importancia dada a las condiciones y procesos de la asociación se fundamenta en la particular concepción de democracia que tiene el autor. Una democracia es más que una forma de gobierno es, en primer término, una forma de vivir asociado, de experiencia comunicada juntamente. Y un principio educativo. En este contexto conceptual resulta interesante hacer un análisis del concepto de reconocimiento, presentado por Axel Honneth, especialmente profundizando con los aportes de John Dewey que el propio autor señala. Se destaca de esta manera que Dewey colabora con el concepto de reconocimiento en la medida que sostiene que mientras el pensamiento imperante se aferre a la oposición tradicional entre sujeto y objeto más es el daño ejercido sobre la praxis de la vida social; y de esta manera siguen perdurando los dualismos que ha denunciado largamente. En la misma línea, otro aporte importante se ve en su desarrollo del concepto de interacción o comunicación con el que deja claro que el mundo no es accesible en un estado de preocupación por uno mismo, sino en una interacción fluida con el contexto amplio que nos rodea. La intención de este trabajo es profundizar en esta vinculación entre la perspectiva de Dewey y la de Honneth, con el objetivo también de fortalecer los argumentos que le dan relevancia a la teoría pedagógica para definir con mayor claridad el sentido de lo "social" como función de la educación. Porque, en la medida que fortalezcamos este carácter moral de la educación que se preocupa por la reflexión sobre los hechos que nos vinculan y conciernen, podremos elevar la consciencia sobre los problemas sociales y educativos que hoy se manifiestan y encontrarles soluciones posibles.

A pesar del nihilismo : El nivel ontológico de la comunidad de valores en la teoría del reconocimiento de Axel Honneth

A. Honneth diagnostica que tanto la filosofía social como la sociología luego de Nietzsche han expresado de diferentes formas particulares ("desencantamiento del mundo", "tragedia de la cultura", "anomia", etc.) el nihilismo presente en las sociedades modernas. Así y todo, el autor establece a la solidaridad que se da en el seno de la "comunidad de valores" compartidos en una sociedad (además del amor y el derecho) una instancia fundamental para que se produzca el reconocimiento intersubjetivo entre los individuos. A su vez, en la teoría desarrollada por Honneth aparece expresado un avance de las comunidades postradicionales en el marco de las sociedades modernas, las cuales posibilitarían un momento en donde el reconocimiento se daría con menos potencialidad de dolor y más relajamiento para el individuo en comparación con las sociedades estamentales tradicionales. De estas dos cuestiones: (1) "comunidad de valores" a pesar del nihilismo diagnosticado y (2) pasaje a las comunidades postradicionales como sustento de las sociedades modernas con su característica apertura radical del horizonte de valores, es necesario preguntarse: ¿Cómo es reconciliable el nivel ontológico del "vivir juntos" de la "comunidad de valores", en el marco de una sociedad moderna nihilista, la cual permite el aumento exponencial de las posibilidades de los grupos o individuos de generar nuevas formas de encontrar su necesario reconocimiento de manera facilitada, sabiendo que esto puede llegar a derivar en formaciones sociales con valores contrarios a los valores propios de la comunidad de valores?

A pesar del nihilismo : El nivel ontológico de la comunidad de valores en la teoría del reconocimiento de Axel Honneth

A. Honneth diagnostica que tanto la filosofía social como la sociología luego de Nietzsche han expresado de diferentes formas particulares ("desencantamiento del mundo", "tragedia de la cultura", "anomia", etc.) el nihilismo presente en las sociedades modernas. Así y todo, el autor establece a la solidaridad que se da en el seno de la "comunidad de valores" compartidos en una sociedad (además del amor y el derecho) una instancia fundamental para que se produzca el reconocimiento intersubjetivo entre los individuos. A su vez, en la teoría desarrollada por Honneth aparece expresado un avance de las comunidades postradicionales en el marco de las sociedades modernas, las cuales posibilitarían un momento en donde el reconocimiento se daría con menos potencialidad de dolor y más relajamiento para el individuo en comparación con las sociedades estamentales tradicionales. De estas dos cuestiones: (1) "comunidad de valores" a pesar del nihilismo diagnosticado y (2) pasaje a las comunidades postradicionales como sustento de las sociedades modernas con su característica apertura radical del horizonte de valores, es necesario preguntarse: ¿Cómo es reconciliable el nivel ontológico del "vivir juntos" de la "comunidad de valores", en el marco de una sociedad moderna nihilista, la cual permite el aumento exponencial de las posibilidades de los grupos o individuos de generar nuevas formas de encontrar su necesario reconocimiento de manera facilitada, sabiendo que esto puede llegar a derivar en formaciones sociales con valores contrarios a los valores propios de la comunidad de valores?

Asociación y reconocimiento. Ejes centrales para la reconstrucción del ideal democrático de la educación

Desde la perspectiva deweyniana son múltiples las formas de asociación humana que pueden constituirse, pero frente a ellas aparece el problema de extraer los rasgos deseables de formas de vida en comunidad que realmente existen y emplearlos para criticar los rasgos indeseables y sugerir su mejora. Esto se hace necesario cuando han prevalecido formas de vida social que ponen barreras al libre intercambio y comunicación de experiencias. La importancia dada a las condiciones y procesos de la asociación se fundamenta en la particular concepción de democracia que tiene el autor. Una democracia es más que una forma de gobierno es, en primer término, una forma de vivir asociado, de experiencia comunicada juntamente. Y un principio educativo. En este contexto conceptual resulta interesante hacer un análisis del concepto de reconocimiento, presentado por Axel Honneth, especialmente profundizando con los aportes de John Dewey que el propio autor señala. Se destaca de esta manera que Dewey colabora con el concepto de reconocimiento en la medida que sostiene que mientras el pensamiento imperante se aferre a la oposición tradicional entre sujeto y objeto más es el daño ejercido sobre la praxis de la vida social; y de esta manera siguen perdurando los dualismos que ha denunciado largamente. En la misma línea, otro aporte importante se ve en su desarrollo del concepto de interacción o comunicación con el que deja claro que el mundo no es accesible en un estado de preocupación por uno mismo, sino en una interacción fluida con el contexto amplio que nos rodea. La intención de este trabajo es profundizar en esta vinculación entre la perspectiva de Dewey y la de Honneth, con el objetivo también de fortalecer los argumentos que le dan relevancia a la teoría pedagógica para definir con mayor claridad el sentido de lo "social" como función de la educación. Porque, en la medida que fortalezcamos este carácter moral de la educación que se preocupa por la reflexión sobre los hechos que nos vinculan y conciernen, podremos elevar la consciencia sobre los problemas sociales y educativos que hoy se manifiestan y encontrarles soluciones posibles.

Identificación y reconocimiento de matrículas de automóviles con MATLAB

Este Proyecto Fin de Carrera trata sobre el reconocimiento e identificación de caracteres de matrículas de automóviles. Este tipo de sistemas de reconocimiento también se los conoce mundialmente como sistemas ANPR ("Automatic Number Plate Recognition") o LPR ("License Plate Recognition"). La gran cantidad de vehículos y logística que se mueve cada segundo por todo el planeta, hace necesaria su registro para su tratamiento y control. Por ello, es necesario implementar un sistema que pueda identificar correctamente estos recursos, para su posterior procesado, construyendo así una herramienta útil, ágil y dinámica. El presente trabajo ha sido estructurado en varias partes. La primera de ellas nos muestra los objetivos y las motivaciones que se persiguen con la realización de este proyecto. En la segunda, se abordan y desarrollan todos los diferentes procesos teóricos y técnicos, así como matemáticos, que forman un sistema ANPR común, con el fin de implementar una aplicación práctica que pueda demostrar la utilidad de estos en cualquier situación. En la tercera, se desarrolla esa parte práctica en la que se apoya la base teórica del trabajo. En ésta se describen y desarrollan los diversos algoritmos, creados con el fin de estudiar y comprobar todo lo planteado hasta ahora, así como observar su comportamiento. Se implementan varios procesos característicos del reconocimiento de caracteres y patrones, como la detección de áreas o patrones, rotado y transformación de imágenes, procesos de detección de bordes, segmentación de caracteres y patrones, umbralización y normalización, extracción de características y patrones, redes neuronales, y finalmente el reconocimiento óptico de caracteres o comúnmente conocido como OCR. La última parte refleja los resultados obtenidos a partir del sistema de reconocimiento de caracteres implementado para el trabajo y se exponen las conclusiones extraídas a partir de éste. Finalmente se plantean las líneas futuras de mejora, desarrollo e investigación, para poder realizar un sistema más eficiente y global. This Thesis deals about license plate characters recognition and identification. These kinds of systems are also known worldwide as ANPR systems ("Automatic Number Plate Recognition") or LPR ("License Plate Recognition"). The great number of vehicles and logistics moving every second all over the world, requires a registration for treatment and control. Thereby, it’s therefore necessary to implement a system that can identify correctly these resources, for further processing, thus building a useful, flexible and dynamic tool. This work has been structured into several parts. The first one shows the objectives and motivations attained by the completion of this project. In the second part, it’s developed all the different theoretical and technical processes, forming a common ANPR system in order to implement a practical application that can demonstrate the usefulness of these ones on any situation. In the third, the practical part is developed, which is based on the theoretical work. In this one are described and developed various algorithms, created to study and verify all the questions until now suggested, and complain the behavior of these systems. Several recognition of characters and patterns characteristic processes are implemented, such as areas or patterns detection, image rotation and transformation, edge detection processes, patterns and character segmentation, thresholding and normalization, features and patterns extraction, neural networks, and finally the optical character recognition or commonly known like OCR. The last part shows the results obtained from the character recognition system implemented for this thesis and the outlines conclusions drawn from it. Finally, future lines of improvement, research and development are proposed, in order to make a more efficient and comprehensive system.

Desarrollo y evaluación de un sistema de teleoperación de robots basado en reconocimiento de gestos usando el sensor Kinect

En este Proyecto Fin de Carrera, se presenta un sistema de reconocimiento de gestos para teleoperar robots basado en el sensor Kinect. El proyecto se divide en dos partes, la primera relativa al diseño y evaluación de un sistema de reconocimiento de gestos basado en el sensor Kinect; y la segunda, relativa a la teleoperación de robots usando el sistema de reconocimiento de gestos desarrollado. En la primera parte, se enumeran las características y limitaciones del sensor Kinect. Posteriormente, se analiza la detección de movimiento y se presenta la máquina de estados propuesta para detectar el movimiento de un gesto. A continuación, se explican los posibles preprocesados de un esqueleto en 3 dimensiones para mejorar la detección de gestos y el algoritmo utilizado para la detección de gestos, el algoritmo de Alineamiento Temporal Dinámico (DTW). Por último, se expone con detalle el software desarrollado de reconocimiento y evaluación de gestos, el Evaluador de Gestos, y se realiza un análisis de varias evaluaciones realizadas con distintos perfiles de configuración donde se extraen las conclusiones de acierto, fiabilidad y precisión de cada configuración. En la segunda parte, se expone el sistema de teleoperación del robots y su integración con el evaluador de gestos: este sistema controla el robot Lego Mindstorm mediante la detección de gestos o el reconocimiento de voz. Por último, se exponen las conclusiones finales del proyecto.

Higher-order regularization and morphological techniques for image segmentation

La segmentación de imágenes es un campo importante de la visión computacional y una de las áreas de investigación más activas, con aplicaciones en comprensión de imágenes, detección de objetos, reconocimiento facial, vigilancia de vídeo o procesamiento de imagen médica. La segmentación de imágenes es un problema difícil en general, pero especialmente en entornos científicos y biomédicos, donde las técnicas de adquisición imagen proporcionan imágenes ruidosas. Además, en muchos de estos casos se necesita una precisión casi perfecta. En esta tesis, revisamos y comparamos primero algunas de las técnicas ampliamente usadas para la segmentación de imágenes médicas. Estas técnicas usan clasificadores a nivel de pixel e introducen regularización sobre pares de píxeles que es normalmente insuficiente. Estudiamos las dificultades que presentan para capturar la información de alto nivel sobre los objetos a segmentar. Esta deficiencia da lugar a detecciones erróneas, bordes irregulares, configuraciones con topología errónea y formas inválidas. Para solucionar estos problemas, proponemos un nuevo método de regularización de alto nivel que aprende información topológica y de forma a partir de los datos de entrenamiento de una forma no paramétrica usando potenciales de orden superior. Los potenciales de orden superior se están popularizando en visión por computador, pero la representación exacta de un potencial de orden superior definido sobre muchas variables es computacionalmente inviable. Usamos una representación compacta de los potenciales basada en un conjunto finito de patrones aprendidos de los datos de entrenamiento que, a su vez, depende de las observaciones. Gracias a esta representación, los potenciales de orden superior pueden ser convertidos a potenciales de orden 2 con algunas variables auxiliares añadidas. Experimentos con imágenes reales y sintéticas confirman que nuestro modelo soluciona los errores de aproximaciones más débiles. Incluso con una regularización de alto nivel, una precisión exacta es inalcanzable, y se requeire de edición manual de los resultados de la segmentación automática. La edición manual es tediosa y pesada, y cualquier herramienta de ayuda es muy apreciada. Estas herramientas necesitan ser precisas, pero también lo suficientemente rápidas para ser usadas de forma interactiva. Los contornos activos son una buena solución: son buenos para detecciones precisas de fronteras y, en lugar de buscar una solución global, proporcionan un ajuste fino a resultados que ya existían previamente. Sin embargo, requieren una representación implícita que les permita trabajar con cambios topológicos del contorno, y esto da lugar a ecuaciones en derivadas parciales (EDP) que son costosas de resolver computacionalmente y pueden presentar problemas de estabilidad numérica. Presentamos una aproximación morfológica a la evolución de contornos basada en un nuevo operador morfológico de curvatura que es válido para superficies de cualquier dimensión. Aproximamos la solución numérica de la EDP de la evolución de contorno mediante la aplicación sucesiva de un conjunto de operadores morfológicos aplicados sobre una función de conjuntos de nivel. Estos operadores son muy rápidos, no sufren de problemas de estabilidad numérica y no degradan la función de los conjuntos de nivel, de modo que no hay necesidad de reinicializarlo. Además, su implementación es mucho más sencilla que la de las EDP, ya que no requieren usar sofisticados algoritmos numéricos. Desde un punto de vista teórico, profundizamos en las conexiones entre operadores morfológicos y diferenciales, e introducimos nuevos resultados en este área. Validamos nuestra aproximación proporcionando una implementación morfológica de los contornos geodésicos activos, los contornos activos sin bordes, y los turbopíxeles. En los experimentos realizados, las implementaciones morfológicas convergen a soluciones equivalentes a aquéllas logradas mediante soluciones numéricas tradicionales, pero con ganancias significativas en simplicidad, velocidad y estabilidad. ABSTRACT Image segmentation is an important field in computer vision and one of its most active research areas, with applications in image understanding, object detection, face recognition, video surveillance or medical image processing. Image segmentation is a challenging problem in general, but especially in the biological and medical image fields, where the imaging techniques usually produce cluttered and noisy images and near-perfect accuracy is required in many cases. In this thesis we first review and compare some standard techniques widely used for medical image segmentation. These techniques use pixel-wise classifiers and introduce weak pairwise regularization which is insufficient in many cases. We study their difficulties to capture high-level structural information about the objects to segment. This deficiency leads to many erroneous detections, ragged boundaries, incorrect topological configurations and wrong shapes. To deal with these problems, we propose a new regularization method that learns shape and topological information from training data in a nonparametric way using high-order potentials. High-order potentials are becoming increasingly popular in computer vision. However, the exact representation of a general higher order potential defined over many variables is computationally infeasible. We use a compact representation of the potentials based on a finite set of patterns learned fromtraining data that, in turn, depends on the observations. Thanks to this representation, high-order potentials can be converted into pairwise potentials with some added auxiliary variables and minimized with tree-reweighted message passing (TRW) and belief propagation (BP) techniques. Both synthetic and real experiments confirm that our model fixes the errors of weaker approaches. Even with high-level regularization, perfect accuracy is still unattainable, and human editing of the segmentation results is necessary. The manual edition is tedious and cumbersome, and tools that assist the user are greatly appreciated. These tools need to be precise, but also fast enough to be used in real-time. Active contours are a good solution: they are good for precise boundary detection and, instead of finding a global solution, they provide a fine tuning to previously existing results. However, they require an implicit representation to deal with topological changes of the contour, and this leads to PDEs that are computationally costly to solve and may present numerical stability issues. We present a morphological approach to contour evolution based on a new curvature morphological operator valid for surfaces of any dimension. We approximate the numerical solution of the contour evolution PDE by the successive application of a set of morphological operators defined on a binary level-set. These operators are very fast, do not suffer numerical stability issues, and do not degrade the level set function, so there is no need to reinitialize it. Moreover, their implementation is much easier than their PDE counterpart, since they do not require the use of sophisticated numerical algorithms. From a theoretical point of view, we delve into the connections between differential andmorphological operators, and introduce novel results in this area. We validate the approach providing amorphological implementation of the geodesic active contours, the active contours without borders, and turbopixels. In the experiments conducted, the morphological implementations converge to solutions equivalent to those achieved by traditional numerical solutions, but with significant gains in simplicity, speed, and stability.

El aprendizaje en el proyecto URBANO

Se presenta el estado actual del proyecto URBANO, que en la versión 8.02 es una arquitectura distribuida de componentes orientada al diseño de aplicaciones en robots sociales. Se utiliza SOAP como mecanismo de integración remota. Se han diseñado nuevos componentes que permiten diferentes formas de aprendizaje. Por un lado, se ha diseñado una aplicación Android que posibilita la integración del móvil o tablet al control del robot. Por otro se ha desarrollado una ontología que permite representar, no solo conceptos, sino el aprendizaje propiamente dicho y se suman a los ya disponibles para la sintetización y reconocimiento de voces, gestión de gestos de cara y brazos, generación de trayectorias y navegación segura, modelo de estado de ánimo del robot y ejecución de tareas definidas por el usuario mediante el lenguaje propio UPL (Urbano Programming Language).

Aprendizaje en robots sociales: El caso de Urbano

Se presenta el estado actual del proyecto URBANO, que en la versión 8.02 es una arquitectura distribuida de componentes orientada al diseño de aplicaciones en robots sociales. Se utiliza SOAP como mecanismo de integración remota. Se han diseñado nuevos componentes que permiten diferentes formas de aprendizaje. Por un lado, se ha diseñado una aplicación Android que posibilita la integración del móvil o tablet al control del robot. Por otro se ha desarrollado una ontología que permite representar, no solo conceptos, sino el aprendizaje propiamente dicho y se suman a los ya disponibles para la sintetización y reconocimiento de voces, gestión de gestos de cara y brazos, generación de trayectorias y navegación segura, modelo de estado de ánimo del robot y ejecución de tareas definidas por el usuario mediante el lenguaje propio UPL (Urbano Programming Language)

Reconocimiento de gestos basado en acelerómetros

En los últimos años, ha crecido de forma significativa el interés por la utilización de dispositivos capaces de reconocer gestos humanos. En este trabajo, se pretenden reconocer gestos manuales colocando sensores en la mano de una persona. El reconocimiento de gestos manuales puede ser implementado para diversos usos y bajo diversas plataformas: juegos (Wii), control de brazos robóticos, etc. Como primer paso, se realizará un estudio de las actuales técnicas de reconocimiento de gestos que utilizan acelerómetros como sensor de medida. En un segundo paso, se estudiará como los acelerómetros pueden utilizarse para intentar reconocer los gestos que puedan realizar una persona (mover el brazo hacia un lado, girar la mano, dibujar un cuadrado, etc.) y los problemas que de su utilización puedan derivarse. Se ha utilizado una IMU (Inertial Measurement Unit) como sensor de medida. Está compuesta por tres acelerómetros y tres giróscopos (MTi-300 de Xsens). Con las medidas que proporcionan estos sensores se realiza el cálculo de la posición y orientación de la mano, representando esta última en función de los ángulos de Euler. Un aspecto importante a destacar será el efecto de la gravedad en las medidas de las aceleraciones. A través de diversos cálculos y mediante la ayuda de los giróscopos se podrá corregir dicho efecto. Por último, se desarrollará un sistema que identifique la posición y orientación de la mano como gestos reconocidos utilizando lógica difusa. Tanto para la adquisición de las muestras, como para los cálculos de posicionamiento, se ha desarrollado un código con el programa Matlab. También, con este mismo software, se ha implementado un sistema de lógica difusa con la que se realizará el reconocimiento de los gestos, utilizando la herramienta FIS Editor. Las pruebas realizadas han consistido en la ejecución de nueve gestos por diferentes personas teniendo una tasa de reconocimiento comprendida entre el 90 % y 100 % dependiendo del gesto a identificar. ABSTRACT In recent years, it has grown significantly interest in the use of devices capable of recognizing human gestures. In this work, we aim to recognize hand gestures placing sensors on the hand of a person. The recognition of hand gestures can be implemented for different applications on different platforms: games (Wii), control of robotic arms ... As a first step, a study of current gesture recognition techniques that use accelerometers and sensor measurement is performed. In a second step, we study how accelerometers can be used to try to recognize the gestures that can make a person (moving the arm to the side, rotate the hand, draw a square, etc...) And the problems of its use can be derived. We used an IMU (Inertial Measurement Unit) as a measuring sensor. It comprises three accelerometers and three gyroscopes (Xsens MTI-300). The measures provided by these sensors to calculate the position and orientation of the hand are made, with the latter depending on the Euler angles. An important aspect to note is the effect of gravity on the measurements of the accelerations. Through various calculations and with the help of the gyroscopes can correct this effect. Finally, a system that identifies the position and orientation of the hand as recognized gestures developed using fuzzy logic. Both the acquisition of samples to calculate position, a code was developed with Matlab program. Also, with the same software, has implemented a fuzzy logic system to be held with the recognition of gestures using the FIS Editor. Tests have involved the execution of nine gestures by different people having a recognition rate between 90% and 100% depending on the gesture to identify.

Diseño e implementación de una herramienta para el reconocimiento automático de términos compuestos dentro de vocabularios biomédicos

En los vocabularios biomédicos actuales más utilizados, suelen existir mecanismos de composición de términos a partir de términos pre-existentes. Estos mecanismos de composición aumentan la potencia de los lenguajes que los poseen pero parten con la desventaja de la posibilidad de representar un mismo concepto con diferentes conceptos base, lo que incluye un componente de ambigüedad en los mismos. Este trabajo de fin de grado consiste en la realización de una herramienta que permita reconocer términos de estos vocabularios biomédicos complejos, es decir, vocabularios con términos compuestos por otros términos como puede ser el caso de SNOMED. Con la consecución de este proyecto, obtendremos una herramienta capaz de identificar las ambigüedades presentes en la representación de estos conceptos compuestos y representar de una forma homogénea dichos conceptos. Para favorecer la interoperabilidad y accesibilidad de la herramienta se ha decidido ofrecerla mediante una interfaz web accesible desde cualquier dispositivo o lugar con acceso a internet. ---ABSTRACT---In the latest and most used biomedical languages, we usually and term composition operations from existing terms. These mechanisms increase the utility of those terminologies they belong to. Despite this, these operations present a disadvantage, that is, the possibility of representing the same concept with diferent base concepts which introduces a certain degree of ambiguity in those complex terms. The objective of this final degree project consists in developing a tool that allows recognizing terms from those complex biomedical vocabularies, that is, terminologies with terms comprised of simpler terms such as SNOMED. By completing this project, we obtained a tool capable of identifying the present ambiguities in the representation of those composite concepts and represent them in a homogenous format. To facilitate the interoperability and accessibility of the tool it was decided to other it through a web interface loadable from any place or device with access to the internet.

Detection and pattern recognition applied to leaves and chromosomes

The Project you are about to see it is based on the technologies used on object detection and recognition, especially on leaves and chromosomes. To do so, this document contains the typical parts of a scientific paper, as it is what it is. It is composed by an Abstract, an Introduction, points that have to do with the investigation area, future work, conclusions and references used for the elaboration of the document. The Abstract talks about what are we going to find in this paper, which is technologies employed on pattern detection and recognition for leaves and chromosomes and the jobs that are already made for cataloguing these objects. In the introduction detection and recognition meanings are explained. This is necessary as many papers get confused with these terms, specially the ones talking about chromosomes. Detecting an object is gathering the parts of the image that are useful and eliminating the useless parts. Summarizing, detection would be recognizing the objects borders. When talking about recognition, we are talking about the computers or the machines process, which says what kind of object we are handling. Afterwards we face a compilation of the most used technologies in object detection in general. There are two main groups on this category: Based on derivatives of images and based on ASIFT points. The ones that are based on derivatives of images have in common that convolving them with a previously created matrix does the treatment of them. This is done for detecting borders on the images, which are changes on the intensity of the pixels. Within these technologies we face two groups: Gradian based, which search for maximums and minimums on the pixels intensity as they only use the first derivative. The Laplacian based methods search for zeros on the pixels intensity as they use the second derivative. Depending on the level of details that we want to use on the final result, we will choose one option or the other, because, as its logic, if we used Gradian based methods, the computer will consume less resources and less time as there are less operations, but the quality will be worse. On the other hand, if we use the Laplacian based methods we will need more time and resources as they require more operations, but we will have a much better quality result. After explaining all the derivative based methods, we take a look on the different algorithms that are available for both groups. The other big group of technologies for object recognition is the one based on ASIFT points, which are based on 6 image parameters and compare them with another image taking under consideration these parameters. These methods disadvantage, for our future purposes, is that it is only valid for one single object. So if we are going to recognize two different leaves, even though if they refer to the same specie, we are not going to be able to recognize them with this method. It is important to mention these types of technologies as we are talking about recognition methods in general. At the end of the chapter we can see a comparison with pros and cons of all technologies that are employed. Firstly comparing them separately and then comparing them all together, based on our purposes. Recognition techniques, which are the next chapter, are not really vast as, even though there are general steps for doing object recognition, every single object that has to be recognized has its own method as the are different. This is why there is not a general method that we can specify on this chapter. We now move on into leaf detection techniques on computers. Now we will use the technique explained above based on the image derivatives. Next step will be to turn the leaf into several parameters. Depending on the document that you are referring to, there will be more or less parameters. Some papers recommend to divide the leaf into 3 main features (shape, dent and vein] and doing mathematical operations with them we can get up to 16 secondary features. Next proposition is dividing the leaf into 5 main features (Diameter, physiological length, physiological width, area and perimeter] and from those, extract 12 secondary features. This second alternative is the most used so it is the one that is going to be the reference. Following in to leaf recognition, we are based on a paper that provides a source code that, clicking on both leaf ends, it automatically tells to which specie belongs the leaf that we are trying to recognize. To do so, it only requires having a database. On the tests that have been made by the document, they assure us a 90.312% of accuracy over 320 total tests (32 plants on the database and 10 tests per specie]. Next chapter talks about chromosome detection, where we shall pass the metaphasis plate, where the chromosomes are disorganized, into the karyotype plate, which is the usual view of the 23 chromosomes ordered by number. There are two types of techniques to do this step: the skeletonization process and swiping angles. Skeletonization progress consists on suppressing the inside pixels of the chromosome to just stay with the silhouette. This method is really similar to the ones based on the derivatives of the image but the difference is that it doesnt detect the borders but the interior of the chromosome. Second technique consists of swiping angles from the beginning of the chromosome and, taking under consideration, that on a single chromosome we cannot have more than an X angle, it detects the various regions of the chromosomes. Once the karyotype plate is defined, we continue with chromosome recognition. To do so, there is a technique based on the banding that chromosomes have (grey scale bands] that make them unique. The program then detects the longitudinal axis of the chromosome and reconstructs the band profiles. Then the computer is able to recognize this chromosome. Concerning the future work, we generally have to independent techniques that dont reunite detection and recognition, so our main focus would be to prepare a program that gathers both techniques. On the leaf matter we have seen that, detection and recognition, have a link as both share the option of dividing the leaf into 5 main features. The work that would have to be done is to create an algorithm that linked both methods, as in the program, which recognizes leaves, it has to be clicked both leaf ends so it is not an automatic algorithm. On the chromosome side, we should create an algorithm that searches for the beginning of the chromosome and then start to swipe angles, to later give the parameters to the program that searches for the band profiles. Finally, on the summary, we explain why this type of investigation is needed, and that is because with global warming, lots of species (animals and plants] are beginning to extinguish. That is the reason why a big database, which gathers all the possible species, is needed. For recognizing animal species, we just only have to have the 23 chromosomes. While recognizing a plant, there are several ways of doing it, but the easiest way to input a computer is to scan the leaf of the plant. RESUMEN. El proyecto que se puede ver a continuación trata sobre las tecnologías empleadas en la detección y reconocimiento de objetos, especialmente de hojas y cromosomas. Para ello, este documento contiene las partes típicas de un paper de investigación, puesto que es de lo que se trata. Así, estará compuesto de Abstract, Introducción, diversos puntos que tengan que ver con el área a investigar, trabajo futuro, conclusiones y biografía utilizada para la realización del documento. Así, el Abstract nos cuenta qué vamos a poder encontrar en este paper, que no es ni más ni menos que las tecnologías empleadas en el reconocimiento y detección de patrones en hojas y cromosomas y qué trabajos hay existentes para catalogar a estos objetos. En la introducción se explican los conceptos de qué es la detección y qué es el reconocimiento. Esto es necesario ya que muchos papers científicos, especialmente los que hablan de cromosomas, confunden estos dos términos que no podían ser más sencillos. Por un lado tendríamos la detección del objeto, que sería simplemente coger las partes que nos interesasen de la imagen y eliminar aquellas partes que no nos fueran útiles para un futuro. Resumiendo, sería reconocer los bordes del objeto de estudio. Cuando hablamos de reconocimiento, estamos refiriéndonos al proceso que tiene el ordenador, o la máquina, para decir qué clase de objeto estamos tratando. Seguidamente nos encontramos con un recopilatorio de las tecnologías más utilizadas para la detección de objetos, en general. Aquí nos encontraríamos con dos grandes grupos de tecnologías: Las basadas en las derivadas de imágenes y las basadas en los puntos ASIFT. El grupo de tecnologías basadas en derivadas de imágenes tienen en común que hay que tratar a las imágenes mediante una convolución con una matriz creada previamente. Esto se hace para detectar bordes en las imágenes que son básicamente cambios en la intensidad de los píxeles. Dentro de estas tecnologías nos encontramos con dos grupos: Los basados en gradientes, los cuales buscan máximos y mínimos de intensidad en la imagen puesto que sólo utilizan la primera derivada; y los Laplacianos, los cuales buscan ceros en la intensidad de los píxeles puesto que estos utilizan la segunda derivada de la imagen. Dependiendo del nivel de detalles que queramos utilizar en el resultado final nos decantaremos por un método u otro puesto que, como es lógico, si utilizamos los basados en el gradiente habrá menos operaciones por lo que consumirá más tiempo y recursos pero por la contra tendremos menos calidad de imagen. Y al revés pasa con los Laplacianos, puesto que necesitan más operaciones y recursos pero tendrán un resultado final con mejor calidad. Después de explicar los tipos de operadores que hay, se hace un recorrido explicando los distintos tipos de algoritmos que hay en cada uno de los grupos. El otro gran grupo de tecnologías para el reconocimiento de objetos son los basados en puntos ASIFT, los cuales se basan en 6 parámetros de la imagen y la comparan con otra imagen teniendo en cuenta dichos parámetros. La desventaja de este método, para nuestros propósitos futuros, es que sólo es valido para un objeto en concreto. Por lo que si vamos a reconocer dos hojas diferentes, aunque sean de la misma especie, no vamos a poder reconocerlas mediante este método. Aún así es importante explicar este tipo de tecnologías puesto que estamos hablando de técnicas de reconocimiento en general. Al final del capítulo podremos ver una comparación con los pros y las contras de todas las tecnologías empleadas. Primeramente comparándolas de forma separada y, finalmente, compararemos todos los métodos existentes en base a nuestros propósitos. Las técnicas de reconocimiento, el siguiente apartado, no es muy extenso puesto que, aunque haya pasos generales para el reconocimiento de objetos, cada objeto a reconocer es distinto por lo que no hay un método específico que se pueda generalizar. Pasamos ahora a las técnicas de detección de hojas mediante ordenador. Aquí usaremos la técnica explicada previamente explicada basada en las derivadas de las imágenes. La continuación de este paso sería diseccionar la hoja en diversos parámetros. Dependiendo de la fuente a la que se consulte pueden haber más o menos parámetros. Unos documentos aconsejan dividir la morfología de la hoja en 3 parámetros principales (Forma, Dentina y ramificación] y derivando de dichos parámetros convertirlos a 16 parámetros secundarios. La otra propuesta es dividir la morfología de la hoja en 5 parámetros principales (Diámetro, longitud fisiológica, anchura fisiológica, área y perímetro] y de ahí extraer 12 parámetros secundarios. Esta segunda propuesta es la más utilizada de todas por lo que es la que se utilizará. Pasamos al reconocimiento de hojas, en la cual nos hemos basado en un documento que provee un código fuente que cucando en los dos extremos de la hoja automáticamente nos dice a qué especie pertenece la hoja que estamos intentando reconocer. Para ello sólo hay que formar una base de datos. En los test realizados por el citado documento, nos aseguran que tiene un índice de acierto del 90.312% en 320 test en total (32 plantas insertadas en la base de datos por 10 test que se han realizado por cada una de las especies]. El siguiente apartado trata de la detección de cromosomas, en el cual se debe de pasar de la célula metafásica, donde los cromosomas están desorganizados, al cariotipo, que es como solemos ver los 23 cromosomas de forma ordenada. Hay dos tipos de técnicas para realizar este paso: Por el proceso de esquelotonización y barriendo ángulos. El proceso de esqueletonización consiste en eliminar los píxeles del interior del cromosoma para quedarse con su silueta; Este proceso es similar a los métodos de derivación de los píxeles pero se diferencia en que no detecta bordes si no que detecta el interior de los cromosomas. La segunda técnica consiste en ir barriendo ángulos desde el principio del cromosoma y teniendo en cuenta que un cromosoma no puede doblarse más de X grados detecta las diversas regiones de los cromosomas. Una vez tengamos el cariotipo, se continua con el reconocimiento de cromosomas. Para ello existe una técnica basada en las bandas de blancos y negros que tienen los cromosomas y que son las que los hacen únicos. Para ello el programa detecta los ejes longitudinales del cromosoma y reconstruye los perfiles de las bandas que posee el cromosoma y que lo identifican como único. En cuanto al trabajo que se podría desempeñar en el futuro, tenemos por lo general dos técnicas independientes que no unen la detección con el reconocimiento por lo que se habría de preparar un programa que uniese estas dos técnicas. Respecto a las hojas hemos visto que ambos métodos, detección y reconocimiento, están vinculados debido a que ambos comparten la opinión de dividir las hojas en 5 parámetros principales. El trabajo que habría que realizar sería el de crear un algoritmo que conectase a ambos ya que en el programa de reconocimiento se debe clicar a los dos extremos de la hoja por lo que no es una tarea automática. En cuanto a los cromosomas, se debería de crear un algoritmo que busque el inicio del cromosoma y entonces empiece a barrer ángulos para después poder dárselo al programa que busca los perfiles de bandas de los cromosomas. Finalmente, en el resumen se explica el por qué hace falta este tipo de investigación, esto es que con el calentamiento global, muchas de las especies (tanto animales como plantas] se están empezando a extinguir. Es por ello que se necesitará una base de datos que contemple todas las posibles especies tanto del reino animal como del reino vegetal. Para reconocer a una especie animal, simplemente bastará con tener sus 23 cromosomas; mientras que para reconocer a una especie vegetal, existen diversas formas. Aunque la más sencilla de todas es contar con la hoja de la especie puesto que es el elemento más fácil de escanear e introducir en el ordenador.