981 resultados para Reconocimiento de patrones


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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.

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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 dedeo 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.

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Los estudios de viento requieren nuevas herramientas y modelizaciones que ahora es posible abordar desde diferentes programas de simulación urbana.

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El relieve natural de las islas volcánicas montañosas tiene profundos barrancos taludes rocosos de pronunciadas pendientes y elevados acantilados costeros. Las formaciones geológicas de origen volcánico incluyen materiales rocosos y suelos muy heterogéneos en cuanto a su disposición espacial y comportamiento geomecánico. Además, en las zonas del sur de Gran Canaria y Fuerteventura, con frecuencia las construcciones civiles y de edificación muestran altos taludes practicados en el terreno y, como resultado en diversos puntos se ven afectados por desprendimientos de rocas y deslizamientos En el presente trabajo se muestran dos casos de estudio: 1) Estudio del riesgo de desprendimientos de rocas y métodos de estabilización aplicados en el talud de Los Teques, T.M. de Mogán, sur de Gran Canaria, y 2) Estudio geológico-geotécnico para el proyecto de construcción del paseo peatonal en el acantilado costero de Morro Jable T.M. de Pájara, sur de Fuerteventura. La variación espacial de las formaciones volcamcas, su grado de soldadura y alteración variables y la dificultad de establecer familias de fracturas características, han hecho que los métodos clásicos de clasificación geomecanica resultaran poco eficaces. En estos casos, el reconocimiento geológico detallado y una estimación del comportamiento geomecánico de los materiales ha sido el método empleado para definir y evaluar las zonas inestables en los taludes y para establecer los métodos de estabilización más convenientes.

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La región de Magallanes, corazón de la Patagonia Chilena, es símbolo de un territorio prístino y virgen, inmaculado de la mano del hombre, poseedor de un sello de garantía ambiental. Sin embargo este territorio ha sido utilizado intensa y extensivamente durante el último siglo. La explotación ganadera ha transformado el ecosistema de estepas erosionando más del 60% de su superficie, mientras otras nuevas actividades aparecidas durante las últimas décadas como el turismo y la acuicultura soslayan sus efectos bajo evaluaciones de impacto ambiental colonizando uno de los últimos bastiones de naturaleza pura del país y probablemente del mundo, ecosistemas altamente sensibles a las alteraciones antrópicas. A pesar del 52% de territorio protegido y una escasa población más del 72% del medio natural posee algún grado de influencia antrópica, la presencia de actividades pasa desapercibida en la inmensidad territorial constituyéndose la paradoja del medio natural: la región se vende turísticamente como un destino inmaculado, mientras el metabolismo social y sus efectos se expanden como metástasis territorial. El medio natural patagónico esta amenazado directa e indirectamente por las formas antrópicas de explotación territorial. Se analiza la evolución histórica de los usos en el territorio en un análisis montado íntegramente en SIG. Usos y coberturas del suelo son analizados para evidenciar las formas en que este territorio es y ha sido utilizado, donde los efectos de las actividades se están acumulando desde hace décadas, incubando procesos que amenazan con deterioros incrementales, tal y como la evolución histórica lo demuestra. La forma y tendencia de utilización territorial constituye una amenaza para el medio natural, en un territorio altamente protegido y escasamente poblado. De cara al futuro se abre la necesidad de redefinir las relaciones entre sociedad y naturaleza, en uno de los últimos territorios naturales del país.

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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.

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El objetivo de esta tesis es proponer una metodología capaz de cuantificar la dinámica paisajística a lo largo del gradiente urbano – rural perteneciente al sur de la Región Metropolitana de Madrid y su entorno. Esta tesis se estructura en ocho capítulos, planos y anejos. El primero se refiere a los antecedentes tanto conceptuales como metodológicos. Los primeros se centran en los diversos enfoques existentes en relación al estudio de la dinámica paisajística, con el objetivo de encontrar los puntos en común existentes entre el enfoque del metabolismo social, el de la ecología del paisaje y el humanista, para obtener un diagnóstico que permita entender la complejidad de la realidad a la que esta Tesis se enfrenta. Los segundos se centran en los antecedentes de carácter metodológico que también desde diversos enfoques han abordado el análisis de la dinámica paisajística. El segundo capítulo se centra en los objetivos concretos derivados del objetivo general ya expresado, la tesis considera que para comprender y cuantificar la dinámica hay que identificar en primer lugar los procesos de transformación, como manifestación espacial de los factores socioeconómicos y naturales responsables en última instancia de la variación de los patrones paisajísticos existentes. En segundo lugar se identifican los patrones paisajísticos con el objetivo de analizar sus características espaciales y su evolución en el período analizado. Por último se identifican los procesos paisajísticos, es decir qué tipos de variaciones espaciales se producen en los patrones paisajísticos como consecuencia de los procesos de transformación identificados así como su pauta de distribución a lo largo del gradiente urbano ‐ rural. El tercer capítulo se dedica a la caracterización del ámbito de estudio, ésta se extiende al sur del límite del suelo urbano de la capital madrileña en el año 1990, comprende la totalidad de los municipios madrileños que contactan con los municipios castellano – manchegos que se encuentran en el área de influencia de la capital, abarcando el área 9.968 km2. El cuarto capítulo se centra en la metodología. Como material de partida se ha utilizado en la cartografía del Corine Land Cover y como herramienta de análisis se ha utilizado los Sistemas de Información Geográfica. En primer lugar se identifican los procesos de transformación, acaecidos en los períodos 1990 – 2000 y 2000 – 2006, mediante la aplicación de matrices de transición. Se han identificado cuatro tipos de procesos dinámicos: Urbanización, abandono, renaturalización y agrarización. Se ha realizado un análisis de indicadores compuestos lo que ha permitido identificar los tipos de patrones paisajísticos existentes a lo largo del gradiente urbano – rural. Del mismo modo se ha calculado la variación de los indicadores individuales para identificar los procesos paisajísticos mediante el análisis de indicadores compuestos que se produjeron en el período 1990 – 2000 y 2000 – 2006. En el quinto capítulo se aportan los resultados tanto de carácter cuantitativo como gráfico de los tres componentes analizados tanto de forma independiente como integrada. En el sexto capítulo se describen las conclusiones producto de la investigación realizada. En el séptimo capítulo se identifican qué líneas de investigación podrían desarrollarse en el futuro para continuar la línea de investigación iniciada con esta tesis. ABSTRACT The aim of this thesis was to propose a methodology to characterize landscape dynamics along the urban – rural gradient in the south Madrid area. It´s structured in eight chapters, planes and annexes: the first one describes previous research. Firstly to make a diagnosis of the effects of landscape dynamic we have performed an integrated analysis from social metabolism, landscape ecology and the humanistic point of view. Secondly we have focused on previous methodological research mainly developped by landscape ecology. The second chapter focuses on specific objectives derived from the general objective. The thesis considers that to understand and quantify landscape dynamics must first identify the transformation processes: spatial manifestation of natural and socioeconomics factors that induce the change of landscape patterns. Secondly landscape patterns have been identified in order to analyze their spatial characteristics and evolution. Finally the landscape processes have been identified, i.e. what kind of spatial variations cause changes in landscape patterns along urban – rural gradient. The third chapter describes the study area. The study area occupies 9968 km2. It covers the area to the south of Madrid’s 1990 urban land area, and takes in the southeast of the Madrid Autonomous Region plus all the municipal areas of the Castilla–La Mancha Autonomous Region directly influenced by the expansion of Madrid. The fourth chapter contains the methodology. To identify the changes in the landscape of the study area, the land cover data for the area held in the CORINE LandCover Project Database was examined. To characterize the transformations processes in the period 1990 ‐ 2000 and 2000 – 2006, transition matrices were constructed. We have identified four clear changes: Urbanization, renaturalization, abandonment and agrarianization. We have characterized landscape patterns using composite indicators by integrating individual spatial metrics. Similarly we have characterized landscape processes using composite indicators by integrating the variation of individual spatial metrics. Chapter fifth includes the results, both for each component and its final integration. The conclusions of this research have been described in the sixth chapter. The seventh chapter describes what kind of investigations could be done in the future.

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El objetivo de esta tesis es proponer una metodología capaz de cuantificar la dinámica paisajística a lo largo del gradiente urbano – rural perteneciente al sur de la Región Metropolitana de Madrid y su entorno. Esta tesis se estructura en ocho capítulos, planos y anejos. El primero se refiere a los antecedentes tanto conceptuales como metodológicos. Los primeros se centran en los diversos enfoques existentes en relación al estudio de la dinámica paisajística, con el objetivo de encontrar los puntos en común existentes entre el enfoque del metabolismo social, el de la ecología del paisaje y el humanista, para obtener un diagnóstico que permita entender la complejidad de la realidad a la que esta Tesis se enfrenta. Los segundos se centran en los antecedentes de carácter metodológico que también desde diversos enfoques han abordado el análisis de la dinámica paisajística. El segundo capítulo se centra en los objetivos concretos derivados del objetivo general ya expresado, la tesis considera que para comprender y cuantificar la dinámica hay que identificar en primer lugar los procesos de transformación, como manifestación espacial de los factores socioeconómicos y naturales responsables en última instancia de la variación de los patrones paisajísticos existentes. En segundo lugar se identifican los patrones paisajísticos con el objetivo de analizar sus características espaciales y su evolución en el período analizado. Por último se identifican los procesos paisajísticos, es decir qué tipos de variaciones espaciales se producen en los patrones paisajísticos como consecuencia de los procesos de transformación identificados así como su pauta de distribución a lo largo del gradiente urbano ‐ rural. El tercer capítulo se dedica a la caracterización del ámbito de estudio, ésta se extiende al sur del límite del suelo urbano de la capital madrileña en el año 1990, comprende la totalidad de los municipios madrileños que contactan con los municipios castellano – manchegos que se encuentran en el área de influencia de la capital, abarcando el área 9.968 km2. El cuarto capítulo se centra en la metodología. Como material de partida se ha utilizado en la cartografía del Corine Land Cover y como herramienta de análisis se ha utilizado los Sistemas de Información Geográfica. En primer lugar se identifican los procesos de transformación, acaecidos en los períodos 1990 – 2000 y 2000 – 2006, mediante la aplicación de matrices de transición. Se han identificado cuatro tipos de procesos dinámicos: Urbanización, abandono, renaturalización y agrarización. Se ha realizado un análisis de indicadores compuestos lo que ha permitido identificar los tipos de patrones paisajísticos existentes a lo largo del gradiente urbano – rural. Del mismo modo se ha calculado la variación de los indicadores individuales para identificar los procesos paisajísticos mediante el análisis de indicadores compuestos que se produjeron en el período 1990 – 2000 y 2000 – 2006. En el quinto capítulo se aportan los resultados tanto de carácter cuantitativo como gráfico de los tres componentes analizados tanto de forma independiente como integrada. En el sexto capítulo se describen las conclusiones producto de la investigación realizada. En el séptimo capítulo se identifican qué líneas de investigación podrían desarrollarse en el futuro para continuar la línea de investigación iniciada con esta tesis. ABSTRACT The aim of this thesis was to propose a methodology to characterize landscape dynamics along the urban – rural gradient in the south Madrid area. It´s structured in eight chapters, planes and annexes: the first one describes previous research. Firstly to make a diagnosis of the effects of landscape dynamic we have performed an integrated analysis from social metabolism, landscape ecology and the humanistic point of view. Secondly we have focused on previous methodological research mainly developped by landscape ecology. The second chapter focuses on specific objectives derived from the general objective. The thesis considers that to understand and quantify landscape dynamics must first identify the transformation processes: spatial manifestation of natural and socioeconomics factors that induce the change of landscape patterns. Secondly landscape patterns have been identified in order to analyze their spatial characteristics and evolution. Finally the landscape processes have been identified, i.e. what kind of spatial variations cause changes in landscape patterns along urban – rural gradient. The third chapter describes the study area. The study area occupies 9968 km2. It covers the area to the south of Madrid’s 1990 urban land area, and takes in the southeast of the Madrid Autonomous Region plus all the municipal areas of the Castilla–La Mancha Autonomous Region directly influenced by the expansion of Madrid. The fourth chapter contains the methodology. To identify the changes in the landscape of the study area, the land cover data for the area held in the CORINE LandCover Project Database was examined. To characterize the transformations processes in the period 1990 ‐ 2000 and 2000 – 2006, transition matrices were constructed. We have identified four clear changes: Urbanization, renaturalization, abandonment and agrarianization. We have characterized landscape patterns using composite indicators by integrating individual spatial metrics. Similarly we have characterized landscape processes using composite indicators by integrating the variation of individual spatial metrics. Chapter fifth includes the results, both for each component and its final integration. The conclusions of this research have been described in the sixth chapter. The seventh chapter describes what kind of investigations could be done in the future.

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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.

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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.

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Resumen: La infrautilización del parque de viviendas en España se ha convertido en un problema que puede agravarse con las situaciones sobrevenidas tras el estallido de la burbuja inmobiliaria. En este contexto, el artículo aborda el análisis detallado de la dimensión y localización de dicho parque en el ámbito urbano aportando información que permita mejorar la gestión del existente y ajustar las previsiones del planeamiento a corto y medio plazo. Abstract: The significant unused housing stock in Spain has become a problem that may be aggravated by situations occurred after the burst of the housing bubble. In this context, the article discusses the detailed analysis of the size and location of the dwelling stock in urban areas providing information to improve the management of existing stock and adjust planning forecasts in short and medium term.

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El objetivo principal alrededor del cual se desenvuelve este proyecto es el desarrollo de un sistema de reconocimiento facial. Entre sus objetivos específicos se encuentran: realizar una primera aproximación sobre las técnicas de reconocimiento facial existentes en la actualidad, elegir una aplicación donde pueda ser útil el reconocimiento facial, diseñar y desarrollar un programa en MATLAB que lleve a cabo la función de reconocimiento facial, y evaluar el funcionamiento del sistema desarrollado. Este documento se encuentra dividido en cuatro partes: INTRODUCCIÓN, MARCO TEÓRICO, IMPLEMENTACIÓN, y RESULTADOS, CONCLUSIONES Y LÍNEAS FUTURAS. En la primera parte, se hace una introducción relativa a la actualidad del reconocimiento facial y se comenta brevemente sobre las técnicas existentes para desarrollar un sistema biométrico de este tipo. En ella se justifican también aquellas técnicas que acabaron formando parte de la implementación. En la segunda parte, el marco teórico, se explica la estructura general que tiene un sistema de reconocimiento biométrico, así como sus modos de funcionamiento, y las tasas de error utilizadas para evaluar y comparar su rendimiento. Así mismo, se lleva a cabo una descripción más profunda sobre los conceptos y métodos utilizados para efectuar la detección y reconocimiento facial en la tercera parte del proyecto. La tercera parte abarca una descripción detallada de la solución propuesta. En ella se explica el diseño, características y aplicación de la implementación; que trata de un programa elaborado en MATLAB con interfaz gráfica, y que utiliza cuatro sistemas de reconocimiento facial, basados cada uno en diferentes técnicas: Análisis por componentes principales, análisis lineal discriminante, wavelets de Gabor, y emparejamiento de grafos elásticos. El programa ofrece además la capacidad de crear y editar una propia base de datos con etiquetas, dándole aplicación directa sobre el tema que se trata. Se proponen además una serie de características con el objetivo de ampliar y mejorar las funcionalidades del programa diseñado. Dentro de dichas características destaca la propuesta de un modo de verificación híbrido aplicable a cualquier rama de la biometría y un programa de evaluación capaz de medir, graficar, y comparar las configuraciones de cada uno de los sistemas de reconocimiento implementados. Otra característica destacable es la herramienta programada para la creación de grafos personalizados y generación de modelos, aplicable a reconocimiento de objetos en general. En la cuarta y última parte, se presentan al principio los resultados obtenidos. En ellos se contemplan y analizan las comparaciones entre las distintas configuraciones de los sistemas de reconocimiento implementados para diferentes bases de datos (una de ellas formada con imágenes con condiciones de adquisición no controladas). También se miden las tasas de error del modo de verificación híbrido propuesto. Finalmente, se extraen conclusiones, y se proponen líneas futuras de investigación. ABSTRACT The main goal of this project is to develop a facial recognition system. To meet this end, it was necessary to accomplish a series of specific objectives, which were: researching on the existing face recognition technics nowadays, choosing an application where face recognition might be useful, design and develop a face recognition system using MATLAB, and measure the performance of the implemented system. This document is divided into four parts: INTRODUCTION, THEORTICAL FRAMEWORK, IMPLEMENTATION, and RESULTS, CONCLUSSIONS AND FUTURE RESEARCH STUDIES. In the first part, an introduction is made in relation to facial recognition nowadays, and the techniques used to develop a biometric system of this kind. Furthermore, the techniques chosen to be part of the implementation are justified. In the second part, the general structure and the two basic modes of a biometric system are explained. The error rates used to evaluate and compare the performance of a biometric system are explained as well. Moreover, a description of the concepts and methods used to detect and recognize faces in the third part is made. The design, characteristics, and applications of the systems put into practice are explained in the third part. The implementation consists in developing a program with graphical user interface made in MATLAB. This program uses four face recognition systems, each of them based on a different technique: Principal Component Analysis (PCA), Fisher’s Linear Discriminant (FLD), Gabor wavelets, and Elastic Graph Matching (EGM). In addition, with this implementation it is possible to create and edit one´s tagged database, giving it a direct application. Also, a group of characteristics are proposed to enhance the functionalities of the program designed. Among these characteristics, three of them should be emphasized in this summary: A proposal of an hybrid verification mode of a biometric system; and an evaluation program capable of measuring, plotting curves, and comparing different configurations of each implemented recognition system; and a tool programmed to create personalized graphs and models (tagged graph associated to an image of a person), which can be used generally in object recognition. In the fourth and last part of the project, the results of the comparisons between different configurations of the systems implemented are shown for three databases (One of them created with pictures taken under non-controlled environments). The error rates of the proposed hybrid verification mode are measured as well. Finally, conclusions are extracted and future research studies are proposed.

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La usabilidad es un atributo de calidad de un sistema software que llega a ser crítico en sistemas altamente interactivos. Desde el campo de la Interacción Persona-Ordenador se proponen recomendaciones que permiten alcanzar un nivel adecuado de usabilidad en un sistema. En la disciplina de la Ingeniería de Software se ha establecido que algunas de estas recomendaciones afectan a la funcionalidad principal de los sistemas y no solo a la interfaz de usuario. Este tipo de recomendaciones de usabilidad se deben tener en cuenta desde las primeras actividades y durante todo el proceso de desarrollo, así como se hace con atributos tales como la seguridad, la facilidad de mantenimiento o el rendimiento. Desde la Ingeniería de Software se han hecho estudios y propuestas para abordar la usabilidad en las primeras actividades del desarrollo. En particular en la educción de requisitos y diseño de la arquitectura. Estas propuestas son de un alto nivel de abstracción. En esta investigación se aborda la usabilidad en actividades avanzadas del proceso de desarrollo: el diseño detallado y la programación. El objetivo de este trabajo es obtener, formalizar y validar soluciones reutilizables para la usabilidad en estas actividades. En este estudio se seleccionan tres funcionalidades de usabilidad identificadas como de alto impacto en el diseño: Abortar Operación, Retroalimentación de Progreso y Preferencias. Para la obtención de elementos reutilizables se utiliza un método inductivo. Se parte de la construcción de aplicaciones web particulares y se induce una solución general. Durante la construcción de las aplicaciones se mantiene la trazabilidad de los elementos relacionados con cada funcionalidad de usabilidad. Al finalizar se realiza un análisis de elementos comunes, y los hallazgos se formalizan como patrones de diseño orientados a la implementación y patrones de programación en cada uno de los lenguajes utilizados: PHP, VB .NET y Java. Las soluciones formalizadas como patrones se validan usando la metodología de estudio de casos. Desarrolladores independientes utilizan los patrones para la inclusión de las tres funcionalidades de usabilidad en dos nuevas aplicaciones web. Como resultado, los desarrolladores pueden usar con éxito las soluciones propuestas para dos de las funcionalidades: Abortar Operación y Preferencias. La funcionalidad Retroalimentación de Progreso no puede ser implementada completamente. Se concluye que es posible obtener elementos reutilizables para la implementación de cada funcionalidad de usabilidad. Estos elementos incluyen: escenarios de aplicación, que son la combinación de casuísticas que generan las funcionalidades de usabilidad, responsabilidades comunes necesarias para cubrir los escenarios, componentes comunes para cumplir con las responsabilidades, elementos de diseño asociados a los componentes y el código que implementa el diseño. Formalizar las soluciones como patrones resulta útil para comunicar los hallazgos a otros desarrolladores y los patrones se mejoran a través de su utilización en nuevos desarrollos. La implementación de funcionalidades de usabilidad presenta características que condicionan su reutilización, en particular, el nivel de acoplamiento de la funcionalidad de usabilidad con las funcionalidades de la aplicación, y la complejidad interna de la solución. ABSTRACT Usability is a critical quality attribute of highly interactive software systems. The humancomputer interaction field proposes recommendations for achieving an acceptable system usability level. The discipline of software engineering has established that some of these recommendations affect not only the user interface but also the core system functionality. This type of usability recommendations must be taken into account as of the early activities and throughout the software development process as in the case of attributes like security, ease of maintenance or performance. Software engineering has conducted studies and put forward proposals for tackling usability in the early development activities, particularly requirements elicitation and architecture design. These proposals have a high level of abstraction. This research addresses usability in later activities of the development process: detailed design and programming. The goal of this research is to discover, specify and validate reusable usability solutions for detailed design and programming. Abort Operation, Feedback and Preferences, three usability functionalities identified as having a high impact on design, are selected for the study. An inductive method, whereby a general solution is induced from particular web applications built for the purpose, is used to discover reusable elements. During the construction of the applications, the traceability of the elements related to each usability functionality is maintained. At the end of the process, the common and possibly reusable elements are analysed. The findings are specified as implementation-oriented design patterns and programming patterns for each of the languages used: PHP, VB .NET and Java. The solutions specified as patterns are validated using the case study methodology. Independent developers use the patterns in order to build the three usability functionalities into two new web applications. As a result, the developers successfully use the proposed solutions for two of the functionalities: Abort Operation and Preferences. The Progress Feedback functionality cannot be fully implemented. We conclude that it is possible to discover reusable elements for implementing each usability functionality. These elements include: application scenarios, which are combinations of cases that generate usability functionalities, common responsibilities to cover the scenarios, common components to fulfil the responsibilities, design elements associated with the components and code implementing the design. It is useful to specify solutions as patterns in order to communicate findings to other developers, and patterns improve through further use in other development projects. Reusability depends on the features of usability functionality implementation, particularly the level of coupling of the usability functionality with the application functionalities and the internal complexity of the solution.

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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.