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El autor de la tesis señala que ante un problema de clasificación de imágenes, un sistema debe ser capaz de determinar la categoría —o categoría del objeto principal— de una imagen dada. En el caso de la recuperación de imágenes, por ejemplo, el sistema debe encontrar en una extensa base de datos de imágenes (miles o millones de ellas) aquellas más similares a una imagen dada.

Las técnicas de agregación de imágenes propuestas en la tesis han sido aplicadas a casos concretos de problemas de clasificación y recuperación de imágenes.

En cuanto a la clasificación, se han aplicado técnicas para mejorar la detección de tipos de melanoma en imágenes médicas. Igualmente, se ha trabajado en la identificación de objetos entre diversas categorías o la identificación de una especie de pájaro entre cientos de posibilidades. Respecto al problema de recuperación de imágenes se han aplicado, principalmente, para identificar un lugar de interés o un monumento a partir de una foto o instancia dada.

Tutoría de la Tesis

Esta tesis doctoral, 'Nuevos métodos de combinación de características en procesamiento de imagen', contó con la tutoría de Miguel Pagola Barrio y Edurne Barrenechea Tartas. Ambos son investigadores del Instituto de Smart Cities (ISC) de la UPNA. Ha obtenido la calificación de sobresaliente 'cum laude'.

Líneas de Trabajo

Hay que destacar que durante el desarrollo de esta tesis se han propuesto y validado cuatro líneas de trabajo diferentes basadas en el aprendizaje automático (“machine learning”) y el aprendizaje profundo (“deep learning”). Esta investigación ha dado lugar a 10 publicaciones diferentes. Tres de ellas han sido en revistas internacionales del primer cuartil del índice JCR junto a otras publicaciones en congresos internacionales.

Breve curriculum vitae

Juan Ignacio Forcén es ingeniero en Automática y Electrónica Industrial por la Universidad Politécnica de Madrid (2009). Cursó el Máster en Ingeniería de Sistemas y de Control de la Universidad de Educación a Distancia y Universidad Complutense de Madrid (2015). Recientemente, ha finalizado en la UPNA el doctorado en el área de visión por computador y aprendizaje automático.

Profesionalmente, ha desarrollado su carrera en EINA (Estudios de Ingeniería Adaptada). Aquí ha trabajado en diferentes proyectos para las compañías Gamesa, Airbus y Spirit. En 2017 se incorporó a la empresa das-Nano como desarrollador de algoritmos de visión por computador y aprendizaje automático. En la actualidad desarrolla su trabajo en Veridas, como responsable del equipo de verificación digital de documentos de identificación personal. Es además, profesor asociado de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial en la UPNA.

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Estudia en su tesis cómo mejorar la capacidad de las máquinas para visualizar el entorno

Estudia en su tesis cómo mejorar la capacidad de las máquinas para visualizar el entorno. Foto: Unsplash. Créditos: Daniel Thomas @dtbosse

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