Resumen:
Esta tesis se enmarcó en los proyectos de investigación “Segmentación, análisis y detección de objetos y texturas en imágenes y secuencias de videos” desarrollados en el Laboratorio de Procesamiento Digital de Imágenes del Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica (ICyTE), dependiente de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Mar del Plata y de CONICET y en el proyecto de investigación y desarrollo “ Desarrollo de sistemas y algoritmos para la extracción de conocimiento aplicado a sensores inteligentes” de la Facultad Regional Del Neuquén, Universidad Tecnológica Nacional.
Esta tesis propone una forma distinta de representar la información embebida en una señal. La idea principal de la representación propuesta se basa en la unión de trayectorias simplificadas manteniendo la estructura intrínseca de la señal. Esta representación genera una estructura que minimiza la información redundante presente en la señal, facilitando los procesos de extracción de conocimiento. La redundancia, no solo enlentece los procesos subsiguientes, sino que además genera confusión, “ruido’, para el entendimiento deseado.
Dado que la señal es representada por una secuencia de segmentos de funciones, escaladas, dilatadas o contraídas que convergen a la señal, el comportamiento macroscópico de ella es rápidamente inferido observando la secuencia y las características de los segmentos. Para lograr aplicaciones reales de extracción de conocimiento es necesario procesar la señal y estos procesos, en general intensivos en computo, atentan en contra de las aplicaciones en tiempo real. Esta situación conflictiva es resuelta mediante la eliminación en tiempo real de muestras de la señal cuyo valor pueda ser inferido de su entorno cercano. En el marco de esta tesis llamaremos tiempo real cada vez que se obtenga información deseada de manera tal que no introduzca demoras significativas en la obtención de la función objetivo.
Los algoritmos propuestos en esta tesis logran este objetivo de una manera simple y eficaz. Simple porque a partir de la observación de como la señal se aparta de un comportamiento lineal se infieren las trayectorias simplificadas, empleando operaciones lógicas y aritméticas. La redundancia se elimina en el proceso de adquisición de la señal.
Es importante puntualizar que el objetivo de la tesis no es comprimir la señal, sino que conservar la estructura informativa de la señal minimizando la redundancia para facilitar los procesos de inferencia de conocimiento.
La estructura propuesta para la representación de la señal ha demostrado una eficiente inferencia de conocimiento como se puedo comprobar en las aplicaciones abordadas, las cuales han sido y están siendo implementadas en sistemas embebidos para lograr aplicaciones reales.
Mail de los autores Gustavo Monte <gusmonte25@yahoo.com.ar>
