Browsing by Author "Mendoza Rocha, Marcelo Gabriel"
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Thesis ALGORITMO TIPO SMO PARA LA AD-SVM APLICADO A LA CLASIFICACIÓN MULTICATEGORÍA(Universidad Técnica Federico Santa María, 2011) Candel Contardo, Diego; Allende Olivares, Héctor; Universidad Técnica Federico Santa María UTFSM. Departamento de Informática. Dirección General de Investigación y Postgrado. Programas de Magíster MBA; Mendoza Rocha, Marcelo GabrielLas SVMs (Support Vector Machines o Máquinas de Soporte Vectorial) son un tipo de máquinas de aprendizaje que se idearon en un inicio para tratar problemas de clasificación binaria. En la actualidad, se han realizado extensiones de las SVMs para abarcar problemas de clasificación con más de dos clases. Recientemente se ha creado una nueva SVM multi-categoría mono-objetivo, denominada AD-SVM (All Distances SVM o SVM de Todas las Distancias) que trabaja con un número de restricciones que escala linealmente con el número de ejemplos y clases del problema a tratar. A pesar de la escalabilidad que posee la AD-SVM, a la fecha no se han realizado experimentos acabados para comparar su rendimiento frente a otras técnicas de clasificación ''multi-categoría. Esto se debe principalmente a que la máquina carece de un algoritmo eficiente de entrenamiento, por lo cual su ejecución es extremadamente lenta y consumé recursos de memoria que no son abarcables si el tamao del problema es muy graride, haciendo inviable la realización de experimentos de gran volumen. Esta tesis tiene como fin abordar los siguientes objetivos: 1) Disear un algoritmo de entrenamiento para la AD-SVM capaz de competir en tiempo de ejecución con los utilizados en otras máquinas de clasificación multi-categórica; 2) Realizar un estudio experimental para comparar el desempeo de la AD-SVM frente a otras técnicas de clasificación multi-categoría.'Thesis DISEÑO DE SISTEMAS DE COMPENSACIÓN DE MOVIMIENTO EN IMÁGENES USANDO ANÁLISIS DE FOURIER Y WAVELETS(Universidad Técnica Federico Santa María, 2000) Mendoza Rocha, Marcelo Gabriel; Salinas Carrasco, Luis; Universidad Técnica Federico Santa María UTFSM. Escuela de Graduados. Departamento de Informática; Sánchez Hernández, Juan LonginoEl ser humano ha intentado imitar a la naturaleza desde el principio de su desarrollo intelectual. Uno de los sentidos mas relevantes en la relación del ser con su entorno es la visión. Su estudio y comprensión ha llevado a plantear la posibilidad de imitar algunas funciones que cumple este vital sentido. Desde el punto de vista de Ciencias de la Computación, la imitación de este sentido y su implementación electrónica son los objetivos esenciales de la Vision Artificial. Dentro de la problemática de la Vision Artificial destaca uno en particular. El reconocimiento de objetos conocidos en imágenes recientemente adquiridas. Los mecanismos de asociación de patrones y semejanzas geometricas usados por la vision animal han llevado al desarrollo de sistemas análogos en robótica. En particular, el seguimiento de objetos y el reconocimiento de los mismos como dbjetivos definen el problema de registro de imágenes. El problema de registro de imágenes radica esencialmente en compensar las transformaciones geométricas en que difieren una imagen de referencia y una imagen recientemente adquirida. Esta compensación permite centrar el objeto con respecto a la imagen de referencia y entonces compararlas o efectuar otras operaciones de interés. La hipótesis de esta tesis es que no es necesario usar toda la información que contiene una imagen para poder resolver el problema de registro. En particular, se probará que usando transformaciones de multiresolución también es posible realizar estimaciones de los parámetros de las transformaciones en que difieren las imágenes. El primer capítulo de esta tesis define matemáticamente el problema de registro de imágenes revisando las técnicas usuales de solución del problema y mostrando algunas de sus debilidades y fortalezas. El segundo capítulo de esta tesis describe las técnicas espectrales del análisis de Fourier que permiten realizar estimaciones de los factores de transformación en que difieren ambas imágenes. Junto con lo anterior, se proponen algunas mejoras a las técnicas clásicas de Fourier y se muestran resultados experimentales que prueban lo anterior. El tercer capítulo de esta tesis introduce el análisis Wavelets que permite representar a una imagen en distintos niveles de resolución. A partir del análisis de multiresolución se estudian las propiedades de la transformada wavelets y se escoge un wavelet en particular que resuelve el problema de registro de imágenes satisfactoriamente. Finalmente se muestran resultados experimentales de algoritmos de compensación de movimiento basados en esta transformación.Thesis IMPROVING THE LEARNING OBJECTS RECOMMENDATION PROCESS USING A DOMAIN DESCRPTION MODEL AND AN AUTOMATIC CATEGORIZATION TECHNIQUE(Universidad Técnica Federico Santa María, 2012) Becerra Castro, Carlos Reinaldo; Astudillo Rojas, Hernán E; Universidad Técnica Federico Santa María UTFSM. Departamento de Informática; Mendoza Rocha, Marcelo Gabriel; Ochoa Chehab, XavierLos Objetos de Aprendizaje (OAs) son ampliamente utilizados para la enseanza, ya que pueden ser reutilizados en contextos alternativos para dar soporte a objetivos de aprendizaje. Uno de los desaf?ós más importantes en esta área es proveer recomendaci ón de OAs que simplifiquen su búsqueda, descripción, composición, articulación y reutilización. El problema que actualmente enfrentan los profesores en el dominio educacional es la gran cantidad de esfuerzo requerido para componer material educativo basado en OAs. Usualmente, las descripciones de los OAs son incompletas, inexactas y/o contienen información poco confiable. La presente tesis propone un enfoque para mejorar el proceso de recomendación de OAs basado en un modelo del dominio (ontolog?á) y un método de categorización automático que reduzca el esfuerzo requerido para encontrar, reutilizar y componer OAs. El enfoque propuesto fue validado por medio de un caso de estudio (con 3 replicaciones), el que permitió evaluar la calidad y el esfuerzo asociado al proceso de composición de OAs. Los resultados indican que usando el enfoque propuesto los profesores componen clases con una calidad similar, comparado con un enfoque Ad-Hoc, pero con menor esfuerzo.Thesis VOTING INTENTION ANALYSIS OF TWITTER USERS(Universidad Técnica Federico Santa María, 2013) Guevara Albornoz, Miguel Roberto; Mendoza Rocha, Marcelo Gabriel; Universidad Técnica Federico Santa María UTFSM. Departamento de InformáticaProponemos un modelo difuso (Fuzzy) dirigido a analizar la intención de cada usuario que publica un tweet en el contexto de una elección pol??tica. Nuestra propuesta es un paso adelante en la v?á de construir modelos para entender el comportamiento de los usuarios de Twitter en una elección pol??tica. Ésta ha sido ciertamente una tarea dif??cil, aún cuando varios esfuerzos se han realizado y también se han reportado auspiciosos resultados. Basamos nuestro modelo en la cantidad total de tweets por usuario, as?? como también en su cantidad de tweets positivos y negativos. Nuestro sistema de inferencia utiliza el método de Mamdani con tres variables premisa y una variable consecuencia. Definimos el universo del discurso para las variables premisa, por la frecuencia de tweets. Para la variable consecuencia, definimos el universo del discurso como la posible intención de voto de un usuario en una elección. Aplicamos defuzzyficación con centro de gravedad para una conclusión definitiva basada en valor, el mismo que denominamos el Indice de Intención de Voto. Para ilustrar la aplicación de nuestro modelo, hemos utilizado data descargada del streaming público de Twitter, respecto de tres elecciones en 2012 y 2013, con diferentes niveles de participación.
