Ingeniero Civil en Computación / El objetivo del presente trabajo de titulación es desarrollar y diseñar una aplicación multiplataforma para visualizar y analizar mallas geométricas mixtas en tres dimensiones. El visualizador debió ser implementado priorizando la eficiencia para poder manejar mallas muy grandes, y además poseer un diseño de calidad que permitiera extenderlo fácilmente. Una malla geométrica es un conjunto de celdas adyacentes que buscan modelar un objeto complejo de forma discreta; dependiendo del tipo de malla, las celdas serán polígonos y/o poliedros. Los elementos que forman las mallas pueden ser evaluados bajo distintos criterios para medir su calidad. Algunos modelos tienen millones de elementos, por lo que realizar cualquier tipo de cálculo sobre la malla, incluyendo renderizarla, es muy costoso. Para manejar mallas grandes de forma eficiente, varios algoritmos fueron acelerados utilizando la unidad de procesamiento gráfico de la tarjeta de video (GPU). Las GPU de última generación permiten realizar un gran número de tareas en paralelo, ya que tienen cientos de núcleos de procesamiento. Para poder aprovechar el potencial de la tarjeta de video se utiliza la API gráfica multiplataforma OpenGL. La interfaz de la API provee un gran número de funciones para controlar la tarjeta de video, y además especifica el lenguaje de programación GLSL, el cual nos permite programar el pipeline de renderizado, todo esto sin preocuparse del tipo de tarjeta de video ni del sistema operativo. Para abordar el problema, primero se analizaron los requerimientos específicos de la aplicación y se confeccionó un diseño para satisfacerlos. Se propuso un esquema modular, utilizando programación orientada a objetos y patrones de diseño, con lo cual se consiguió una aplicación extensible y capaz de realizar las tareas requeridas. Después, se implementaron las clases especificadas en el diseño y se generó una interfaz gráfica amigable para el usuario utilizando Qt. Esta interfaz permite al usuario acceder a todas las funcionalidades de la aplicación. Además, se utilizaron múltiples programas de Shaders para producir distintos efectos de iluminación y para acelerar algoritmos que no están relacionados con la visualización. Como resultado se obtuvo una poderosa herramienta gratuita y multiplataforma para analizar mallas. Con un diseño de calidad se consiguió que la aplicación fuese fácilmente extensible en estrategias de evaluación, modos de visualización, tipos de formatos que lee y exporta, y modos de seleccionar elementos. Además, el visualizador es capaz de procesar mallas que contienen por sobre un millón de elementos en tiempos reducidos, por lo que sigue siendo una aplicación altamente interactiva bajo estas condiciones.

Doctor en Ingeniería Eléctrica / En la actualidad un problema fundamental para los sistemas robóticos que basan su sistema sensorial en la utilización de cámaras de video y sistemas de visión computacional es detectar y reconocer objetos de interés en ambientes no controlados. Por otro lado, el análisis del rostro juega un papel muy importante en la construcción de un sistema de Interacción Humano-Robot (HRI) que permita a los humanos interactuar con sistemas robóticos de un modo natural. En este trabajo de tesis se diseña e implementa un sistema de visión que opera en ambientes no controlados, y que es capaz de detectar y reconocer rostros humanos en forma robusta, utilizando métodos de visión activa e integrando diferentes tipos de contexto. Se plantea una metodología para la construcción del sistema de visión propuesto en forma general y se define cuales son los módulos principales que lo componen. Entre los cuales están los módulos de detección y reconocimiento de rostros, en particular el uso de contexto y un módulo de visión activa. Estos módulos permiten descartar falsas detecciones y realizar modificaciones a las observaciones para así mejorar el rendimiento del sistema de reconocimiento de rostros. Se desarrolla un simulador que se utiliza para validar el sistema general y en particular evaluar el funcionamiento de los diferentes módulos planteados. Este simulador es una poderosa herramienta que permite realiza evaluaciones de métodos de detección y reconocimiento de rostros ya que genera las observaciones de un agente dentro de un mapa virtual con personas. De los experimentos en el simulador y en otros ambientes se puede concluir que los módulos de contexto realizan un aporte significativo en el rendimiento del sistema de visión, mejorando las tasas de reconocimiento y reduciendo las tasas de falsos positivos en las detecciones de rostros. La tasa de reconocimiento aumenta de 78.41% a 86.77% con el uso de filtros de contexto. El uso de visión activa permite que la tasa de reconocimiento mejore de 86.77% a 92.92%, ya que permite que se construya una mejor galería (en caso que la galería se construye online), y mejorar la pose del robot con respecto a la persona en la etapa de reconocimiento. Se desarrolla un sistema robusto para la detección y la identificación de seres humanos en entornos domésticos el cual es evaluado en un robot de servicio. La principal función es evaluar el funcionamiento del sistema de visión propuesto en una aplicación real. Se agrega un nuevo sensor (cámara térmica) y se agregan nuevos módulos al sistema (Detección de Piel Visible y Térmica, Detección y reconocimiento de Rostros Térmico, Detección de Personas). Los resultados de la evaluación del sistema en una aplicación real (prueba enmarcada en la competencia de robótica RoboCup, que se llama Who is Who ) confirman que el uso de contexto mejora el rendimiento del sistema, permitiendo aumentar la tasa de reconocimiento de 54% a 74% y reduciendo el numero de falsos positivos a 0. Nuevamente la visión activa fue un factor importante para mejorar el desempeño del sistema en general, en todos los experimentos influyó de forma positiva en el funcionamiento del sistema.

En este estudio se investiga un grupo de mujeres obesas, (N = 29) que consultaban por un tratamiento médico-nutricional para adelgazar al Centro de Diagnóstico del Hospital Clínico de la Universidad de Chile, con el fin de determinar si existen relaciones entre la variable Respuesta al Tratamiento Médico (Refractariedad/Responsividad) y las variables Ansiedad e Insatisfacción Corporal, estas últimas medidas al inicio del tratamiento médico-nutricional.

Doctor en Ingeniería Eléctrica / El uso de imágenes de rostros o iris para estimar información demográfica, tal como género, raza, edad y emociones se denomina Soft Biometrics . En un marco de reconocimiento biométrico, la información de género nos puede ayudar a buscar solo en la mitad de la base de datos. La mayoría de los métodos reportados en la literatura usan todas las características disponibles para la clasificación de imágenes. En el procesamiento de imágenes, el ingreso directo de los datos a los clasificadores tiene una alta dimensionalidad y un limitado número de ejemplos. En este escenario la selección de características juega un rol importante mejorando la tasa de clasificación, la eficiencia y la escalabilidad de las imágenes en el proceso de identificación. Un manera de realizar esta tarea, es mediante la selección de características usando información mutua (IM) y ordenándolas en un ranking de acuerdo a su valor individual de relevancia usando métodos de filtros. Los métodos de ranking se caracterizan por ser rápidos y efectivos, particularmente cuando el número de características es grande y el número de ejemplos disponibles para entrenamiento es comparativamente pequeño, como en el caso de los bases de datos benchmark (Sonar, Spambase, Ionosphere y Madelon). Sin embargo, el ranking reduce la capacidad de selección debido a que no estima ningún tipo de complementariedad entre las variables, lo cual es poco adecuado para la función de selección de conjuntos de datos que tienen altos niveles de complementariedad. Las posibles redundancias entre más de dos variables no se tienen en cuenta. Dos métodos fueron desarrollados en esta tesis, el primero selecciona características en pares y el segundo en grupos. En el primer método, usamos selección de características basados en la información mutua en pares, aplicada al problema de clasificación de género usando rostros frontales e iris. Se fusionaron las características seleccionadas obtenidas desde la intensidad de los píxeles, forma y textura en varias escalas espaciales. Los resultados fueron evaluados y comparados con los publicados anteriormente en bases de datos estándares tales como las bases de datos FERET y UND usadas para ambientes controlados y la base de datos Labeled Faces in the Wild (LFW) para ambientes no controlados. Este método fue también aplicado a imágenes de iris de bandas espectrales cercanas al infrarrojo de la Universidad de Notre Dame, llamada Gender From Iris (GFI). El segundo método es basado en filtros y envolventes (filtrappers), para la selección de características en grupo en vez de pares usando información mutua. Este método fue aplicado a la clasificación de género usando rostros e imágenes de iris. La selección de grupos basadas en características relevantes y redundantes fue realizada asignándole un peso a cada característica en relación a sus vecinos. El método fue aplicado a imágenes de rostros usando las bases de datos UND, LFW, MORPH II y en iris usando la base de datos GFI. Los resultados del primer método de selección de características usando rostros, fueron obtenidos con la fusión de 18.900 características seleccionadas alcanzando una tasa de clasificación de 99.13% en la base de datos FERET. Para la base de datos UND, la mejor tasa de clasificación de género fue obtenida por la fusión de 14.200 características seleccionadas con 94.01%. Para la base de datos LFW la mejor tasa de clasificación fue obtenida con la fusión de 10.400 características seleccionadas, usando 3 escalas espaciales diferentes con un 98.01%. A nuestro entender estos resultados son los mejores resultados reportados para la clasificación de género usando estas bases de datos. Dependiendo del tamaño de la imagen, el número total de características seleccionadas fue reducido a lo menos en 70% en FERET, 73% en UND y 90% en LFW. En iris, el mejor resultado usando ventanas de 10x10 con un solapamiento del 50% usando histogramas de LBP(8,1) fue de 91.33%, Este nivel de precisión superar los resultados previamente publicados. Para el segundo método, la mejor tasa de clasificación fue obtenida para la base de datos UND en la fusión de 2.100 características seleccionadas y 30 vecinos cercanos con un 98.25%. El mejor resultado para la base de datos MORPH II fue obtenida con 1.300 características y 25 vecinos cercanos con un 95.50%. Para la base de datos LFW el mejor resultado fue obtenido con 900 características y 25 vecinos cercanos con un 97%, usando validación cruzada de cinco grupos. Nuestros resultados muestran que la clasificación de género puede ser mejorada significativamente mediante el uso de la selección de características en grupos. La mejor tasa de clasificación para el uso de benchmark fue obtenida por la base de datos Sonar, obteniendo 95.68% usando 55 características y 35 vecinos cercanos. En la selección de características para iris, nuestra propuesta obtiene una precisión de 89% basada en la fusión de la información de las mejores características provenientes del iris derecho e izquierdo.

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Se realiza un estudio en base a la Teoría de Recursos y Capacidades que plantea que las organizaciones pueden lograr habilidades distintivas para establecer competencias nucleares con las cuales se mantiene de manera sostenida y competitiva en los mercados. Este enfoque permite encaminar el Análisis Interno hacia los aspectos más relevantes del interior de la organización, siendo una herramienta que permite determinar las fortalezas y debilidades internas de la empresa, que pueden ser caracterizadas como recursos, incapacidades o carencias. Por lo que se sostiene que para una organización, la forma de conseguir ventajas competitivas que sean sostenidas en el tiempo es a través del desarrollo de capacidades distintivas o diferenciadas. En este sentido, se realiza el análisis para el Grupo Nexo Franquicia, teniendo como objetivo determinar las habilidades distintivas de la empresa Grupo Nexo Franquicia para poder constituir los Recursos y Capacidades que le permitan lograr competencias nucleares, a fin de mantenerse de manera sólida y competitiva en el mercado nacional e internacional. Se obtuvo como resultado que la aplicación del enfoque de Recursos y Capacidades permite realizar un estudio de Análisis Interno de Grupo Nexo Franquicia, determinando sus fortalezas y habilidades distintivas para lograr competencias nucleares, sostenidas en el tiempo y sustentadas en su organización empresarial, y de esta forma posicionarse de manera sólida en el mercado. Entre las competencias se encontraron la orientación a resultados basada fundamentalmente en el liderazgo y en las alianzas estratégicas, el trabajo en equipo por la selección de personal con experiencia y conocimiento en franquicias, y la actitud de aprendizaje y mejora continua por la búsqueda constante de nuevas experiencias en el uso de las metodologías para convertir una marca en franquicia. Las competencias nucleares consistentes en experiencia, confiabilidad y flexibilidad, provienen principalmente del recurso humano y constituyen una ventaja competitiva sostenible. / A study is carried out based on the Theory of Resources and Capabilities that states that organizations can achieve distinctive skills to establish nuclear competencies with which it is maintained in a competitive and sustained manner in the markets. This approach allows the Internal Analysis to be directed towards the most relevant aspects of the organization's interior, being a tool that can determine the internal strengths and weaknesses of the company, which can be characterized as resources, disabilities or deficiencies. It is argued that for an organization, the way to achieve competitive advantages that are sustained over time is through the development of distinctive or differentiated capabilities. In this sense, the analysis is done for the Franchise Nexus Group, aiming to determine the distinctive abilities of the company Franchise Nexus Group to be able to constitute the Resources and Capacities that allow it to achieve nuclear competencies, in order to maintain itself in a solid and competitive way in the national and international market. As a result, the application of the Resources and Capabilities approach enabled an Internal Analysis study of the Franchise Nexus Group, determining its distinctive strengths and abilities to achieve nuclear competencies, sustained over time and sustained in its business organization, and of this Position in the market. Among the competencies were the orientation to results based mainly on leadership and strategic alliances, teamwork for the selection of personnel with experience and knowledge in franchising, and the attitude of learning and continuous improvement by the constant search for new Experiences in the use of methodologies to convert a brand into franchise. Nuclear competencies consisting of experience, reliability and flexibility come mainly from human resources and constitute a sustainable competitive advantage.

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Ingeniero Civil Eléctrico / Un sistema de identificación facial consiste en un método que toma una imagen del rosto de un individuo desconocido y un banco de imágenes de personas conocidas, con el objetivo de identificar a este individuo y decidir si está presente o no en el banco de imágenes conocidas. Este Trabajo de Titulo se propone como objetivo estudiar el uso de escalas de alta resolución y combinaciones de las mismas en el problema de reconocimiento frontal de rostros. Para esto se utiliza la base de datos XM2VTS que contiene imágenes de rostros de individuos a una resolución de 720x576 píxeles. Se propone generar imágenes a escalas del 50 % y 25% de escala de resolución mediante el método de Pirámides de Gauss, obteniendo tres distintas resoluciones. Luego son procesadas mediante LBP y Filtros Gabor para realizar combinaciones de la información extraída por estos métodos en distintas escalas de resolución. Finalmente se utiliza este vector de información en un clasificador K-NN y se logra el reconocimiento de cada individuo. Se realizan pruebas de reconocimiento para realizar el ajuste de parámetros de los métodos de extracción de características en distintas escalas de resolución y pruebas para detectar las combinaciones de información de estas últimas que entreguen los mejores resultados. Por separado los métodos LBP y Filtros Gabor obtuvieron como máximos desempeños un 97,96% y un 94,12% de reconocimiento exitoso respectivamente. Sin embargo, al fusionar la información obtenida a través de estas técnicas de extracción de características, se obtiene un método de reconocimiento frontal de rostros que logra un 98,9% de reconocimiento exitoso, con un tiempo de procesamiento total de 21 minutos y 1,26 segundos por cada individuo como resultado final. Comparando con trabajos similares realizados con las mismas muestras se posiciona a la par de estos, demostrando ser un método competente y eficiente, además de entregar pautas para seguir el estudio del problema del reconocimiento facial.

Autor no autoriza el acceso a texto completo de su documento hasta el 7/3/2021. / Ingeniero Civil Industrial / Algramo es una empresa que vende productos de consumo masivo en pequeños formatos a través de almacenes de barrio. El objetivo principal de este proyecto es realizar un estudio de imagen de la marca Algramo, focalizado en su producto lentejas, y entregar recomendaciones en base a los resultados encontrados que guíen futuras decisiones sobre el posicionamiento de la empresa. Adicionalmente, se estableció un objetivo secundario, cuyo fin será evaluar a los almacenes de barrio en relación a otros canales de venta. El estudio fue dividido en dos fases de investigación, una de tipo cualitativa y otra cuantitativa. La primera de ellas tuvo como principal objetivo determinar los atributos relevantes de la imagen en la categoría de lentejas, para lo cual se llevaron a cabo entrevistas en profundidad con clientes finales. Los resultados de esta fase indicaron los siguientes a atributos a considerar: calidad, precio, prestigio, confianza, envases, promociones, formatos y lugares de compra. Por su parte, para la etapa cuantitativa se siguió una metodología estructurada por una serie de pasos que abarcaron desde la definición del problema hasta la entrega de recomendaciones. Finalmente, se seleccionaron por conveniencia 20 almacenes afiliados a la empresa en la comuna de Conchalí, en donde se aplicó un cuestionario a 260 compradores de lentejas para determinar la imagen de las marcas, lo cual se analizó mediante el uso de las técnicas de Análisis Factorial y Análisis de Correspondencia. Entre los principales resultados, se determinó que la marca Campo Lindo y las lentejas a granel presentan los mayores niveles de conocimiento, seguidos por Algramo. En cuanto al análisis de la imagen, se determinó la existencia de dos factores que explican la categoría, los cuales fueron bautizados como Respaldo de marca y Conveniencia, siendo calidad y precio sus principales constituyentes. En este sentido, se identificó un grupo de marcas asociadas mayormente al factor Respaldo de Marca, mientras que la imagen de Algramo se ubicó entre ambos factores encontrados. Finalmente, entre las principales recomendaciones, se sugiere a la empresa fortalecer y mantener la imagen actual mediante una estrategia de posicionamiento formal, para la cual se dan algunas directrices. Por otro lado, también se recomienda enfatizar en la calidad del producto con el objetivo de captar a quienes compran otras marcas, principalmente aquellos que escogen lentejas a granel. Esto debido a la relación directa existente entre la mejor marca y la marca comprada, siendo la calidad el atributo más influyente en el hecho de qué tan buena es considerada una marca. Finalmente, también se sugiere que la empresa aumente sus niveles de conocimiento, los cuales dadas las limitaciones del estudio podrían encontrarse subestimados.

La publicidad ha pasado por cambios que han obligado a las empresas a invertir en nuevos medios de comunicación para transmitir su mensaje y acercarse a más público. Uno de esos medios son las redes sociales, las cuales son plataformas de entretenimiento que están siendo afectadas por la saturación publicitaria, en especial YouTube. Esto ha ocasionado que más personas desarrollen una actitud negativa hacia los mensajes publicitarios repetitivos de alguna marca, perjudicándose no solo las ventas del anunciante, sino también la imagen de marca, el cual se construye por medio de la percepción que tiene el consumidor. En este contexto, el principal objetivo de esta investigación es analizar si la saturación publicitaria de telefonía móvil en YouTube afecta la imagen de marca de la categoría. La metodología que se utilizará es un enfoque cualitativo, la cual se desarrollará por la técnica de entrevistas grupales e individuales a través de preguntas semiestructuradas. / The advertising has passed for changes to have forced the companies to invest in news media to transmit their messages and getting close to more audience. One of those media are social networks, which are entertainment platforms are being affected by advertising saturation, especially YouTube. This has occasioned more people opt for a negative attitude towards the repetitive advertising messages of some brand, harming not only the advertiser´s sales, but also the brand image, which is built through of perception that the consumer has. In this context, the main objective of this investigation is analyzing if the advertising saturation of mobile telephony on YouTube affects the brand image of its category. The methodology that will be use is qualitative focus, which will be developed by the technique of group and individual interviews through semi-structured questions. / Trabajo de investigación