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Durante la década de los 90, uno de los principales problemas abordados en el área de visión computacional fue el detectar rostros en imágenes, para lo cual se desarrollaron innumerables métodos y aplicaciones que pudieran realizar dicha tarea. En la actualidad, ese problema se encuentra prácticamente solucionado con detectores con tasas de detección muy altas, por lo cual, el problema ha evolucionado a poder obtener información adicional de estos rostros detectados, ya sea identi cando su raza, edad, emociones, género, entre otros. Es en este contexto, que se enmarca esta investigación. La clasi cación de género se considera una tarea difícil y complementaria al reconocimiento de patrones, a causa de la alta variabilidad de la apariencia del rostro. Los rostros son objetos no rígidos y dinámicos con una diversidad grande en la forma, el color y la textura, debido a múltiples factores como la pose de la cabeza, iluminación, expresiones faciales y otras características faciales. La alta variabilidad en la apariencia de los rostros afectan directamente su detección y clasi cación. En este trabajo de tesis se implementaron los métodos de extracción de características basados en intensidad y textura, se midió su desempeño con 4 tipos de clasi cadores distintos. Las características extraídas fueron fusionadas al nivel de las características. Por otra parte, se extendió el efecto de seleccionar características utilizando 3 métodos basados en Información Mutua, Mínima redundancia y Máxima relevancia(mRMR), Información Mutua Normalizada (NMIFS), Información Mutua Condicional (CMIFS). Se compararon nuestros resultados con los mejores datos publicados, utilizando las bases de datos internacionales de rostros FERET y WEB, usando diferentes tamaños de imágenes y particiones de datos. Se obtuvieron mejoras signi cativas en la clasi cación de género, que van desde 1.2 % al 12.7 % sobre la base de datos FERET y desde 4.1 % al 8.9 % sobre la base de datos WEB. Además, se redujo el número de características utilizadas como entradas en el clasi cador. Dependiendo del tamaño de la imagen, el número total de características seleccionadas es reducida a menos del 74 % en la base de datos FERET y en un 76.04 % en la base de datos WEB. Por lo tanto, el tiempo computacional se reduce signi cativamente para aplicaciones en tiempo real.

¿Qué lugar ocupa la memoria en un país, después de haber vivido un proceso de violencia política? ¿Es el olvido importante para volver a comenzar? ¿Es acaso esencial hacer hincapié en ciertos episodios? ¿Cuál es el rol de las instituciones en todo este proceso? ¿Y qué se puede hacer cuando existen diferentes interpretaciones sobre los hechos? La intención de este artículo es analizar estas preguntas en el escenario nacional, después del proceso de violencia política, y después del Informe de la Comisión de la Verdad y Reconciliación (CVR).

Memoria para optar al Título Profesional de: Ingeniero Agrónomo M ención: Manejo de Suelos y Aguas

Ingeniero Civil Electricista / La biometría es una disciplina que utiliza métodos automáticos para el reconocimiento humano que se fundamenta en la comparación de vectores de características asociados a los patrones conductuales, fisiológicos o anatómicos singulares de cada persona. Un patrón biométrico puede ser usado para la clasificación de personas si todos lo poseen, es único para cada individuo, invariante durante períodos largos de tiempo y de fácil recolección. El iris cumple con las características anteriores por lo que ha sido estudiado como patrón desde hace más de una década. Inicialmente, los sistemas de reconocimiento de iris requerían alta cooperación de los usuarios para su buen funcionamiento. No obstante, con el paso del tiempo se ha generado una tendencia en la investigación mundial que se inclina hacia condiciones de operación más reales, relajando las restricciones sobre los usufructuarios y las condiciones ambientales de operación. En este trabajo se presenta el diseño y la implementación de un sistema de reconocimiento de iris no cooperativo y a distancia en el cual se han definido tres características asociadas a éste patrón: la textura del iris, su color y la textura de la zona que lo rodea. Se contempla el diseño del sistema de captura de imágenes y la programación de algoritmos en los módulos de adquisición, segmentación y clasificación. En el módulo de adquisición se proporcionan métodos de detección ocular, verificación ocular y evaluación de enfoque. En el módulo de segmentación se presentan algoritmos de localización límbica y eliminación de artefactos como reflexiones y oclusiones. En el módulo de clasificación de muestran métodos de codificación y comparación de las características descritas previamente. Finalmente, se describe la función no lineal de decisión para el sistema. La evaluación del rendimiento del proceso total de reconocimiento se lleva a cabo en una base de datos de 750 imágenes capturadas con el sistema de adquisición diseñado a 1,5 metros de distancia de los usuarios. Éstas fueron separadas en dos conjuntos, de 375 imágenes cada uno, correspondientes a 15 enrolados y 15 impostores. El índice final de reconocimiento para las características de textura iridal, color del iris y textura periocular es de 66,67%, 69,17% y 93,33%, respectivamente. La fusión de éstas características alcanza un índice de reconocimiento de 94,17% y el índice de detección de impostores es del 100% en todos los casos estudiados.

El artículo presenta una reconstrucción del método del psicoanálisis existencial sartriano especificando su finalidad, campo de aplicación, y provee un análisis interpretativo de su necesidad dentro del desarrollo de la ontología sartriana. Se defenderá que la meta del psicoanálisis existencial es el acaecimiento de la reflexión pura, la cual abre la posibilidad del reconocimiento del proyecto fundamental y la conversión existencial. El análisis se basa en una lectura de El ser y la nada que toma como concepto central a la noción de deseo”.

Antropóloga Social / La presente Memoria de Título indaga en los modos de incorporación de los inmigrantes colombianos en el Gran Santiago a partir de tres dimensiones que conforman el contexto de recepción. A saber, se estudia el recibimiento de la población chilena ante la llegada de inmigrantes, en segundo lugar, se busca caracterizar los vínculos de la población colombiana que reside en la sociedad de llegada a partir de sus redes migratorias y nexos transnacionales. Finalmente, se encuentra la relación de la población chilena y la colombiana con la institucionalidad respecto a políticas y programas de gobierno desarrollados en torno al tema migratorio. Estas dimensiones se analizan y comprenden a partir de la teoría del reconocimiento, profundizando finalmente en las prácticas de resistencia y/o reproducción ejercidas por la población colombiana frente a las dinámicas de reconocimiento o exclusión perpetradas por el contexto de recepción. Se concluye que el principal modo de incorporación es la negación por parte del inmigrante de la percepción que tiene la población receptora sobre “lo colombiano”, realizando una actualización identitaria que permita demostrar que son “colombianos buenos”. De esta forma, se lograría una incorporación que reproduce las lógicas del Estado-nación -que no reconoce la migración como derecho fundamental- al adoptar una identidad legitimadora, la cual responde a las diferencias de poder de la sociedad de llegada. Por tanto, la incorporación se desarrollaría desde la exclusión

Ingeniero Civil en Computación / El objetivo general de esta memoria es diseñar, construir e integrar un módulo con algoritmos de detección de citas bibliográficas para el sistema de análisis de originalidad en documentos digitales DOCODE 1.0. El sistema DOcument COpy DEtector (DOCODE), fue creado a partir de algoritmos que calculan distintos índices de similitud entre documentos digitales. Estos se integraron dentro de una arquitectura de sistemas, en la medida que fueron desarrollándose, sin una visión concreta de las necesidades que tendría la plataforma en el largo plazo. Este es uno de los problemas fundamentales a ser abordados en este trabajo. Por otro lado, se detectó la necesidad de identificar citas bibliográficas, debido a que ellas no constituyen un intento de copia, sino una base para permitir conclusiones más elaboradas. Al contener texto citado, algunos índices se ven afectados en forma negativa. Se planteó la hipótesis que, es posible mejorar aspectos estructurales de DOCODE 1.0 orientados principalmente a mejorar la calidad del servicio, modificando la arquitectura del sistema. Además, se proyectó que la posibilidad de detectar citas bibliográficas permite mejorar la evaluación de DOCODE respecto del análisis de originalidad. La nueva versión de DOCODE 2.0 se construyó en una arquitectura orientada a servicios, lo que permite tener un esquema de servicios web completamente desacoplado, de alta disponibilidad y escalable. Por otro lado las investigaciones para el módulo de citas permitieron establecer un esquema de solución al problema. Dentro de los resultados en las citas, las pruebas de laboratorio permitieron determinar los mejores patrones para identificar citas, para después probarlos con documentos reales. Los valores de las pruebas de laboratorio fueron: 0,9941 (Precision), 0,9478 (Recall) y 0,9704 (F-Measure). Los valores para las pruebas en ambiente real fueron: 0,4101(Precision), 0,8302(Recall) y 0,5490(F-Measure). En base a los cambios realizados, DOCODE puede prestar servicios para cualquier plataforma de software. Además se demostró que es posible parametrizar citas bibliográficas y construir una máquina que las detecte.

Ingeniero Civil Eléctrico / El lenguaje corporal es importante para comunicarse fluidamente con las personas. En el ámbito de la interacción con máquinas, existen sistemas para reconocer automáticamente gestos, pero confunden cuerpos de color similar y sus capacidades son muy inferiores a las de los seres humanos. Para contribuir a la solución de este problema, se presenta una plataforma que sigue una esquina e identifica pulsaciones utilizando una webcam, independientemente del tono del objeto y del fondo, lo que se efectúa analizando variaciones luminosas. El sistema registra imágenes con una cámara y las preprocesa para disminuir el ruido. Posteriormente, obtiene las zonas con cambios luminosos y reconstruye los objetos móviles. Luego, identifica las esquinas de los cuerpos, sigue la trayectoria de una de ellas y verifica si hay oscilaciones. La plataforma es complementada con módulos para configurar su funcionamiento, dibujar trayectorias y controlar un cursor. La programación se realiza en C++ y utiliza las librerías OpenCV para procesar imágenes y Qt para mostrar la interfaz de usuario. El desempeño se evalúa con videos en que un dedo recorre trayectorias predefinidas. En las pruebas se utilizan varios tipos de iluminación, fondos, distancias a la cámara, posturas y velocidades de movimiento. Los resultados muestran que el algoritmo ubica el dedo con error promedio de 10 píxeles y detecta pulsaciones en el 82% de los intentos. Se producen fallas cuando hay fuentes de luz frente a la cámara, oscuridad o movimiento detrás de la mano. El programa se ejecuta a 30fps y utiliza el 16% de un procesador Intel Core i5-3337u. La plataforma es capaz de distinguir objetos de tono similar, pero es poco tolerante a movimientos en el fondo. Una combinación de los métodos basados en variaciones luminosas y color puede corregir sus deficiencias mutuamente y habilitar aplicaciones que utilicen señales hechas con las manos para ordenadores personales y robots.