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En esta memoria se ha desarrollado una metodología para abordar problemas relativos a la clasificación y de un conjunto de objetos o individuos de una determinada población, mediante unas estructuras llamadas "Pirámides", introducidas por E. Diday en 1984, y que pretenden ser una generalización del concepto de Jerarquía, en el sentido de permitir la existencia no de grupos disjuntos o encajados, sino también de grupos solapados, y por tanto permitir clasificaciones en las que los grupos en que queda dividida la población a un determinado nivel, no tengan que ser forzosamente particiones de la misma, como pasa con las clasificaciones inducidas por las Jerarquías, sino que puedan ser recubrimientos. Este tipo de clasificaciones permite pues que un determinado individuo pueda pertenecer a dos grupos de una misma clasificación y por tanto, en la realidad, pueda ser caracterizado por las propiedades de los distintos grupos a los que pertenezca y no por las de un único grupo como en el caso jerárquico, con lo cual este nuevo modelo de clasificación y representación de datos se adaptará a la realidad que aquel. En primer lugar se ha situado este nuevo modelo de representación en el marco del Análisis Multivariante y se han presentado algunos conceptos y resultados ya conocidos, pero imprescindibles para el desarrollo del tema: Caracterización de las matrices asociadas a las disimilaridades piramidales, relación con los preordenes compatibles, etc. Se recuerda que toda disimilaridad ultramétrica es también piramidal y que, en consecuencia, toda Jerarquía Total Indexada es una Pirámide Indexada, con lo cual podemos considerar a los modelos piramidales como una generalización de los modelos jerárquicos. Se ha desarrollado también una nueva formalización de las bases sobre las que se amparan los modelos de representación y clasificación. En este sentido se ha precisado la axiomática y se han dado nuevos teoremas de Existencia y Unicidad de la pirámide inducida por una disimilaridad piramidal y recíprocamente, de la disimilaridad piramidal inducida por una pirámide.Una vez establecidos los resultados teóricos mencionados, se ha profundizado en otros aspectos teóricos conducentes a hacer que los métodos piramidales puedan llegar a ser útiles en la realización de trabajos prácticos como lo han sido los modelos jerárquicos clásicos.En este sentido se ha diseñado un algoritmo de clasificación piramidal, inspirado en el descrito por el propio Diday, convenientemente modificado, con el fin de obtener una pirámide indexada lo más sencilla posible desde el punto de de la representación visual.Se han caracterizado los grupos sobrantes en una pirámide indexada y se ha demostrado que son los únicos que pueden ser eliminados de una pirámide sin que ello suponga pérdida de información sobre la clasificación. Se ha definido un índice de agregación adecuado a los modelos de representación piramidal y se ha demostrado que el algoritmo de clasificación piramidal descrito, utilizando un tal índice de agregación, produce siempre una pirámide indexada en sentido estricto, sin inversiones, sin cruzamientos y sin grupos sobrantes.Finalmente se ha efectuado una programación informática del algoritmo en Turbo Prolog. El programa, llamado PIR. PRO, a partir de una matriz de disimilaridad dada sobre los individuos de la población, efectúa una clasificación piramidal de la misma por los métodos del Mínimo, del Máximo y del UPGMA, obteniéndose como resultado una de las pirámides indexadas correspondientes, la disimilaridad piramidal asociada, el grafo piramidal y como coeficientes de adecuación entre la disimilaridad inicial y la piramidal obtenida, el coeficiente de correlación cofenética (rho) y el coeficiente gamma de Goodman-Kurskal.Debido a las restricciones impuestas en el algoritmo, se establece que el algoritmo piramidal del mínimo produce siempre la jerarquía del mínimo, que como es sabido, es única.Un sencillo experimento de simulación nos confirma la mejora que suponen las representaciones piramidales frente a las ultramétricas, en el sentido de ser próxima la realidad.En problemas reales de clasificación, una vez obtenida la pirámide es necesario evaluar el nivel de adecuación de la estructura piramidal obtenida, a la estructura inicial de los datos. Para ello disponemos de numerosos coeficientes de adecuación, en nuestro caso hemos considerado el coeficiente de correlación cofenética y el de Goodman-Kurskal. A pesar de disponer de estos parámetros, en un caso concreto, es difícil valorar hasta qué punto sus valores realmente significativos. Así pues, seria conveniente encontrar algún criterio que nos permitiese evaluar el nivel de significación de dichos parámetros. En este sentido hemos intentado una validación estadística de los métodos piramidales del mínimo y del máximo así como la obtención de algún criterio evaluar la potencia-eficiencia de los mismos.Debido al desconocimiento de las distribuciones de los estadísticos utilizados (gamma y rho), se han tratado cuestiones inferenciales un punto de vista empírico. Mediante algunas pruebas de simulación por métodos de Monte Carlo se ha tabulado, a partir de la distribución muestral del estadístico gamma, un test de significación de la bondad de ajuste de una representación piramidal por los métodos del mínimo y del máximo. Asimismo se ha establecido que, en general, el método piramidal del máximo recupera mejor una posible estructura piramidal subyacente en la población a clasificar que el método del mínimo, a menos que pueda preverse que la estructura de la población inicial se asemeje a una jerarquía encadenada. / In this memory it is developed a methodology to tackle problems about the classifications and representations population's members through structures called "Pyramids". Pyramidal trees, introduced by E. Diday, are a logical generalization of ultrametric trees. They are less restrictive structures where recovering replaces the concept of partition, obtaining a representation which bears information is closer to the dissimilarities. A new formalization of mathematics bases of the pyramidal models is developed. In this sense, the axiomatic has fixed and new theorems of existence and uniqueness of the pyramid induced from pyramidal dissimilarity, they are considered, and mutually. An algorithm of pyramidal classification is designed in order to obtain an easiest pyramid. The spare groups in an indexed pyramid are characterized. A suitable criterion to the pyramidal models is definited to calculate the distance between groups. From mentioned algorithm and using this criterion indexed pyramid in strict sense, without reversals, crossings and spare groups. Moreover, a computer programming of the algorithm is developed in Turbo Prolog.In applied problems is necessary to measure the fitting between the pyramidal tree from some algorithm and the initial structure. Using some simulation techniques by means of Monte Carlo methods, sample distribution of is obtained, to tabulate a goodness-of-fit test of the pyramidal representation using the minimum method and the maximum method. Finally, we have studied the efficiency of the maximum method and the minimum method through other simulation tests.

La representación interactiva de escenarios naturales en tiempo real presenta problemas debido a la gran cantidad de información que debe ser procesada. Un bosque puede estar compuesto por decenas de miles de especies vegetales, las cuales a su vez están compuestas por decenas de miles de elementos (hojas, tallos y ramas). Una descripción precisa de una escena de este tipo implica el procesamiento de una cantidad de información intratable para su uso en aplicaciones en tiempo real. Durante los últimos 20 años se han publicado muchos trabajos de carácter científico para resolver este problema, aportando diferentes estrategias con particulares ventajas e inconvenientes. El objetivo principal de esta tesis es la presentación de un conjunto de técnicas para mejorar la eficiencia en la representación de escenas naturales en tiempo real. Para ello se han realizado aportaciones en diferentes ámbitos del área de los gráficos por computador. Por una parte, se ha propuesto un modelo de nivel de detalle multirresolución especialmente diseñado para la vegetación, basado en nivel de detalle de resolución variable, el cual permite la adaptación de la complejidad poligonal de especies vegetales en tiempo real. Esta propuesta se acompaña de una nueva aportación diseñada para el manejo de escenas masivamente pobladas, es decir, con miles de modelos multiresolución. Además se han propuesto nuevas técnicas para mejorar la visualización en el ámbito de la iluminación, tanto en cuanto a modelar los efectos de iluminación en árboles como a la representación eficiente de sombras visualmente realistas.

L'anàlisi de moviment i seguiment d'objectes ha estat un dels pricipals focus d'atenció en la comunitat de visió per computador durant les dues darreres dècades. L'interès per aquesta àrea de recerca resideix en el seu ample ventall d'aplicabilitat, que s'extén des de tasques de navegació de vehicles autònoms i robots, fins a aplications en la indústria de l'entreteniment i realitat virtual.Tot i que s'han aconseguit resultats espectaculars en problemes específics, el seguiment d'objectes continua essent un problema obert, ja que els mètodes disponibles són propensos a ser sensibles a diversos factors i condicions no estacionàries de l'entorn, com ara moviments impredictibles de l'objecte a seguir, canvis suaus o abruptes de la il·luminació, proximitat d'objectes similars o fons confusos. Enfront aquests factors de confusió la integració de múltiples característiques ha demostrat que permet millorar la robustesa dels algoritmes de seguiment. En els darrers anys, degut a la creixent capacitat de càlcul dels ordinadors, hi ha hagut un significatiu increment en el disseny de complexes sistemes de seguiment que consideren simultàniament múltiples característiques de l'objecte. No obstant, la majoria d'aquests algoritmes estan basats enheurístiques i regles ad-hoc formulades per aplications específiques, fent-ne impossible l'extrapolació a noves condicions de l'entorn.En aquesta tesi proposem un marc probabilístic general per integrar el nombre de característiques de l'objecte que siguin necessàries, permetent que interactuin mútuament per tal d'estimar-ne el seu estat amb precisió, i per tant, estimar amb precisió la posició de l'objecte que s'està seguint. Aquest marc, s'utilitza posteriorment per dissenyar un algoritme de seguiment, que es valida en diverses seqüències de vídeo que contenen canvis abruptes de posició i il·luminació, camuflament de l'objecte i deformacions no rígides. Entre les característiques que s'han utilitzat per representar l'objecte, cal destacar la paramatrització robusta del color en un espai de color dependent de l'objecte, que permet distingir-lo del fons més clarament que altres espais de color típicament ulitzats al llarg de la literatura.En la darrera part de la tesi dissenyem una tècnica per re-il·luminar tant escenes estàtiques com en moviment, de les que s'en desconeix la geometria. La re-il·luminació es realitza amb un mètode 'basat en imatges', on la generació de les images de l'escena sota noves condicions d'il·luminació s'aconsegueix a partir de combinacions lineals d'un conjunt d'imatges de referència pre-capturades, i que han estat generades il·luminant l'escena amb patrons de llum coneguts. Com que la posició i intensitat de les fonts d'il.luminació que formen aquests patrons de llum es pot controlar, és natural preguntar-nos: quina és la manera més òptima d'il·luminar una escena per tal de reduir el nombre d'imatges de referència? Demostrem que la millor manera d'il·luminar l'escena (és a dir, la que minimitza el nombre d'imatges de referència) no és utilitzant una seqüència de fonts d'il·luminació puntuals, com es fa generalment, sinó a través d'una seqüència de patrons de llum d'una base d'il·luminació depenent de l'objecte. És important destacar que quan es re-il·luminen seqüències de vídeo, les imatges successives s'han d'alinear respecte a un sistema de coordenades comú. Com que cada imatge ha estat generada per un patró de llum diferent il·uminant l'escena, es produiran canvis d'il·luminació bruscos entre imatges de referència consecutives. Sota aquestes circumstàncies, el mètode de seguiment proposat en aquesta tesi juga un paper fonamental. Finalment, presentem diversos resultats on re-il·luminem seqüències de vídeo reals d'objectes i cares d'actors en moviment. En cada cas, tot i que s'adquireix un únic vídeo, som capaços de re-il·luminar una i altra vegada, controlant la direcció de la llum, la seva intensitat, i el color. / Motion analysis and object tracking has been one of the principal focus of attention over the past two decades within the computer vision community. The interest of this research area lies in its wide range of applicability, extending from autonomous vehicle and robot navigation tasks, to entertainment and virtual reality applications.Even though impressive results have been obtained in specific problems, object tracking is still an open problem, since available methods are prone to be sensitive to several artifacts and non-stationary environment conditions, such as unpredictable target movements, gradual or abrupt changes of illumination, proximity of similar objects or cluttered backgrounds. Multiple cue integration has been proved to enhance the robustness of the tracking algorithms in front of such disturbances. In recent years, due to the increasing power of the computers, there has been a significant interest in building complex tracking systems which simultaneously consider multiple cues. However, most of these algorithms are based on heuristics and ad-hoc rules formulated for specific applications, making impossible to extrapolate them to new environment conditions.In this dissertation we propose a general probabilistic framework to integrate as many object features as necessary, permitting them to mutually interact in order to obtain a precise estimation of its state, and thus, a precise estimate of the target position. This framework is utilized to design a tracking algorithm, which is validated on several video sequences involving abrupt position and illumination changes, target camouflaging and non-rigid deformations. Among the utilized features to represent the target, it is important to point out the use of a robust parameterization of the target color in an object dependent colorspace which allows to distinguish the object from the background more clearly than other colorspaces commonly used in the literature.In the last part of the dissertation, we design an approach for relighting static and moving scenes with unknown geometry. The relighting is performed through an -image-based' methodology, where the rendering under new lighting conditions is achieved by linear combinations of a set of pre-acquired reference images of the scene illuminated by known light patterns. Since the placement and brightness of the light sources composing such light patterns can be controlled, it is natural to ask: what is the optimal way to illuminate the scene to reduce the number of reference images that are needed? We show that the best way to light the scene (i.e., the way that minimizes the number of reference images) is not using a sequence of single, compact light sources as is most commonly done, but rather to use a sequence of lighting patterns as given by an object-dependent lighting basis. It is important to note that when relighting video sequences, consecutive images need to be aligned with respect to a common coordinate frame. However, since each frame is generated by a different light pattern illuminating the scene, abrupt illumination changes between consecutive reference images are produced. Under these circumstances, the tracking framework designed in this dissertation plays a central role. Finally, we present several relighting results on real video sequences of moving objects, moving faces, and scenes containing both. In each case, although a single video clip was captured, we are able to relight again and again, controlling the lighting direction, extent, and color.