Ingeniero Civil en Computación / La vida moderna y la evolución de la sociedad hacen que las personas dispongan cada vez de menos tiempo para el ocio y fomentar las relaciones sociales con sus pares. Esta falta de tiempo también nos hace perder lazos, incluso con nuestros seres más queridos, llegando al punto de no tener el tiempo ni siquiera para visitarlos. Esto es particularmente crítico para los adultos mayores, que son los que más resienten este empobrecimiento del vínculo social, especialmente entre ellos y sus familiares (hijos, nietos, etc.). Esta situación produce aislamiento, y afecta negativamente el estado anímico de esas personas. Producto de la edad, es muy probable que los adultos mayores deban sobrellevar tratamientos médicos de diversa índole. Lamentablemente, los estados anímicos negativos (por ejemplo, depresión) reducen el impacto de fármacos y tratamientos en estas personas. El simple hecho de tener poco tiempo para visitarlos y darles el empujón anímico, afecta las emociones de estas personas. Por lo tanto, es importante que los familiares del adulto mayor sepan cuándo éste pasa por un cuadro de emociones depresivas, para así intentar de corregir o paliar dicha situación de la manera más rápida posible. En este trabajo de memoria se diseñó e implementó un sistema que permite monitoreo del estado anímico de adultos mayores, cuando estos se encuentran al interior de sus hogares. El sistema permite a un usuario monitor, realizar un seguimiento de la persona monitoreada. Además, el sistema informa al monitor, mediante mensajes de texto (emails), cuando el usuario monitoreado está pasando por un cuadro de emociones negativas. El sistema de monitoreo utiliza una tablet PC para tomar registros de audio e imágenes al interior del hogar de estas personas, y en base a esa información, determinar el estado anímico de las personas monitoreadas. Los procesos de reconocimiento de emociones usando audio e imágenes trabajan juntos, de manera de obtener los mejores resultados posibles. En el marco de esta memoria también se desarrolló el sistema de envío automático de alertas, el cual es capaz de notificar a los usuarios de la aplicación, cuando alguno de sus familiares monitoreados necesita apoyo anímico. Si bien es cierto que es bastante complicado el trabajar con las características inherentes a la biometría de una persona para detectar sus emociones, pudimos completar el desarrollo de la aplicación propuesta. Sin embargo, no nos fue posible realizar pruebas en vivo con usuarios reales, por restricciones de tiempo. Por lo tanto, y aunque la aplicación esta funcional, aun se debe medir su impacto real en el escenario de aplicación previsto.

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Magíster en Ciencias, Mención Computación / Motivación. Los estándares de la Web Semántica son útiles para poder organizar la información de la Web de forma que los computadores puedan procesarla y comprenderla de mejor manera, pudiendo así los usuarios realizar búsquedas más sofisticadas y contar con un lenguaje más expresivo para realizarlas. Sin embargo, la mayoría de las bases de conocimiento disponibles utilizan solamente la información textual en desmedro del contenido multimedia, el cual ha aumentado enormemente los últimos años y ya es parte fundamental de la Web. Objetivo. Dado lo anterior, nuestro objetivo en este trabajo es construir una base de conocimientos que nos permita combinar consultas semánticas con consultas sobre el contenido visual de las imágenes de la Web, que llamaremos IMGpedia. Concretamente, se trabajará utilizando las imágenes de Wikimedia Commons. Contribución. Una vez completado, este trabajo pretende ser un puente entre el mundo del análisis multimedia y el de la Web de Datos. En este sentido, todas las rutinas de descripción de contenido visual serán publicadas como implementaciones de referencia en diferentes lenguajes de programación. Además, la base de conocimientos será una fuente de Datos Enlazados Abiertos de alta calidad, puesto que proveerá enlaces a diferentes fuentes de conocimiento para proveer contexto. Finalmente, estos datos podrán ser consultados a través del SPARQL endpoint público provisto para tal efecto. Esta base de conocimientos es pionera en combinar información del contenido visual de imágenes de la Web con datos semánticos extraídos de DBpedia. Metodología. Se propone y desarrolla una metodología, dadas las 15 millones de imágenes extraídas de Wikimedia Commons, estas se analicen y procesen para formar una completa base de conocimiento. Primeramente, se calculan sus descriptores visuales; luego se computan sus vecinos más cercanos para establecer enlaces de similitud entre ellas; posteriormente, se propone una estrategia para enlazar las imágenes con recursos de DBpedia si es que las imágenes son utilizadas en el respectivo artículo de Wikipedia; y, finalmente, los datos se publican como un grafo RDF, listos para ser consultados a través de un terminal de consulta SPARQL. Valor. El valor de este trabajo está en que es el inicio de un proyecto a largo plazo, el cual busca incluir el contenido multimedia dentro de la Web de Datos de una forma automatizada, sin necesidad de etiquetar los medios manualmente, sino que los hechos puedan ser extraídos de fuentes complementarias. De esta forma se hace que el hecho de realizar consultas sobre similitud visual e incluyendo filtros semánticos sea una tarea cada vez más común. / Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el Núcleo Milenio Centro de Investigación para la Web Semántica

This thesis proposes a solution to the problem of estimating the motion of an Unmanned Underwater Vehicle (UUV). Our approach is based on the integration of the incremental measurements which are provided by a vision system. When the vehicle is close to the underwater terrain, it constructs a visual map (so called "mosaic") of the area where the mission takes place while, at the same time, it localizes itself on this map, following the Concurrent Mapping and Localization strategy. The proposed methodology to achieve this goal is based on a feature-based mosaicking algorithm. A down-looking camera is attached to the underwater vehicle. As the vehicle moves, a sequence of images of the sea-floor is acquired by the camera. For every image of the sequence, a set of characteristic features is detected by means of a corner detector. Then, their correspondences are found in the next image of the sequence. Solving the correspondence problem in an accurate and reliable way is a difficult task in computer vision. We consider different alternatives to solve this problem by introducing a detailed analysis of the textural characteristics of the image. This is done in two phases: first comparing different texture operators individually, and next selecting those that best characterize the point/matching pair and using them together to obtain a more robust characterization. Various alternatives are also studied to merge the information provided by the individual texture operators. Finally, the best approach in terms of robustness and efficiency is proposed.After the correspondences have been solved, for every pair of consecutive images we obtain a list of image features in the first image and their matchings in the next frame. Our aim is now to recover the apparent motion of the camera from these features. Although an accurate texture analysis is devoted to the matching pro-cedure, some false matches (known as outliers) could still appear among the right correspon-dences. For this reason, a robust estimation technique is used to estimate the planar transformation (homography) which explains the dominant motion of the image. Next, this homography is used to warp the processed image to the common mosaic frame, constructing a composite image formed by every frame of the sequence. With the aim of estimating the position of the vehicle as the mosaic is being constructed, the 3D motion of the vehicle can be computed from the measurements obtained by a sonar altimeter and the incremental motion computed from the homography.Unfortunately, as the mosaic increases in size, image local alignment errors increase the inaccuracies associated to the position of the vehicle. Occasionally, the trajectory described by the vehicle may cross over itself. In this situation new information is available, and the system can readjust the position estimates. Our proposal consists not only in localizing the vehicle, but also in readjusting the trajectory described by the vehicle when crossover information is obtained. This is achieved by implementing an Augmented State Kalman Filter (ASKF). Kalman filtering appears as an adequate framework to deal with position estimates and their associated covariances.Finally, some experimental results are shown. A laboratory setup has been used to analyze and evaluate the accuracy of the mosaicking system. This setup enables a quantitative measurement of the accumulated errors of the mosaics created in the lab. Then, the results obtained from real sea trials using the URIS underwater vehicle are shown.