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Fusión de datos estadísticamente dependientes en sistemas de detección

La presente tesis se centra en la problemática existente a la hora de implementar un
sistema de detección o clasificación binaria cuando es necesario combinar, integrar o fusionar
diversas fuentes de información que pueden ser dependientes y heterogéneas entre sí. Las
técnicas de fusión de datos tratan de combinar múltiples fuentes de información para alcanzar
la exactitud y precisión en la toma de decisiones que no sería posible conseguir con el uso de
una sola fuente de información de forma aislada.

En un sistema de detección se pueden encontrar diferentes etapas y niveles de fusión: en la
etapa de pre-detección encontramos los niveles de fusión de sensores y de características,
donde se combinan los diferentes flujos de muestras proporcionados por una serie de
sensores o diferentes características obtenidas del procesado estos; en la etapa de post-
detección, se realiza la combinación de diferentes detectores, a través de la fusión de
valoraciones continuas o de decisiones individuales aportadas por cada uno de ellos.
Atendiendo al tipo de datos a combinar encontramos dos grupos: fusión soft, donde se
combinan datos modelados mediante variables aleatorias continuas, caracterizadas mediante
sus funciones de densidad de probabilidad (PDFs), o fusión hard, asociada a la combinación de
las decisiones individuales tomadas en la etapa de fusión de detectores, donde se combinan
datos binarios modelados mediante variables aleatorias discretas, caracterizadas por funciones
de masa de probabilidad. Se destaca la fusión de scores como un caso particular de fusión soft
asociada a la fusión de diversos detectores, en donde los datos a combinar presentan buenas
propiedades discriminatorias de forma aislada y se encuentran definidos en un mismo rango
normalizado [0,1].

En el presente trabajo se ha realizado una completa revisión del estado del arte en cuanto a
técnicas de fusión y combinación de datos aplicadas en problemas de detección donde los
datos pueden ser heterogéneos y dependientes entre sí. Se realiza una revisión en mayor
profundidad de la técnica de estimación de PDFs basada en la teoría de cópulas, la cual puede
ser usada en la fusión óptima de datos soft. Se destaca de forma especial tanto por su novedad
e incipiente uso en el campo del procesado de señal, como por su adecuación en problemas de
detección, permitiéndonos modelar de forma aislada las funciones marginales de los datos y la
estructura de dependencia presente entre ellos, simplificando el problema de modelado de
PDFs de datos heterogéneos y dependientes.

Se ha propuesto una nueva técnica de fusión soft denominada integración-a, basada en
una función de media-a, la cual, sin elevar mucho la complejidad, aporta un mayor grado de
flexibilidad y de adaptación, siendo capaz de mejorar las prestaciones que se pueden obtener
con respecto al resto de técnicas subóptimas utilizadas comúnmente en problemas de fusión
de scores heterogéneos y dependientes entre sí. Se ha derivado un novedoso método de
entrenamiento basado en el criterio de maximización parcial del área bajo la curva ROC.

Se han utilizado diversas bases de datos públicas para poder testear y comprobar el
correcto funcionamiento de las técnicas de fusión propuestas en problemas de autentificación
multibiométrica. También se han aplicado algunas de las técnicas de fusión en la mejora de un
sistema de detección de eventos acústicos. Se ha propuesto un nuevo tipo de detector basado
en la teoría de cópulas denominado COCD para lidiar con el problema de la detección de señal
desconocida en presencia de ruido aleatorio dependiente y no Gaussiano, centrándonos en su
utilización para una aplicación de detección de eventos sonoros desconocidos. También se
realiza un estudio de fusión de más de un canal de audio (utilizando más de un micrófono
para captar diferentes señales) como método para incrementar las prestaciones obtenidas. / Soriano Tolosa, A. (2013). Fusión de datos estadísticamente dependientes en sistemas de detección [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/34780 / TESIS

Identiferoai:union.ndltd.org:upv.es/oai:riunet.upv.es:10251/34780
Date07 January 2014
CreatorsSoriano Tolosa, Antonio
ContributorsVergara Domínguez, Luís, Universitat Politècnica de València. Departamento de Comunicaciones - Departament de Comunicacions
PublisherUniversitat Politècnica de València
Source SetsUniversitat Politècnica de València
LanguageSpanish
Detected LanguageSpanish
Typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
SourceRiunet
Rightshttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess

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