En la actualidad las personas demandan constantemente información que les ayude a realizar
todo tipo de acciones. Ante esta necesidad surgieron los buscadores web y durante un tiempo
permitieron la obtención de información de forma óptima. No obstante, ante la creciente
generación de contenido multimedia como imágenes y videos, estos buscadores vieron
afectados en gran medida sus funcionalidades al ser incapaces de describir a través de palabras
el contenido de objetos abstractos presentes en dichas imágenes.
Como alternativas de solución surgen los sistemas de recuperación de imágenes por contenido,
cuyo uso se extiende inclusive a la realización de búsquedas más complejas como la
recuperación de información en videos. Estos sistemas de recuperación de información visual
comprenden dos conocidas áreas: similitud de imágenes y dibujos a mano alzada. En el caso
de la búsqueda por similitud de imágenes se permite una mayor aproximación a las imágenes
que el usuario desea obtener como resultado de su búsqueda, pero implica que el usuario
disponga de una imagen previa de la que desea buscar; por lo que no tiene mucho sentido
buscar una imagen si ya se cuenta con otra.
Por otro lado, el uso de dibujos hechos a mano es un medio innato de representación del
conocimiento utilizado desde tiempos antiguos y que las personas emplean desde edad
temprana. Entonces, ¿por qué no utilizar los dibujos a mano alzada como un parámetro de
entrada del motor de búsqueda de imágenes? Es lógico pensar que, mediante el uso de trazos,
muchos de los problemas presentes en los buscadores tradicionales serían resueltos. No
obstante, el desarrollo de esta alternativa de solución trae consigo nuevas e interesantes
dificultades a enfrentar.
En el presente proyecto de fin de carrera se desarrollará un framework de recuperación de
imágenes mediante la especificación de dibujos a mano alzada como parámetro de entrada.
Para ello se creará un algoritmo que priorice la obtención de resultados eficaces a partir del
uso de técnicas de inteligencia artificial, visión computacional y sistemas de indexación de
imágenes.
El presente documento se encuentra dividido en 7 capítulos, los cuales abarcan lo siguiente: el
primer capítulo presenta el contexto sobre el cual actúa el proyecto de tesis, sus objetivos, los
resultados y las herramientas utilizadas para la obtención de estos; el segundo capítulo define
los conceptos básicos y técnicos necesarios para un mayor entendimiento durante el desarrollo
del framework; el tercer capítulo presenta una muestra de los trabajos más importantes aplicados hasta la fecha en el campo de recuperación de imágenes; el cuarto capítulo describe
en detalle cómo se ideó la representación de las imágenes según la metodología de bolsa de
características; el quinto capítulo hace hincapié en el diseño e implementación del proceso de
comparación y recuperación de imágenes a partir del ingreso de trazos a mano alzada por parte
del usuario; el sexto capítulo realiza un análisis de los resultados obtenidos y la validación de
estos; finalmente, el séptimo capítulo presenta las conclusiones y recomendaciones obtenidas
a lo largo del proyecto de tesis. / Tesis
| Identifer | oai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:123456789/12283 |
| Date | 10 July 2018 |
| Creators | Puenternan Fernández, Willy |
| Contributors | Beltrán Castañón, César Armando |
| Publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Source Sets | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | Pontificia Universidad Católica del Perú, Repositorio de Tesis - PUCP |
| Rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú, info:eu-repo/semantics/openAccess, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ |
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