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Browsing by Author "Pagola Barrio, Miguel"

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Open Access
Aggregation of deep features for image retrieval based on object detection
(Springer, 2019-09-22) Forcén Carvalho, Juan Ignacio; Pagola Barrio, Miguel; Barrenechea Tartas, Edurne; Bustince Sola, Humberto; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika; Institute of Smart Cities - ISC; Universidad Pública de Navarra / Nafarroako Unibertsitate Publikoa
Image retrieval can be tackled using deep features from pretrained Convolutional Neural Networks (CNN). The feature map from the last convolutional layer of a CNN encodes descriptive information from which a discriminative global descriptor can be obtained. However, this global descriptors combine all of the information of the image, giving equal importance to the background and the object of the query. We propose to use an object detection based on saliency models to identify relevant regions in the image and therefore obtain better image descriptors. We extend our proposal to multi-regional image representation and we combine our proposal with other spatial weighting measures. The descriptors derived from the salient regions improve the performance in three well known image retrieval datasets as we show in the experiments.
Open Access
Algoritmo Deep Q-Learning para el aprendizaje por refuerzo de una estrategia de conducción en 2D
(2021) Vallejo Del Moral, Mikel; Pagola Barrio, Miguel; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación; Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoa
El campo de la inteligencia artificial es relativamente joven y ha tenido un desarrollo irregular a lo largo de los años con periodos que recuerdan a la comparación de la montaña rusa. Sin embargo, en la actualidad se está viviendo uno de los momentos de mayor crecimiento. Esta elevación se produce gracias a diversos factores que se han juntado en el mismo intervalo de tiempo como puede ser; el manejo de grandes masas de datos, la procesamiento gráfico y tensorial, etc. El progreso tecnológico está siendo en gran parte potenciado por la inteligencia artificial. Se puede ver a este campo del conocimiento como una rama del desarrollo tecnológico que se divide a su vez en más ramas que siguen este proceso de división. Dentro de esta, se encuentra el aprendizaje automático, que contiene al aprendizaje por refuerzo. El aprendizaje por refuerzo es un área inspirada en la psicología conductista y es utilizado para determinar qué acciones debe escoger un agente en un entorno dado con el fin de maximizar una recompensa acumulada. A través del ensayo y error, este es capaz de aprender una política ante ese mismo entorno, donde el objetivo es conseguir que esta política sea óptima. El análisis realizado se enfocado en la aplicación de este tipo de aprendizaje combinado con redes neuronales profundas a través del algoritmo "Deep Q Learning". Este algoritmo es es una mejora del original, el algoritmo "Q-learning”. Este, a diferencia de su antecesor, es capaz de utilizar redes neuronales para calcular las acciones del agente. Un breve resumen del funcionamiento podría ser el siguiente: el agente va realizando acciones y mediante las recompensas y estados que se recogen se va alimentado a la red neuronal, que procesa esta información y devuelve el valor Q de todas las posibles acciones de salida. En el aspecto relacionado con el desarrollo de las redes neuronales se ha empleado un paquete de Python diseñado para realizar cálculos numéricos haciendo uso de la programación de tensores mediante el paquete dePyTorch, el cual permite su ejecución en GPU, lo que acelera los cálculos. Finalmente, los resultados de la experimentación realizada han sido evaluados según los criterios ofrecidos por el distribuidor de entornos utilizado (OpenAI Gym), sacando conclusiones de este tipo de algoritmo combinado con las herramientas utilizadas. Se han propuesto varias opciones de líneas futuras relacionadas con el trabajo realizado y se han comentado los diferentes problemas que han ido surgiendo a lo largo de todo proyecto.
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Análisis e implantación de un sistema gestor de contenidos multi-idioma utilizando estándares web
(2005) Fernández Gómez, Jesús Carlos; Pagola Barrio, Miguel; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa; Automática y Computación; Automatika eta Konputazioa
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Aplicación de filtros de concurrencias en redes neuronales convolucionales para mejorar la transferencia de estilos en imágenes
(2022) Andueza Ibarrola, Asier; Pagola Barrio, Miguel; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación; Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoa
El style transfer es una técnica de relativamente novedosa y consiste en generar una imagen en base a una fotografía y a una imagen artística, resultando esa imagen en una mezcla del contenido de la fotografía y el estilo de la imagen artística. Esta técnica puede resultar útil en diferentes ámbitos, desde editores de foto y video hasta videojuegos y realidad virtual. La manera más común de obtener un algoritmo de transferencia de estilos es mediante el uso de redes neuronales convolucionales, uno de los modelos de aprendizaje automático más potentes a la hora de tratar con imágenes, por su capacidad de extracción de determinadas características de las imágenes que les demos, la cual podemos modificar para extraer lo necesario de nuestras dos imágenes y obtener con ello la mezcla deseada. Añadido a este modelo, se va a tratar también con tensores de coocurrencias, que son herramientas muy potentes en el campo de la detección de imágenes (o image retrieval). El objetivo primario de este trabajo va a ser obtener un algoritmo de style transfer modificado frente al original incluyendo el concepto del tensor de coocurrencias y comparar sus resultados con el algoritmo original mediante la generación de transferencias de estilos con un grupo de imágenes dadas.
Open Access
Co-occurrence of deep convolutional features for image search
(Elsevier, 2020) Forcén Carvalho, Juan Ignacio; Pagola Barrio, Miguel; Barrenechea Tartas, Edurne; Bustince Sola, Humberto; Estatistika, Informatika eta Matematika; Institute of Smart Cities - ISC; Estadística, Informática y Matemáticas
Image search can be tackled using deep features from pre-trained Convolutional Neural Networks (CNN). The feature map from the last convolutional layer of a CNN encodes descriptive information from which a discriminative global descriptor can be obtained. We propose a new representation of co-occurrences from deep convolutional features to extract additional relevant information from this last convolutional layer. Combining this co-occurrence map with the feature map, we achieve an improved image representation. We present two different methods to get the co-occurrence representation, the first one based on direct aggregation of activations, and the second one, based on a trainable co-occurrence representation. The image descriptors derived from our methodology improve the performance in very well-known image retrieval datasets as we prove in the experiments.
Open Access
Desarrollo de un controlador difuso para el robot Khepera II
(2010) Larrayoz Olaetxea, Maitane; Martínez Echeverría, Amaia; Pagola Barrio, Miguel; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa; Automática y Computación; Automatika eta Konputazioa
El objetivo principal de este proyecto fin de carrera consiste en dotar al robot Khepera II de la capacidad de moverse de manera autónoma sin colisionar mediante la interacción con el mundo real a través de la información captada por sus sensores infrarrojos de proximidad. El material del que se dispone para este proyecto consiste en el paquete básico del robot Khepera II, en el que se incluyen el robot, toma de corriente, cable de carga de las baterías, cable para comunicarse con el puerto serie, fundas de repuesto para las ruedas y una torreta para la conexión inalámbrica entre el robot y el ordenador.
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Desarrollo de un simulador textual de fútbol
(2010) Agustín Lana, Héctor; Pagola Barrio, Miguel; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa; Automática y Computación; Automatika eta Konputazioa
El objetivo del PFC será realizar un simulador de fútbol textual .A diferencia de otros simuladores como FreeKick que sólo muestran jugadas en algunos minutos del partido el que vamos a construir debe mostrar todas las jugadas del partido. De una serie de equipos el usuario elegirá su equipo y el equipo rival. Una vez elegido el equipo, el usuario en función de los atributos de los jugadores deberá hacer la táctica y elegir lanzadores de corners, faltas y penaltis. Una vez hecho se simulará el partido durante unos 10 minutos y se irá mostrando por pantalla lo que irá ocurriendo.
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Espacio web para organización, gestión y control de congresos
(2006) Garbayo Aliaga, Beatriz; Pagola Barrio, Miguel; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa; Automática y Computación; Automatika eta Konputazioa
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Estudio de frameworks y herramientas libres para el desarrollo de chatbots
(2024) Almendras Menacho, Jazmín Sabrina; Pagola Barrio, Miguel; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación; Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoa
Los modelos de lenguaje conversacional están experimentando un desarrollo notorio en la actualidad. Este avance ha dado lugar a la aparición de diversas bibliotecas y frameworks que permiten el desarrollo de chatbots con diferentes niveles de complejidad, funcionalidades y capacidad de integración. Con este motivo, este Trabajo Fin de Grado se divide en dos partes, la primera es un estudio exhaustivo de diversos frameworks y herramientas libres utilizadas para el desarrollo de chatbots, en el que se analizará las características que permitan una evaluación objetiva. La segunda parte consistirá en el desarrollo de dos chatbots que nos permitan comprobar la utilidad de la elección tomada en la primera parte, el desarrollo con herramientas libres.
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Estudio de la eficiencia en el tratamiento cardiovascular utilizando técnicas de inteligencia artificial
(2009) Ugarte Gil, Iñaki; Pagola Barrio, Miguel; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa; Automática y Computación; Automatika eta Konputazioa
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Estudio de técnicas de inteligencia artificial para jugar a Go
(2009) García de Galdiano Sagasti, Emilio; Pagola Barrio, Miguel; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa; Automática y Computación; Automatika eta Konputazioa
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Estudio de técnicas heurísticas para jugar al "Go"
(2010) Noáin Fernández, Fernando; Pagola Barrio, Miguel; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa; Automática y Computación; Automatika eta Konputazioa
Con este proyecto se pretende desarrollar el algoritmo “mini-max” y el algoritmo “mini-max con poda alfa-beta" para el juego “Go”, juego de mesa estratégico para dos personas. Una vez hecho esto, se estudiará la diferencia de nodos evaluados entre ambos algoritmos para diferentes profundidades, con el propósito de mostrar la mejoría que se obtiene incorporando la técnica de la poda alfa-beta al algoritmo mini-max propiamente dicho. También se creará y probará una función de evaluación basada en técnicas heurísticas para el mismo juego, con el objetivo final de maximizar la eficiencia del algoritmo diseñado, es decir, que la máquina sea lo mejor posible jugando a dicho juego.
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Eternity 2
(2010) Pinilla Sánchez, Pablo José; Pagola Barrio, Miguel; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa; Automática y Computación; Automatika eta Konputazioa
Con este proyecto se pretende informatizar la resolución de un puzzle en concreto, el Eternity II, aplicando técnicas de inteligencia artificial. Estas técnicas se pueden luego generalizar a la gran mayoría de los puzzles introduciendo ligeros cambios. Para ello se hará una pequeña introducción de cada uno de los dos campos que se tocan, los puzzles y la inteligencia artificial, para ir entrelazándolos hasta llegar al punto en que hemos desarrollado el proyecto.
Open Access
Extensions of fuzzy sets in image processing: an overview
(EUSFLAT, 2011) Pagola Barrio, Miguel; Barrenechea Tartas, Edurne; Bustince Sola, Humberto; Fernández Fernández, Francisco Javier; Galar Idoate, Mikel; Jurío Munárriz, Aránzazu; López Molina, Carlos; Paternain Dallo, Daniel; Sanz Delgado, José Antonio; Couto, Pedro; Melo-Pinto, Pedro; Automática y Computación; Automatika eta Konputazioa
This work presents a valuable review for the interested reader of the recent Works using extensions of fuzzy sets in image processing. The chapter is divided as follows: first we recall the basics of the extensions of fuzzy sets, i.e. Type 2 fuzzy sets, interval-valued fuzzy sets and Atanassov’s intuitionistic fuzzy sets. In sequent sections we review the methods proposed for noise removal (sections 3), image enhancement (section 4), edge detection (section 5) and segmentation (section 6). There exist other image segmentation tasks such as video de-interlacing, stereo matching or object representation that are not described in this work.
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A historical account of types of fuzzy sets and their relationships
(IEEE, 2016) Bustince Sola, Humberto; Barrenechea Tartas, Edurne; Pagola Barrio, Miguel; Fernández Fernández, Francisco Javier; Xu, Zeshui; Bedregal, Benjamin; Montero, Javier; Hagras, Hani; Herrera, Francisco; Baets, Bernard de; Automatika eta Konputazioa; Institute of Smart Cities - ISC; Automática y Computación
In this work we review the definition and basic properties of the different types of fuzzy sets that have appeared up to now in the literature. We also analyze the relationships between them and enumerate some of the applications in which they have been used.
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Image feature extraction using OD-monotone functions
(Springer, 2018) Marco Detchart, Cedric; López Molina, Carlos; Fernández Fernández, Francisco Javier; Pagola Barrio, Miguel; Bustince Sola, Humberto; Estatistika, Informatika eta Matematika; Institute of Smart Cities - ISC; Estadística, Informática y Matemáticas
Edge detection is a basic technique used as a preliminary step for, e.g., object extraction and recognition in image processing. Many of the methods for edge detection can be fit in the breakdown structure by Bezdek, in which one of the key parts is feature extraction. This work presents a method to extract edge features from a grayscale image using the so-called ordered directionally monotone functions. For this purpose we introduce some concepts about directional monotonicity and present two construction methods for feature extraction operators. The proposed technique is competitive with the existing methods in the literature. Furthermore, if we combine the features obtained by different methods using penalty functions, the results are equal or better results than stateof-the-art methods.
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Implementación de un sistema automático de localización de regiones faciales en vídeo por Webcam
(2010) Cía Ulacia, Ioritz; Pagola Barrio, Miguel; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa; Automática y Computación; Automatika eta Konputazioa
El objetivo de este proyecto es realizar la implementación de una plataforma en la que se ubique la cara de una persona en un video reproduciéndose en tiempo real. Primero, se debe realizar la instalación de una tarjeta capturadora de video en el equipo destinado para el proyecto. Se utilizarán cámaras para grabar el video deseado, que se obtendrá mediante la tarjeta instalada. Después, se debe realizar la implementación de la aplicación. Esta tarea consiste en dibujar un rectángulo delimitando los límites de las caras de las personas o en dejar en blanco toda la imagen, salvo la parte que pertenece a las caras de las personas. Así, una vez se obtiene el resultado, se puede utilizar la parte delimitada para realizar tratamientos de imagen sobre ella.
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Interval type-2 fuzzy sets are generalization of interval-valued fuzzy sets: towards a wider view on their relationship
(IEEE, 2015) Bustince Sola, Humberto; Fernández Fernández, Francisco Javier; Hagras, Hani; Herrera, Francisco; Pagola Barrio, Miguel; Barrenechea Tartas, Edurne; Automática y Computación; Automatika eta Konputazioa
In this paper, we will present a wider view on the relationship between interval-valued fuzzy sets and interval type- 2 fuzzy sets where we will show that interval-valued fuzzy sets are a particular case of the interval type-2 fuzzy sets. For this reason, both concepts should be treated in a different way. In addition, the view presented in this paper will allow a more general perspective of interval type-2 fuzzy sets which will allow representing concepts which could not be presented by intervalvalued fuzzy sets.
Restricted
KHEPERA II: Aplicación de algoritmos de Inteligencia Artificial
(2009) López Jara, Fausto Enrique; Pagola Barrio, Miguel; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa; Automática y Computación; Automatika eta Konputazioa
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Learning ordered pooling weights in image classification
(Elsevier, 2020) Forcén Carvalho, Juan Ignacio; Pagola Barrio, Miguel; Barrenechea Tartas, Edurne; Bustince Sola, Humberto; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika; Universidad Pública de Navarra / Nafarroako Unibertsitate Publikoa
Spatial pooling is an important step in computer vision systems like Convolutional Neural Networks or the Bag-of-Words method. The spatial pooling purpose is to combine neighbouring descriptors to obtain a single descriptor for a given region (local or global). The resultant combined vector must be as discriminant as possible, in other words, must contain relevant information, while removing irrelevant and confusing details. Maximum and average are the most common aggregation functions used in the pooling step. To improve the aggregation of relevant information without degrading their discriminative power for image classification, we introduce a simple but effective scheme based on Ordered Weighted Average (OWA) aggregation operators. We present a method to learn the weights of the OWA aggregation operator in a Bag-of-Words framework and in Convolutional Neural Networks, and provide an extensive evaluation showing that OWA based pooling outperforms classical aggregation operators.