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Diseño de sistema para la caracterización y adquisición de señales de un arreglo de detectores de tipo infrarrojo

Jose Yahir Manuel (2022)

El espectro electromagnético es la distribución de radiación electromagnética en términos de longitud de onda, frecuencia o energía [13]. La radiación electromagnética contiene una amplia distribución de espectros desde las ondas de radio hasta los rayos gama. Dentro de esta amplia gama, el ojo del ser humano solo puede detectar longitudes de onda entre los 400 nm y los 740 nm. Esta longitud de onda se conoce como espectro de luz visible y se encuentra entre los espectros ultravioleta e infrarrojo. La radiación infrarroja (IR) contiene longitudes de onda que van desde 740 nm hasta varias decenas de µm. Se puede detectar mediante dispositivos de detección infrarroja o agrupando un conjunto de dispositivos en un arreglo bidimensional, adoptando el nombre de Matriz de plano focal (FPA). Estos dispositivos incluyen materiales sensibles que pueden percibir la radiación infrarroja. Su utilidad es aplicada en distintas aplicaciones que incluyen visión nocturna, imágenes biomédicas, termografía y vigilancia [14, 15, 16]. Los detectores infrarrojos pueden clasificarse en dos grupos: detectores de fotones y detectores térmicos. En el primer caso, se absorbe los fotones incidentes, que interactúan con los portadores de carga en el detector generando una fotocorriente o voltaje que produce la salida eléctrica directamente proporcional al número de fotones de entrada. Los detectores térmicos responden a la radiación infrarroja con un cambio en su temperatura, que se puede interpretar en una señal de salida de voltaje o corriente. Los detectores FPA fabricados con dispositivos térmicos como los microbolómetros, combinan sistemas de lectura automáticos permitiendo el acceso electrónico a cada celda de la matriz. Por consiguiente, han ganado una gran atención en los últimos años gracias a su tamaño pequeño, bajo costo, bajo consumo de energía, gran respuesta espectral y compatibilidad con la tecnología CMOS. La fabricación de estos arreglos en conjunto de su sistema de lectura, permite visualizar el espectro infrarrojo en imágenes IR de alta calidad. La matriz de detectores convierte la radiación infrarroja incidente en una señal análoga. Estas señales son direccionadas, amplificadas, digitalizadas y procesadas por un sistema electrónico. La automatización de estos sistemas electrónicos, permite una reducción de consumos de recursos, a partir de una etapa de validación y lectura de FPA hasta una etapa final de visualización en imagen IR.

Master thesis

FPGA Signal acquisition Data processing Infrared radiation CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA FÍSICA ELECTRÓNICA ELECTRÓNICA

La hermenéutica filosófica y la “correcta” interpretación jurídica

Philosophical hermeneutics and the “correct” legal interpretation

J. MERCED RIZO CARMONA (2019)

En este artículo se trata de argumentar a favor de la hermenéutica filosófica de Hans-Georg Gadamer como un apoyo o complementación de la interpretación jurídi­ca. Principalmente, se considera que tanto la parte lógica de los enunciados jurídicos (la validez), el aspecto material (la verdad y los contenidos), así como las posibles retóricas axiológicas que puedan generar hipótesis semánticas, son fundamentales para la crea­ción de una “correcta” interpretación jurídica; es decir, la tesis que sirve como punto de partida es que toda interpretación debe ser el producto de una actividad básicamente ra­cional y contextual. Para el análisis metodológico se hizo la comparación de la propuesta de Gadamer con formas de interpretación eminentemente jurídicas de pensadores como Carl Schmitt, Theodor Viehweg y Chaïm Perelman. / José Merced Rizo Carmona

In this article we have tried to argue in favor of Hans-Georg Gadamer’s Philosophical Hermeneutics as a support or completion of its legal interpretation. Mainly, it is considered that both the logical part of the legal statements (validity), the material aspect (the truth and content) as well as the possible axiological rhetoric that can generate se mantic hypothesis are fundamental to the creation of a “correct” legal interpretation; i.e., the thesis that serves as a starting point is that any interpretation must be the product of a basically rational and contextual activity. For the methodological analysis, Gadamer’s proposal was compared to forms of eminently legal interpretation of such thinkers as Carl Schmitt, Theodor Viehweg and Chaïm Perelman. / José Merced Rizo Carmona

Article

CIENCIAS SOCIALES CIENCIAS JURÍDICAS Y DERECHO DERECHO CANÓNICO Hermenéutica Interpretación Decisionismo Tópica Retórica Hermeneutics Interpretation Decisionism Topical Rhetoric

Three-dimensional hyperspectral camera based on near-infrared single-pixel imaging

Carlos Alexander Osorio Quero (2022)

This work presents the development of a multi-spectral vision system that combines different technologies detecting radiation in the visible spectrum (380-750 nm wavelengths), in the near-infrared NIR (1550 nm wavelengths), in the thermal spectrum band 1.4μm, and 77 GHz millimeter band. The main motivation of the this work is to propose a new hyperspectral approach to overcome the limitations present in commercial vision systems, such as the high amount of memory needed to generate images, the low quantum efficiency of silicon sensors, noise due to disturbance of the visible spectrum, limitations caused by foggy or low visibility conditions, and the difficulty to determine the depth information for objects in the image. Therefore, we propose a hybrid vision system that combines the capabilities offered by RADAR technology at the a range of tens or hundreds of meters, the ability to trace surfaces and operate under low visibility conditions, using a vision system based on single-pixel imaging (SPI) operating in the near-infrared NIR (@ 1550 nm) part of the spectra and Time-of-flight (ToF) based system using an InGaAs high quantum efficiency detector (QE(λ)>80 @ 1550 nm wavelength). Furthermore, SPI systems have a high intrinsic compression capacity at the hardware level, so less memory is needed for image generation, reaching PSNR values > 20 db (the PSNR level acceptable image quality in the industry is between 20 and 50 dB). Developing a system with these characteristics offers a high advantage for applications such as drones, autonomous vehicles, and other techniques that operate with 2D/3D vision or video systems. For the implementation of the system, a structured lighting SPI architecture was developed using an array of 8 x 8 NIR LEDs emitting radiation in the wavelength of 1550 nm that operates in combination with other technologies such as an 80 GHz millimeter band radar, a Time-of-flight system based on four pulsed lasers, a 32 x 24 thermal camera sensor, and a camera with northern vision capability. The developed vision system has an operating range of 37.5 mm to 5 m with a maximum spatial resolution of 10 mm in the distance range below 1 m.

En el presente trabajo se presenta el desarrollo de un sistema de visión multi-espetral que combina diferentes tecnologías operando en el espectro de visible (380-750 nm de longitud de onda), en el cercano infrarrojo NIR (1550 nm de longitud de onda), en la banda del espectro térmico con 1.4μm de longitud de onda y en la banda milimétrica de 77 GHz, con el objetivo de mejorar las limitaciones presente en los sistemas de visión comercial ,tales como la alta cantidad de memoria necesaria para generar imágenes, la baja eficiencia cuántica de los sensores de silicio, ruido por perturbación del espectro visible, limitaciones bajo condiciones de niebla o poca visibilidad y la dificultad para determinar la profundidad de objetos en una imagen. Se plantea el desarrollo de un sistema de visión hibrido que combine las capacidades que ofrece la tecnología de radar al nivel de distancias de decenas o cientos de metros, capacidad para poder atravesar superficies y operar bajos condiciones de poca visibilidad, combinado con un sistema de visión basado en la creación de imágenes de un solo pixel (single-pixel imaging SPI) en el cercano infrarrojo NIR (@ 1550 nm) y un sistema de tiempo de vuelo (Time-of-flight ToF) usando solo detector InGaAs de alta eficiencia cuántica (QE(λ)>80). Los sistemas SPI presentan una alta capacidad de compresión intrínseca de información al nivel de hardware, por lo que se necesitan menos memoria para la generación de imágenes, alcanzando valores de PSNR > 20 db (el nivel de PSNR de calidad de una imagen aceptable en la industria se ubica entre 20 y 50 db). El desarrollar un sistema con estas características ofrece una ventaja importante para aplicaciones como drones, vehículos autónomos y otros sistemas que operen con sistemas de visión 2D/3D o video. Para la implementación del sistema se desarrolló una arquitectura SPI utilizando iluminación estructurada generada por un arreglo de 8x8 LED emitiendo radiación con una longitud de onda de 1550 nm que opera en combinación con otras tecnologías, tales como un radar en banda de milimétrica de 80 GHz, un sistema Time-of-flight, un sensor de cámara térmica de 32 x 24 pixels y cámara con capacidad de visión nocturna. El sistema de visión desarrollado alcanza un rango de operación de entre 37.5 mm y 5 m con una resolución de 10 mm para distancia por debajo de 1 metro.

Doctoral thesis

Single-Pixel imaging Hyperspectral GPU Time-of-flight Signal processing Imaging fusion Fog Rainy RADAR 3D imaging 2D imaging CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA FÍSICA ELECTRÓNICA ELECTRÓNICA

An algorithm based on density and compactness for dynamic overlapping clustering

AIREL PEREZ SUAREZ José Francisco Martínez Trinidad Jesús Ariel Carrasco Ochoa José Eladio Medina Pagola (2013)

Most clustering algorithms organize a collection of objects into a set of disjoint clusters. Although this approach has been successfully applied in unsupervised learning, there are several applications where objects could belong to more than one cluster. Overlapping clustering is an alternative in those contexts like social network analysis, information retrieval and bioinformatics, among other problems where non-disjoint clusters appear. In addition, there are environments where the collection changes frequently and the clustering must be updated; however, most of the existing overlapping clustering algorithms are not able to efficiently update the clustering. In this paper, we introduce a new overlapping clustering algorithm, called DClustR, which is based on the graph theory approach and it introduces a new strategy for building more accurate overlapping clusters than those built by state-of-the-art algorithms. Moreover, our algorithm introduces a new strategy for efficiently updating the clustering when the collection changes. The experimentation conducted over several standard collections shows the good performance of the proposed algorithm, wrt. accuracy and efficiency.

Article

Data mining Clustering Overlapping clustering algorithms Dynamic clustering algorithms CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA MATEMÁTICAS CIENCIA DE LOS ORDENADORES CIENCIA DE LOS ORDENADORES

Synthetic Oversampling of Instances Using Clustering

Atlántida Irene Sánchez Vivar Eduardo Francisco Morales Manzanares Jesús Antonio González Bernal (2013)

Imbalanced data sets, in the class distribution, is common to many real world applications. As many classifiers tend to degrade their performance over the minority class, several approaches have been proposed to deal with this problem. In this paper, we propose two new cluster-based oversampling methods, SOI-C and SOI-CJ. The proposed methods create clusters from the minority class instances and generate synthetic instances inside those clusters. In contrast with other oversampling methods, the proposed approaches avoid creating new instances in majority class regions. They are more robust to noisy examples (the number of new instances generated per cluster is proportional to the cluster's size). The clusters are automatically generated. Our new methods do not need tuning parameters, and they can deal both with numerical and nominal attributes. The two methods were tested with twenty artificial datasets and twenty three datasets from the UCI Machine Learning repository. For our experiments, we used six classifiers and results were evaluated with TPR, precision, F-measure, and AUC measures, which are more suitable for class imbalanced datasets. We performed ANOVA and paired t-tests to show that the proposed methods are competitive and in many cases significantly better than the rest of the oversampling methods used during the comparison.

Article

Imbalanced datasets Oversampling Cluster-based oversampling Jittering CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA MATEMÁTICAS CIENCIA DE LOS ORDENADORES CIENCIA DE LOS ORDENADORES

OClustR: A new graph-based algorithm for overlapping clustering

AIREL PEREZ SUAREZ José Francisco Martínez Trinidad Jesús Ariel Carrasco Ochoa José Eladio Medina Pagola (2013)

Clustering is a Data Mining technique, which has been widely used in many practical applications. From these applications, there are some, like social network analysis, topic detection and tracking, information retrieval, categorization of digital libraries, among others, where objects may belong to more than one cluster; however, most clustering algorithms build disjoint clusters. In this work, we introduce OClustR, a new graph-based clustering algorithm for building overlapping clusters. The proposed algorithm introduces a new graph-covering strategy and a new filtering strategy, which together allow to build overlapping clusterings more accurately than those built by previous algorithms. The experimental evaluation, conducted over several standard collections, showed that our proposed algorithm builds less clusters than those built by the previous related algorithms. Additionally, OClustR builds clusters with overlapping closer to the real overlapping in the collections than the overlapping generated by other clustering algorithms.

Article

Data mining Overlapping clustering Graph-based algorithms CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA MATEMÁTICAS CIENCIA DE LOS ORDENADORES CIENCIA DE LOS ORDENADORES

Karatsuba-Ofman Multiplier with Integrated Modular Reduction for (2m )

Eduardo Cuevas Farfán MIGUEL MORALES SANDOVAL ALICIA MORALES REYES CLAUDIA FEREGRINO URIBE Ignacio Algredo Badillo Paris Kitsos RENE ARMANDO CUMPLIDO PARRA (2013)

In this paper a novel GF(2m) multiplier based on Karatsuba-Ofman Algorithm is presented. A binary field multiplication in polynomial basis is typically viewed as a two steps process, a polynomial multiplication followed by a modular reduction step. This research proposes a modification to the original Karatsuba-Ofman Algorithm in order to integrate the modular reduction inside the polynomial multiplication step. Modular reduction is achieved by using parallel linear feedback registers. The new algorithm is described in detail and results from a hardware implementation on FPGA technology are discussed. The hardware architecture is described in VHDL and synthesized for a Virtex-6 device. Although the proposed field multiplier can be implemented for arbitrary finite fields, the targeted finite fields are recommended for Elliptic Curve Cryptography. Comparing other KOA multipliers, our proposed multiplier uses 36% less area resources and improves the maximum delay in 10%.

Article

Data security Cryptography Public key Algorithm design and analysis Field programmable gate arrays CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA MATEMÁTICAS CIENCIA DE LOS ORDENADORES CIENCIA DE LOS ORDENADORES

Mining frequent patterns and association rules using similarities

ANSEL YOAN RODRIGUEZ GONZALEZ José Francisco Martínez Trinidad Jesús Ariel Carrasco Ochoa (2013)

Most of the current algorithms for mining association rules assume that two object subdescriptions are similar when they are exactly equal, but in many real world problems some other similarity functions are used. Commonly these algorithms are divided in two steps: Frequent pattern mining and generation of interesting association rules from frequent patterns. In this work, two algorithms for mining frequent similar patterns using similarity functions different from the equality are proposed. Additionally, the Gen- Rules Algorithm is adapted to generate interesting association rules from frequent similar patterns. Experimental results show that our algorithms are more effective and obtain better quality patterns than the existing ones.

Article

Data mining Frequent patterns Association rules Mixed data Similarity functions Downward closure property CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA MATEMÁTICAS CIENCIA DE LOS ORDENADORES CIENCIA DE LOS ORDENADORES

Development of computational algorithms for the analysis of contrast images in laser speckle imaging

Eduardo Morales-Vargas (2022)

Image processing and analysis acquire and enhance features using mathematical operations over neighboring pixels selected using a predetermined structure with a fixed shape or geometric form. However, fixed analysis windows are not ideal for images with structures of different sizes or shapes, reducing the contrast in the region of interest and thus reducing the image quality as happens in the biomedical field when techniques such as the laser speckle contrast imaging are used. In the medical area, blood vessel visualization is essential for treating and evaluating diseases such as port-wine stains trough a contrast image. Although several techniques aim to mitigate the noise level in the contrast images, the visualization of blood vessels is still limited to a superficial location due to its inherent noise. Also, it makes it challenging to select the pixels to compute the contrast value of a region to improve the image quality. The main contribution of this thesis is a method that use machine learning to select which pixels will be involved in the contrast calculation to compute a contrast representation. The technique enhances the image quality by selecting the pixels involved in the operation for each pixel using unsupervised learning. Moreover, improving the selection when the analyzed pixel is an outlier value or its neighboring is composed by noise as happens in laser speckle contrast imaging.

El procesamiento y análisis de imágenes consiste en adquirir o mejorar características en una imagen mediante operaciones matemáticas. Las operaciones pueden ser puntuales o extrayendo algún estadístico en una vecindad de píxeles con una forma geométrica fija predeterminada. Sin embargo, las ventanas de análisis fijas no son ideales para imágenes con estructuras de diferentes tamaños o formas. Por tanto, tiende a reducir el contraste en la región de interés, y así, reduciendo la calidad de imágenes. Este efecto de reducción de calidad suele suceder en el campo biomédico al analizas imágenes de moteado de speckle. En el área médica la visualización de vasos sanguíneos es esencial para tratar y evaluar enfermedades como las manchas de vino de Oporto a través del análisis de imágenes de moteado. Aunque varias técnicas apuntan a mitigar el nivel de ruido, la visualización de los vasos sanguíneos aún está limitada a una profundidad superficial debido al ruido inherente de las imágenes. Además, el ruido limita el uso de técnicas que seleccionen pixeles o ventanas de análisis no cuadradas para realizar un análisis adaptivo. La principal contribución de esta tesis es el desarrollo de técnicas de procesamiento adaptivo utilizando aprendizaje automático para seleccionar los pixeles que serán considerados para calcular características en cada pixel de la imagen de moteado. La técnica mejora la calidad de la imagen, habilitando el uso de técnicas adaptivas en imágenes con ruido, la cual era la principal limitante de las técnicas adaptivas actuales.

Doctoral thesis

Laser speckle contrast imaging Blood vessels visualization Adaptive processing Image processing CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA MATEMÁTICAS CIENCIA DE LOS ORDENADORES LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN