Computación y Sistemas

Formación de Medidas de Equivalencia entre Conjuntos

In this paper it is described a method to compute the distance between sets, that implies the formation of distance functions different from Hausdorff metric. Two functions with metric properties, which describe quantitatively distances between sets, are formed. First function can be used for sets arbitrary situated from each other. Second distance is more suited for sets clustered by rank links. For reconstructing the metric functions, we define the so-called boundary points between sets. This allows to defining the minimal and the maximal distances between them, which represents the arguments for the formed metric functions. This also allows quantitatively estimate in amore complete way the isolation degree between given sets.

En este artículo se describe un método para el cálculo de la lejanía entre conjuntos. Esto implica la formación de funciones distancia pero diferentes a la métrica de Hausdorff. Se forman dos clases de funciones con propiedades métricas, que describen cualitativamente distancias entre conjuntos. La primera función puede ser usada para conjuntos arbitrariamente situados entre ellos. La segunda función es más aplicable para conjuntos que pueden ser acumulados a través del método de "Rank Links". Para re-construir las funciones métricas, se definen los llamados puntos de la frontera entre conjuntos. Esto permite definir distancias mínimas y máximas entre ellos, lo que representa sus argumentos. También, esto permite estimar cuánticamente de firma más completa el índice de separación entre ellos.

El Lenguaje MONIL, una Alternativa para la Integración de Datos

Data integration is a process of retrieving, merging and storing of data originated in heterogeneous sources of data. The main problem facing the data integration is the structural and semantic heterogeneity of participating data. A concern of research communities in computer sciences is the development of semi-automatic tools to assist the user in an effective way in the data integration processes. This paper introduces a programming language called MONIL, as an alternative to integrate data by means of design, storage and program execution. MONIL is based on the use of meta-data, conversion functions, a meta-model of integration and a scheme of integration suggestions. MONIL offers to the user a dedicated work environment with built-in semi-automatic tools supporting the integration process in three stages.

La integración de datos es el proceso de extracción, mezcla y almacenamiento de datos provenientes de fuentes de datos heterogéneas. El problema principal que enfrenta la integración de datos es la heterogeneidad estructural y semántica de los datos que participan. Una preocupación en las comunidades de investigación de las ciencias computacionales, es el desarrollo de herramientas semiautomáticas que asistan a los usuarios de forma efectiva en los procesos de integración de datos. Este artículo presenta un lenguaje de programación llamado MONIL, como una alternativa para integrar datos mediante el diseño, almacenamiento y ejecución de programas. MONIL está basado en el uso de metadatos, funciones de conversión, un metamodelo de integración y un esquema de sugerencias de integración. MONIL ofrece al usuario un ambiente de trabajo dedicado con herramientas semiautomáticas integradas y que soportan un proceso de integración en tres etapas.

Procedimiento para el Muestreo y Reconstrucción de Campos Gausianos

The description of the optimal Sampling - Reconstruction Procedure (SRP) of Gaussian fields is given on the basis of the conditional mean rule when the quantity of samples is limited. The Gaussian fields are described by two types of space covariance function: exponential and Gaussian. A lot of both reconstruction and reconstruction error surfaces are obtained by numerical calculation. We changed the type of the covariance functions; the type of sampling (uniform: triangular, square, etc. and non - uniform: polar, spiral, and arbitrary); the quantity of the samples; the distances between the samples; and radii of the covariance functions of both axes. We demonstrate how all above mentioned factors influence on principal optimal SRP characteristics. The results of the calculations have clear interpretations.

La descripción del Procedimiento óptimo de Muestreo - Reconstrucción de los procesos Gaussianos esta dada en base a la regla de la media condicional cuando la cantidad de las muestras es limitada. Los Campos Gaussianos están descritos por dos diferentes funciones espaciales de covarianza: exponencial y Gaussiana. Varias superficies de reconstrucción y de error de reconstrucción son obtenidas a partir de los cálculos numéricos. Cambiamos el tipo de las funciones de covarianza; el modo de muestreo (uniforme: triangular, cuadrada, etc. y no uniforme: polar, espiral y arbitraria); la cantidad de muestras; la distancia entre las muestras; el radio de las funciones de covarianza en ambos ejes. Demostramos como estos factores influyen en las principales características del Procedimiento óptimo de Muestreo - Reconstrucción.

Caotificación Semiglobal de una Clase de Sistemas de n-Dimensiones de Tiempo Continuo a través Realimentación de Retardo

A semiglobal chaotification problem of n-dimensional polynomial continuous-time systems satisfying one special condition is examined. This problem is solved in two steps. Firstly, by using some polynomial mapping we transform the initial system to some n-th order explicit scalar ordinary differential equation with a rational nonlinearity. On the second step we apply the anticontrol feedback proposed by Wang, Chen and Yu. Our results are applied to nonlocal chaotification of three systems: the Lorenz system, the Burke-Shaw system and the Liu system.

En este artículo es examinado el problema de caotificación para sistemas polinomiales continuos de n-dimensiones satisfaciendo una condición especial. Este problema es resuelto en dos pasos. Primero, a través del uso de un mapeo polinomial, se transforma el sistema inicial en una ecuación diferencial ordinaria escalar de orden n con una no linealidad racional. En el segundo paso se aplica el anticontrol por retroalimentación propuesto por Wang, Chen y Yu. Los resultados de caotificación no local son aplicados a tres sistemas, el sistema de Lorenz, el sistema de Burke-Shaw y el sistema de Liu.

Ocultamiento de Errores Espacial Mediante Curvas de Bezier

We present a geometric error concealment scheme for Discrete Cosine Transform (DCT) based image/video data based on the Bezier Curves (BC). Our scheme unlike the original proposal of Zeng and Liu, 1999, makes use of the average edge direction and local curvature (extracted from healthy blocks around the damaged block) as boundary conditions to create an n-degree BC. The BC is then used to interpolate the edge of the lost block (8x8 pixels), as well as to directionally reconstruct its low frequency data. In those cases where more than one edge is found to cross the lost area, a cost function defined in terms of the local and global edge curvature is used to find their best match. Results show that our approach provides an almost perfect reconstruction and excellent subjective quality of the restored data, outperforming current linear interpolations schemes in the literature.

Se presenta un esquema nuevo para el ocultamiento de errores de transmisión (pérdidas de paquetes) en imágenes y video basado en las Curvas de Bezier (BC). El esquema propuesto a diferencia de la propuesta original de Zeng y Liu, 1999, hace uso de la dirección promedio de los bordes y curvatura local alrededor de la zona dañada como condiciones de frontera para crear una curva de Bezier de grado n. La BC es usada para interpolar los bordes del bloque perdido (8x8 pixels), así como también para la reconstrucción de la información correspondiente a las bajas frecuencias. En casos donde más de un borde atraviesa la zona dañada, se propone una función de costo en términos de sus curvaturas local y global para encontrar sus correspondientes pares y proceder con el proceso de interpolación (reconstrucción) de la información perdida. Los resultados muestran que nuestro esquema reconstruye casi perfectamente la información perdida (durante la transmisión) lo que repercute en una excelente calidad subjetiva de la imagen/video reconstruido. Nuestro esquema es muy superior a los interpoladores lineales encontrados en la literatura.

Algoritmos y Métodos para el Reconocimiento de Voz en Español Mediante Sílabas

Actualmente el uso de los fonemas tiene implícita varias dificultades debido a que la identificación de las fronteras entre ellos por lo regular es difícil de encontrar en representaciones acústicas de voz. El presente trabajo plantea una alternativa a la forma en la que el reconocimiento de voz se ha estado implementando desde hace ya bastante tiempo, analizando la forma en la cual el paradigma de la sílaba responde a tal labor dentro del español. Durante los experimentos realizados fueron examinados para la tarea de segmentación tres elementos esenciales: a) la Función de Energía Total en Corto Tiempo, b) la Función de Energía de altas frecuencias Cepstrales (conocida como Energía del parámetro RO), y c) un Sistema Basado en Conocimiento. Tanto el Sistema Basado en Conocimiento y la Función de Energía Total en Corto Tiempo fueron usados en un corpus de dígitos en donde los resultados alcanzados usando sólo la Función de Energía Total en Corto Tiempo, fueron de 90.58%. Cuando se utilizaron los parámetros Función de Energía Total en Corto Tiempo y la Energía del parámetro RO se obtuvo un 94.70% de razón de reconocimiento. Lo cual causa un incremento del 5% con relación al uso de palabras completas en un corpus de voz dependiente de contexto. Por otro lado, cuando se utilizó un corpus de laboratorio del habla continua al usar la Función de Energía Total en Corto Tiempo y el Sistema Basado en Conocimiento, se alcanzó un 78.5% de razón de reconocimiento y un 80.5% de reconocimiento al usar los tres parámetros anteriores. El modelo del lenguaje utilizado para este caso fue el bigram y se utilizaron Cadenas Ocultas de Markov de densidad continua con tres y cinco estados, con 3 mixturas Gaussianas por estado.

This work examines the results of incorporating into Automatic Speech Recognition the syllable units for the Spanish language. Because of the boundaries between phonemes-like units its often difficult to elicit them; the use of these has not reached a good performance in Automatic Speech Recognition. In the course of the developing the experiments three approaches for the segmentation task were examined: a) the using of the Short Term Total Energy Function, b) the Energy Function of the Cepstral High Frequency (named ERO parameter), and c) a Knowledge Based System. They represent the most important contributions of this work; they showed good results for the Continuous and Discontinuous speech corpus developed in laboratory. The Knowledge Based System and Short Term Total Energy Function were used in a digit corpus where the results achieved using Short Term Total Energy Function alone reached 90.58% recognition rate. When Short Term Total Energy Function and RO parameters were used a 94.70% recognition rate was achieved. Otherwise, in the continuous speech corpus created in the laboratory the results achieved a 78.5% recognition rate using Short Term Total Energy Function and Knowledge Based System, and 80.5% recognition rate using the three approaches mentioned above. The bigram model language and Continuous Density Hidden Markov Models with three and five states incorporating three Gaussian Mixtures for state were implemented. By further including a major number of digital filters and Artificial Intelligent techniques in the training and recognition stages respectively the results can be improved even more. This research showed the potential of the syllabic unit paradigm for the Automatic Speech Recognition for the Spanish language. Finally, the inference rules in the Knowledge Based System associated with rules for splitting words in syllables in the cited language were created.