Reconocimiento e indexación de estructuras arquitectónicas mexicanas

Abstract

RESUMEN: La información digital es un recurso vital en la economía del conocimiento. Como consecuencia, la preservación y difusión de documentos audiovisuales digitales que representen el patrimonio cultural de un país es de trascendental relevancia. Dentro de este contexto, la descripción e indexación de arquitectura representativa de México en contenido visual digital, representa un tema profundo de investigación debido a la alta variabilidad en la arquitectura heterogénea de nuestro país. La indexación de contenido digital se basa en el uso de métodos para la descripción y la clasificación automática de contenido digital, lo que permite asociar nueva información al documento para ser utilizado en aplicaciones web, televisión, redes sociales o en la industria. La web semántica es una extensión de la web tradicional donde se le agrega a la información un significado estructurado, así, el contenido de los documentos y el contenido público en Internet puede ser procesado para recuperar con mayor precisión la información relacionada con la búsqueda en un contexto específico. En este trabajo de tesis, se realiza un estudio de los métodos de extracción de características, así como el análisis del procesamiento de esta información para relacionar patrones que describan el contenido visual y se logre identificar estructuras arquitectónicas mexicanas en imágenes. Se propone un modelo descriptivo basado en contenido visual para reconocer e indexar la arquitectura mexicana. Este modelo consta de dos módulos: el modelo estructural visual, corresponde a la colección de características obtenidas mediante métodos de procesamiento de imágenes que se optimizaron para este enfoque y el modelo neuronal entrenado, generado a partir de la implementación de la red neuronal convolucional utilizando las características proporcionadas por el modelo estructural visual. Finalmente, la combinación de los métodos de extracción de características con la arquitectura de la red neuronal convolucional es un esquema original de procesamiento de información digital para reconocer e indexar las estructuras arquitectónicas mexicanas en escenas de video. ABSTRACT: The digital information is a vital resource in the knowledge economy. As consequence, the preservation and the diffusion of multimedia documents that represent the cultural heritage of a country has a transcendental relevance. On this context, the description and indexing of representative architecture in Mexico in digital visual content, represents a deep research topic due to the high variability of the heterogeneous architecture of our country. The indexing of content is based on the use of methods for the description and the automatic classification of digital content, which allows the association of new information to the document, in order to be used in web applications, television, social networks and industrial purposes. The semantic web, is an extension of the traditional web, where extra information is added to the documents in a structured way, thus, the content of the documents and the public content on the Internet can be processed to retrieve information with the search in a specific context, increasing the accuracy of the results. On this thesis, a study of features extraction methods is done and also an analysis of the processing of this information to relate patterns that describes the visual content to identify Mexican architectural structures on images. The main proposal is a descriptive model based on the visual content, to recognize and index the Mexican architecture. This model consists in two modules: the structural visual model corresponds to the collection of features extracted by optimized image processing methods and the trained neural model, which is generated from the implementation of the convolutional neural network and the use of characteristics provided by the structural visual model. Finally, the combination of feature extraction methods with the convolutional neural network architecture is an original scheme of digital image processing to recognize and index Mexican architectural structures on video scenes.