Resumen
Esta investigación teórica aborda el problema del reconocimiento automático de objetos en imágenes digitales bidimensionales (2D). Esta temática se enmarca dentro del campo de la Visión por Computadora, y comprende el reconocimiento de objetos genéricos o especÃficos presentes en las escenas para lograr una comprensión del contenido visual de las mismas de manera automatizada. En particular, en esta investigación se propone una nueva representación jerárquica de la escena, combinando información visual y espacial, mediante pirámides irregulares con atributos en los vértices y en las aristas. Esta combinación de información extraÃda de las imágenes para representarlas, es un nuevo aporte al conocimiento en este campo de investigación. A partir de esta representación, se proponen dos nuevos métodos de reconocimiento de objetos en escenarios simples y un nuevo método de reconocimiento de objetos en escenarios complejos. El primer método plantea el reconocimiento de clases de objetos como un problema de correspondencia de grafos, el segundo enfoca el reconocimiento de objetos especÃficos como un problema de clasificación utilizando el paradigma de bolsa de palabras y el tercero, como un problema de re-etiquetado relajado mediante Campos Aleatorios de Markov. Cada uno de estos métodos va encaminado a resolver diferentes problemas que se presentan en este campo de investigación y los tres constan de novedad cientÃfica en este ámbito. Los experimentos se realizaron sobre bases de datos de comparación internacionales para mostrar los beneficios de la nueva representación y de los nuevos métodos propuestos, con respecto a los métodos ya existentes en la literatura. Los resultados obtenidos en este trabajo de tesis están dirigidos a la creación de sistemas propios para la video-protección inteligente, la recuperación de imágenes por contenido y el análisis de flujos de información, fundamentalmente encaminados a la defensa y orden interior de nuestro paÃs, dentro del MININT. La novedad cientÃfica de este trabajo está avalada principalmente por 2 artÃculos publicados en revistas de impacto internacional, por 5 artÃculos publicados en memorias de eventos de impacto internacional y especializados en el tema, asà como por la Tesis de Doctor en Ciencias Técnicas de la autora principal.