[ca] En aquesta tesi presentem un marc de treball per aprendre el consens donades múltiples correspondències. S'assumeix que les diferents parts involucrades han generat aquestes correspondències per separat, i el nostre sistema actua com un mecanisme que calibra diferents característiques i considera diferents paràmetres per aprendre les millors assignacions i així, conformar una correspondència amb la major precisió possible a costa d'un cost computacional raonable. Aquest marc de treball de consens és presentat en una forma gradual, començant pels desenvolupaments més bàsics que utilitzaven exclusivament conceptes ben definits o únicament un parell de correspondències, fins al model final que és capaç de considerar múltiples correspondències, amb la capacitat d'aprendre automàticament alguns paràmetres de ponderació. Cada pas d'aquest marc de treball és avaluat fent servir bases de dades de naturalesa variada per demostrar efectivament que és possible tractar diferents escenaris de matching. Addicionalment, dos avanços suplementaris relacionats amb correspondències es presenten en aquest treball. En primer lloc, una nova mètrica de distància per correspondències s'ha desenvolupat, la qual va derivar en una nova estratègia per a la cerca de mitjanes ponderades. En segon lloc, un marc de treball específicament dissenyat per a generar correspondències al camp del registre d'imatges s'ha modelat, on es considera que una de les imatges és una imatge completa, i l'altra és una mostra petita d'aquesta. La conclusió presenta noves percepcions de com el nostre marc de treball de consens pot ser millorada, i com els dos desenvolupaments paral·lels poden convergir amb el marc de treball de consens.

[es] En esta tesis presentamos un marco de trabajo para aprender el consenso dadas múltiples correspondencias. Se asume que las distintas partes involucradas han generado dichas correspondencias por separado, y nuestro sistema actúa como un mecanismo que calibra distintas características y considera diferentes parámetros para aprender las mejores asignaciones y así, conformar una correspondencia con la mayor precisión posible a expensas de un costo computacional razonable. El marco de trabajo de consenso es presentado en una forma gradual, comenzando por los acercamientos más básicos que utilizaban exclusivamente conceptos bien definidos o únicamente un par de correspondencias, hasta el modelo final que es capaz de considerar múltiples correspondencias, con la capacidad de aprender automáticamente algunos parámetros de ponderación. Cada paso de este marco de trabajo es evaluado usando bases de datos de naturaleza variada para demostrar efectivamente que es posible tratar diferentes escenarios de matching. Adicionalmente, dos avances suplementarios relacionados con correspondencias son presentados en este trabajo. En primer lugar, una nueva métrica de distancia para correspondencias ha sido desarrollada, la cual derivó en una nueva estrategia para la búsqueda de medias ponderadas. En segundo lugar, un marco de trabajo específicamente diseñado para generar correspondencias en el campo del registro de imágenes ha sido establecida, donde se considera que una de las imágenes es una imagen completa, y la otra es una muestra pequeña de ésta. La conclusión presenta nuevas percepciones de cómo nuestro marco de trabajo de consenso puede ser mejorada, y cómo los dos desarrollos paralelos pueden converger con éste.