[ca] Laparici de bases de dades amb un gran nombre dimatges requereix del desen- volupament de representacions dimatge eficients i algorismes que siguin capaos de manipular dades a gran escala de manera eficient. Avui dia, la representaci dimatges basada en la tcnica de Bagsof- Words (Bow), s lenfocament ms ha reeixit en el context de les tasques de classificaci dobjectes i descenes. No obstant aix, el seu principal desavantatge s labsncia dinformaci espacial. En aquest context, ls de pirmides espacials (SP) sha aplicat amb xit per incorporar la informaci espacial: bsicament es tracta de subdividir la imatge recursivament subregions al duplicar el nombre de divisions en cada direcci de la imatge, per- metent lextracci dhistogrames i altres caracterstiques en aquestes subregions. A partir del notable rendiment que sobt amb les pirmides espacials, el seu s sha generalitzat en un creixent nombre daplicacions i problemes de visi, pel que en aquesta Tesi hem analitzat com millorar-ne el seu s. Dins el marc de les SP, hem estudiat la forma ptima per obtenir una representaci de la imatge que sigui capa de fer front als defectes ms destacats de les SP, en concret, la seva alta dimensionalitat i la seva rigidesa de la representaci de la imatge resultant . En resum, la preocupaci principal daquesta Tesi s la recerca dels lmits de les pirmides espacials al tractar de trobar solucions per als seus inconvenients. En general, aquesta Tesi explora el problema dobtenir representacions molt com- pactes i adaptades a la naturalesa de la imatge que siguin molt ms informatives en el context de la classificaci dobjectes i escenes. A la primera part daquesta Tesi, primer sanalitzen les implicacions de laplicaci directa de lestat de lart en les tcniques de compressi per obtenir BoWs compactes basada en una representaci de la imatge basada en pirmides espacials. Desprs introdum una nova tcnica de compressi de SP que funciona a dos nivells: (i) comprensi de les caracterstiques de la pirmide espacial, seguit per ii) compressi de les regions menys informa- tives de la SP amb el propsit dobtenir pirmides compactes i adaptatives . A continuaci, introdum un nou descriptor de textura que representa laparena local de la imatge. La textura es representa com un vector compacte adequat per al seu s en algorismes daprenentatge. Els resultats experimentals mostren que la informaci de la imatge permet superar els mtodes que utilitzen noms la forma o laparena dels pxels. La representaci resultant s una pirmide espacial que obt un gran rendiment al aplicar-lo en tasques de classificaci descenes. A la segona part daquesta tesi, es presenta una nova tcnica per a la construcci adaptativa de pirmides. En particular, sinvestiguen diversos enfocaments per a laprenentatge duna organitzaci espacial de la imatge que estigui especialment adaptada per a la tasca de classificaci. Amb aquesta finalitat, sanalitza ls de (i) geometries genriques descenes 3D, on la geometria duna escena sobt sobre la base estadstica duna base de dades dimatges, i de ls de (ii) particions espacials discriminatives generades utilitzant mesures utilitzades en Teoria de la Informaci. El mtode proposat sha provat en diversos conjunts de dades de classificaci dobjectes i els resultats demostrant clarament leficcia de la utilitzaci de les representacions espacials adaptadasa la geometria 3D present a la imatge. En la tercera part daquesta tesi, sinvestiga el problema dobtenir una representaci compacta de

[es] La aparicin de bases de datos con un gran nmero de imgenes requiere del de- sarrollo de representaciones de imagen eficientes y algoritmos que sean capaces de manipular datos a gran escala de manera eficiente. Hoy en da, la repre- sentacin de imgenes basada en la tcnica de Bags-of-Words (BoW), es el enfoque ms exitoso en el contexto de las tareas de clasificacin de objetos y de escena. Sin embargo, su principal desventaja es la ausencia de informacin espacial. En este contexto, el uso de pirmides espaciales (SP) se ha aplicado con xito para incorporar la informacin espacial: bsicamente se trata de subdividir la imagen recursivamente subregiones al duplicar el nmero de divisiones en cada direccin del eje, permitiendo la extraccin de histogramas y otras caractersticas en estas subregiones. A partir del notable rendimiento que se obtiene con las pirmides espaciales, su uso se ha generalizado en un creciente nmero de aplicaciones y problemas de visin, por lo que en esta Tesis hemos analizado cmo mejorar su uso. Dentro del marco de las SP, hemos estudiado la forma ptima para obtener una representacin de la imagen que sea capaz de hacer frente a los defectos ms destacados de las SP, en concreto, su alta dimensionalidad y su rigidez de la rep- resentacin de la imagen resultante. En resumen, la preocupacin principal de esta Tesis es la bsqueda de los lmites de las pirmides y tratar de encontrar soluciones para sus inconvenientes. En general, esta Tesis explora el problema de obtener representaciones muy compactas, representaciones espaciales de adaptacin que sean ms informativas de la imagen en el contexto de la clasificacin de objetos y escenas. En la primera parte de esta Tesis, primero se analizan las implicaciones de la aplicacin directa del estado del arte en las tcnicas de compresin para la ob- tencin de BoWs compactos basada en representacin de la imagen en el contexto de pirmides espaciales. Luego introducimos una nueva tcnica de compresin de SP que funciona a dos niveles: (i) la compresin de las caractersticas de la pir- mide espacial, seguido por ii) la compresin de las regiones menos informativos SP con el propsito de obtener SPs ms compactas y adaptables. A continuacin, introducimos un descriptor nuevo de textura que representa la apariencia local de la imagen. La textura se representa como un vector compacto adecuado para su uso en algoritmos de aprendizaje. Los resultados experimentales muestran que la informacin de la imagen permite superar a los mtodos que utilizan slo la forma o la apariencia de los pxeles. La representacin resultante es una pirmide espacial que obtiene un gran rendimiento al aplicarlo en tareas de clasificacin de escenas. En la segunda parte de esta tesis, se presenta una nueva tcnica para la construccin adaptativa de pirmides. En particular, se investigan diver- sos enfoques para el aprendizaje de una organizacin espacial de la imgen que est especialmente adaptada para la tarea de clasificacin. Para este fin, se analiza el uso de (i) geometras genricas de escenas 3D, donde la geometra de una escena se obtiene sobre la base estadstica de una base de datos de imgenes; y del uso de (ii) particiones espaciales discriminativas generadas utilizando medidas uti- lizadas en Teora de la Informacin. El mtodo propuesto se ha probado en varios conjuntos de datos de clasificacin de objetos y los resultados demostran clara- mente la eficacia de la utilizacin de las representaciones espaciales adaptadasa 1 la geometra 3D presente en la imagen. En la tercera parte de esta tesis, se investiga el problema de obtener una representacin compacta de pirmides para las tareas de clasificacin de objetos y escenas. Se presenta un nuevo marco para la obtencin de una representacin espacial eficiente de la imagen para construir una pirmide de tamao reducido de hasta un orden de magnitud, pero sin sufrir ninguna reduccin significativa en la precisin. Por otra parte, se investiga tam- bin como combinar ptimamente caractersticas mltiples de la imagen tales como el color y la forma, dentro del contexto de nuestra representacin de pirmides compactas. Finalmente, se investiga la importancia de utilizar el conocimiento espacial del contexto incorporando tcnicas de constancia de color. Para este fin, se presenta un nuevo enfoque para estimar la fuente lumnica de cualquier imagen basada en la geometra espacial en 3D para as aprender el color ms apropiado que se utilizar para describir todas las regiones de la imagen. La fuente lumnica de la imagen se obtiene sobre la base de una combinacin ponderada del iluminante estimado en cada regin de la pirmide. Hemos demostrado que el rendimiento obtenido con nuestra tcnica es superior al estado del arte. Como resultado, hemos conseguido obtener un incremento significativo en el rendimiento de los clasificadores de escenas que mejoran la precisin de los algoritmos actuales.