[en] The majority of problems in Computer Vision do not contain a direct relation between the stimuli provided by a general purpose sensor and its corresponding perceptual category. A complex learning task must be involved in order to provide such a connection. In fact, the basic forms of energy, and their possible combinations are a reduced number compared to the infinite possible perceptual categories corresponding to objects, actions, relations among objects... Two main factors determine the level of difficulty of a specific problem: i) The different levels of information that are employed and ii) The complexity of the model that is intended to explain the observations. The choice of an appropriate representation for the data takes a significant relevance when it comes to deal with invariances, since these usually imply that the number of intrinsic degrees of freedom in the data distribution is lower than the coordinates used to represent it. Therefore, the decomposition into basic units (model parameters) and the change of representation, make that a complex problem can be transformed into a manageable one. This simplification of the estimation problem has to rely on a proper mechanism of combination of those primitives in order to give an optimal description of the global complex model. This thesis shows how Latent Variable Models reduce dimensionality, taking into account the internal symmetries of a problem, provide a manner of dealing with missing data and make possible predicting new observations. The lines of research of this thesis are directed to the management of multiple data sources. More specifically, this thesis presents a set of new algorithms applied to two different areas in Computer Vision: i) video analysis and summarization, and ii) 3D range data. Both areas have been approached through the Generative Models framework, where similar protocols for representing data have been employed.

[es] La mayoría de problemas en Visión por computador no contienen una relación directa entre el estímulo que proviene de sensores de tipo genérico y su correspondiente categoría perceptual. Este tipo de conexión requiere de una tarea de aprendizaje compleja. De hecho, las formas básicas de energía, y sus posibles combinaciones, son un número reducido en comparación a las infinitas categorías perceptuales correspondientes a objetos, acciones, relaciones entre objetos, etc. Dos factores principales determinan el nivel de dificultad de cada problema específico: i) los diferentes niveles de información que se utilizan, y ii) la complejidad del modelo que se emplea con el objetivo de explicar las observaciones. La elección de una representación adecuada para los datos toma una relevancia significativa cuando se tratan invariancias, dado que estas siempre implican una reducción del los grados de libertad del sistema, i.e., el número necesario de coordenadas para la representación es menor que el empleado en la captura de datos. De este modo, la descomposición en unidades básicas y el cambio de representación dan lugar a que un problema complejo se pueda transformar en uno de manejable. Esta simplificación del problema de la estimación debe depender del mecanismo propio de combinación de estas primitivas con el fin de obtener una descripción óptima del modelo complejo global. Esta tesis muestra como los Modelos de Variables Latentes reducen dimensionalidad, que teniendo en cuenta las simetrías internas del problema, ofrecen una manera de tratar con datos parciales y dan lugar a la posibilidad de predicciones de nuevas observaciones. Las líneas de investigación de esta tesis están dirigidas al manejo de datos provinentes de múltiples fuentes. Concretamente, esta tesis presenta un conjunto de nuevos algoritmos aplicados a dos áreas diferentes dentro de la Visión por Computador: i) video análisis y sumarización y ii) datos range 3D. Ambas áreas se han enfocado a través del marco de los Modelos Generativos, donde se han empleado protocolos similares para representar datos.