[ca] Els grafs, són un tipus de dades que ens permet emmagatzemar la informació estructural d'un objecte conferint-nos la possibilitat de representar patrons que degut a la seva pròpia naturalesa requereixen d'aquesta particularitat, ja siguin imatges, estructures químiques o biològiques, xarxes, patrons biomètrics... Des de fa més de 30 anys, la recerca enfocada a com representar objectes mitjançant grafs i el posterior còmput de la distància entre aquestes representacions ha ocupat el treball de molts investigadors. La definició d'un model adequat per mesurar la dissimilitud entre dues d'aquestes representacions, és una qüestió clau en el camp del reconeixement de patrons. A aquest problema se l'ha anomenat "Error-Tolerant Graph Matching". La "Graph Edit Distance" és una aproximació particular al problema de "l'Error-Tolerant Graph Matching" a partir del còmput de la mínima distorsió necessària per transformar un graf en un altre. El principal objectiu d'aquesta tesi, és el de proposar un nou model per aprendre automàticament els paràmetres de la "Graph Edit Distance" i definir diferents estratègies actives d'aprenentatge per afegir interactivitat al problema. Aquesta tesi, també explora la definició de diferents mètriques per calcular la dissimilitud entre sub-estructures locals corresponents a dos nodes i presenta un nou model basat en "metric-trees" de "Graph Class Prototypes" per guardar col•leccions de grafs. Finalment, es proposa portar el concepte d'interactivitat a un altre domini, el problema de relacionar els punts entre dues imatges per tal de millorar la precisió en el càlcul de la posició correlativa entre robots pertanyents a una mateixa flota que treballa de forma cooperativa.

[es] Los grafos, son un tipo de datos que nos permite almacenar la información estructural de un objeto confiriéndole la posibilidad de representar patrones que debido a su propia naturaleza requieren de esta particularidad, ya sean imágenes, estructuras químicas o biológicas, redes , patrones biométricos ... Desde hace más de 30 años, la investigación enfocada a cómo representar objetos mediante grafos y el posterior cómputo de la distancia entre estas representaciones ha ocupado el trabajo de muchos investigadores. La definición de un modelo adecuado para medir la disimilitud entre dos de estas representaciones, es una cuestión clave en el campo del reconocimiento de patrones. A este problema se le ha llamado "Error-Tolerant Graph Matching". La "Graph Edit Distance" es una aproximación particular al problema del "Error-Tolerant Graph Matching " a partir del cómputo de la mínima distorsión necesaria para transformar un grafo en otro. El principal objetivo de esta tesis, es el de proponer un nuevo modelo para aprender automáticamente los parámetros de la "Graph Edit Distance" y definir diferentes estrategias activas de aprendizaje para añadir interactividad al problema. Esta tesis, también explora la definición de diferentes métricas para calcular la disimilitud entre sub-estructuras locales correspondientes a dos nodos y presenta un nuevo modelo basado en "metric-trees" de "Graph Class Prototypes" para guardar colecciones de grafos. Finalmente, se propone llevar el concepto de interactividad a otro dominio, el problema de relacionar los puntos entre dos imágenes para mejorar la precisión en el cálculo de la posición correlativa entre robots pertenecientes a una misma flota que trabaja de forma cooperativa.