[en] Annotating images and videos is something important for those who work in image processing, but it is a hard task to do it only manually. That's why it's necessary to develop annotation tools which make this work easier, so that the program uses implemented algorithms which help to do the image and video annotation more efficient. The first step of this work is to investigate actual tools and value their features. With this information you can get good ideas about which features are going to help the users more for annotating with more effectiveness or annotating any image or video format it's needed to. The next step is choosing a tool for a start, one which performs manual annotations at least, so more functionalities can be added, like semiautomatic and automatic annotations. It is also an aim making the tool support more image and video formats. The most effective thing for improving a tool's annotation efficiency is to add it automatic annotations which use implemented object detection algorithms. It's algo worth to add it annotation propagation mechanisms, which can use implemented algorithms too. For this work an annotation tool developed by the Grupo de Tratamiento de Imágenes of the Escuela Politécnica Superior of the Universidad Autónoma de Madrid which is capable of perform manual annotations, drawing polygons on the image and labeling them, and do automatic presegmentation, which means that it can use an algorithm which divide the image in regions. From this, improvements have been developed which allow the tool to read videos frame by frame for annotating them, on any format; to do automatic annotations using object detectors, so that they detect likely objects and the user can choose which are correct for annotating them, and using a frame by frame manual annotation propagation mechanism, which consists in moving an annotation while the frames are changing.

[es] Anotar imágenes y vídeos es algo importante para los que se dedican al tratamiento de imágenes, pero es una tarea muy dura para hacerla solamente de manera manual. Por eso es necesario desarrollar herramientas de anotación que faciliten este trabajo, de manera que el programa utilice algoritmos ya implementados que ayuden a hacer de la anotación de imágenes y videos una tarea más eficiente. El primer paso de este trabajo es el de investigar las herramientas que hay en la actualidad y valorar las características que tienen. Utilizando esta información se pueden obtener ideas sobre cuáles son las características que más van a ayudar a los usuarios a anotar con más eficacia y a anotar cualquiera de los formatos de vídeo o imagen que haga falta. El siguiente paso es elegir una herramienta de anotación de la que partir, una que por lo menos realice anotaciones manuales, para poder añadirle funcionalidades, como las anotaciones semiautomáticas y automáticas. También está como objetivo hacer que sea capaz de soportar más formatos de imagen o vídeo. Lo más eficaz para aumentar la eficacia a la hora de anotar de una herramienta es añadirle anotaciones automáticas, de manera que se utilicen algoritmos de detección de objetos que ya están implementados. También es eficaz añadir mecanismos de propagación de anotaciones de una imagen a otra, los cuales pueden usar también algoritmos ya implementados. Para este trabajo se ha escogido una herramienta de anotación de imágenes desarrollada por el Grupo de Tratamiento de Imágenes de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad Autónoma de Madrid que es capaz de realizar anotaciones manuales, dibujando polígonos en la imagen y etiquetándolos, y de hacer presegmentación automática de la imagen, lo que quiere decir que puede utilizar un algoritmo que divida la imagen en regiones. A partir de esto, lo que se han desarrollado son mejoras que permiten a la herramienta leer vídeos de fotograma en fotograma para anotarlos, en cualquier tipo de formato; hacer anotaciones automáticas con detectores de objetos, de manera que éstos detectan posibles objetos y el usuario elige los que le parece correctos para anotar, y utilizar un mecanismo manual para propagación de anotaciones de fotograma a fotograma dentro de un mismo vídeo, el cual consiste en mover una anotación mientras se van cambiando los fotogramas.