[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.

[en] In this work, we present a framework to learn the consensus given multiple correspondences. It is assumed that the several parties involved have generated separately these correspondences, and our system acts as a mechanism that gauges several characteristics and considers different parameters to learn the best mappings and thus, conform a correspondence with the highest possible accuracy at the expense of a reasonable computational cost. The consensus framework is presented in a gradual form, starting from the most basic approaches that used exclusively well-known concepts or only two correspondences, until the final model which is able to consider multiple correspondences, with the capability of automatically learning some weighting parameters. Each step of the framework is evaluated using databases of varied nature to effectively demonstrate that it is capable to address different matching scenarios. In addition, two supplementary advances related on correspondences are presented in this work. Firstly, a new distance metric for correspondences has been developed, which lead to a new strategy for the weighted mean correspondence search. Secondly, a framework specifically designed for correspondence generation in the image registration field has been established, where it is considered that one of the images is a full image, and the other one is a small sample of it. The conclusion presents insights of how our consensus framework can be enhanced, and how these two parallel developments can converge with it.