Task: Sentiment Analysis
Input (Spanish, English): La publicación tiene como objetivo mostrar las bondades que tienen las estructuras métricas para la recuperación de imágenes. Este trabajo es la continuación de varios trabajos ya presentados, como por ejemplo. [1] "Estructuras métricas paralelas en la recuperación de imágenes", Peña- Jaramillo, E. (Referenciado en el paper) [2] "Definición de un recuperador de Imágenes basado en Contenidos sobre Espacios Métricos", Eduardo Peña-Jaramillo, et al. (No referenciado). [3] "Estructuras Métricas Paralelas en la Recuperación de Imágenes en la Web", Eduardo Peña-Jaramillo, et al. (No referenciado).  Sobre la referencia número [1] no ha sido posible obtener una copia electrónica, y desde las publicaciones antes citadas [2] y [3], se puede decir que hay un nuevo aporte en los experimentos realizados sobre estructuras GNAT y Spaghetis. Se debe explicar en la publicación que el trabajo no es original desde el punto de vista del autor, y que su extensión se basa en los trabajos [1], [2], [3] u otro que tenga directa relación con el trabajo presentado.  - El texto está bien estructurado y se entiende con facilidad lo que se desea exponer. - Bien en la presentación, no hay problemas graves. Solo mejorar las figuras de las gráficas, sobre todo las tildes, en matlab se puede agregar texto en latex para evitar ese tipo de problemas. La palabra "más" aparece en un par de ocasiones sin tilde.  - En la sección de "Introducción" si bien se presenta el trabajo en forma general creo que sería importante señalar cual es el estado del arte en estas materias. ¿Hay trabajos relacionados?, ¿Hay referencias importantes?, ¿Cuál es el aporte del trabajo sobre el estado del arte?, etc. Falta una revisión bibliográfica más exhaustiva. - En la sección de "Extracción de características" he encontrado algunos detalles como:  - Me ha costado encontrar una definición sobre la técnica de layout ya que solo hay una referencia [1], por lo que intuyo que se ha considerado las características obtenidas de cada sub-imagen como una señal las cuales son mezcladas para obtener el vector que represente a la imagen total, tal como dice en el texto: "La unión de todas las características extraídas nos da como resultado...", donde no queda claro el tipo "unión" que se realiza.  - También sucede lo mismo cuando se referencia el discriminante de Fisher, nuevamente se hace referencia a [1]. Se debería agregar una fuente más relevante para este punto. - No se explica con detalle el tipo de base de datos utilizada. ¿Es de dominio público o privada?. Qué tipo de imágenes o grupos de imágenes contiene. ¿Cuantas hay por clase?, ¿Hay imágenes repetidas?. Calidad de las imágenes. La idea es disponer de un marco de referencia para que cualquier persona que desee comparar sus algoritmos con los suyos los haga en igualdad de condiciones. - Desde las imágenes mostradas en la figura 2, puedo deducir que base de datos (espero estar equivocado) tiene imágenes repetidas lo que puede producir un sesgo a la hora de calcular los valores de precisión, sensibilidad y especificidad de las imágenes recuperadas. Creo que la base de datos ideal para poder medir de forma correcta la calidad de la recuperación debería contar con imágenes distintas aunque sean de la misma apariencia, pero nunca la misma. Ya que al recuperar un conjunto de imágenes sobre una de consulta, si están repetidas, la cantidad de verdaderos positivos será proporcional a las repetidas lo que se traducirá en un sesgo sobre el cálculo de las métricas.  Recomendaciones  - En el texto se menciona (sección de conclusiones) que las soluciones no son del todo satisfactorias. Creo que en la actualidad existen proyectos como [Link] images.googlelabs.com/, [Link] [Link] entre otros; que muestran un gran avance en este campo y sería bueno ser revisados.  - Por otro lado, sobre el conjunto de características utilizados recomiendo revisar otro tipos de características que han demostrado ser invariantes a la escala y la rotación. [4] "Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints". David G. Lowe. International Journal of Computer Vision, 2004. como también su mejora [5] "SURF: Speeded Up Robust Features", Computer Vision and Image Understanding (CVIU). Herbert Bay, Andreas Ess, Tinne Tuytelaars, Luc Van Gool. Vol. 110, No. 3, pp. 346--359, 2008.
Output (English): positive