Identificación y recomendación de imágenes

Irigaray Navarro, María (2020). Identificación y recomendación de imágenes. Thesis (Master thesis), E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM).

Description

Title: Identificación y recomendación de imágenes
Author/s:
  • Irigaray Navarro, María
Contributor/s:
  • Suárez de Figueroa Baonza, María del Carmen
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Ingeniería Informática
Date: 4 September 2020
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Inteligencia Artificial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El trabajo consiste en una línea de investigación centrada en mejorar la accesibilidad cognitiva de materiales. Dicha mejora se basa en la automatización de los procesos de adaptación de materiales en base a las directrices de la metodología de 'Lectura Fácil'. Esta metodología proporciona las pautas necesarias para la elaboración de materiales de fácil lectura que benefician principalmente a dos grupos de personas: personas con discapacidad intelectual y personas con competencias lingüísticas o lectoras limitadas. Numerosos documentos, bien sea por motivos estéticos o por amenizar la lectura del texto, contienen imágenes junto al mismo. Sin embargo, muchas de estas imágenes no tienen relación alguna con el texto, lo cual, en lugar de facilitar la lectura, se convierte en una distracción para algunos lectores. Con el fin de mejorar la calidad de un documento, se considera que toda la imagen referida a un texto debería contener las ideas principales o estar relacionada con el mismo. Este Trabajo de Fin de Máster tiene como objetivo el desarrollo de un modelo, basado en técnicas y métodos de Inteligencia Artificial, que permita identificar el grado de adecuación de una imagen con respecto a un texto. Para ello, es necesario establecer una descripción para cada imagen y un resumen para cada texto asociado a ella. Una vez generados, se podría analizar la concordancia entre ambos textos y deducir si la imagen y el texto comparten una temática en común. Esta tesis debe abordar, de forma independiente, los siguientes propósitos generales: a. identificar la temática de la imagen; b. extraer la idea general del texto; c. contrastar la idea general con la temática.---ABSTRACT---This thesis is part of a field of research focused on improving the cognitive accessibility of materials. This improvement is based on automating the processes of adapting materials based on the guidelines of the 'Easy Reading' methodology. This methodology provides the necessary guidelines for the development of easy reading materials that mainly benefit two groups of people: people with intellectual disabilities and people with limited linguistic or reading skills. Numerous documents, either for esthetic purposes or to live up reading, contain images alongside the text. However, many of these images have no relationship with the text, which, instead of making the text easier to read, they become a distraction for some readers. In order to improve the quality of a document, it is considered that the whole image referring to a text should contain the main ideas or should be related to it. The aim of this Master's Degree thesis is to develop a model, based on Artificial Intelligence techniques and methods, that allows the identification of the degree of adequacy of an image with respect to a text. To do so, it is necessary to have a description for each image and a summary for each text associated to it. Once generated, the concordance between both texts could be analyzed and it could be deduced if the image and the text have a common theme. Therefore, this thesis shall address, independently, three general purposes: a. identify the subject matter of the image; b. extract the general idea from the text; c. compare the general idea with the subject matter.

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Item ID: 64111
DC Identifier: http://oa.upm.es/64111/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:64111
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 28 Sep 2020 08:46
Last Modified: 28 Sep 2020 08:46
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