Sistema híbrido inteligente para el análisis de contenido multimedia

• Autores: Lucía Martín Gómez
• Directores de la Tesis: Juan Francisco de Paz Santana (dir. tes.) , Vivian Félix López Batista (codir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Salamanca ( España ) en 2020
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Ana María Fermoso García (presid.) , Gabriel Villarrubia González (secret.) , Valderi Reis Quietinho Leithardt (voc.)
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• Resumen

  • Los grandes avances en las áreas de las TIC, el IoT y la IA han propiciado una serie de sistemas cuyo uso se ha visto incrementado exponencialmente en los últimos años, fomentando la generación de ingentes cantidades de datos de naturaleza heterogénea. Las propuestas recogidas en la literatura para la explotación de estos datos están enfocadas a la resolución de problemas muy específicos, favoreciendo el desaprovechamiento de la información. Este trabajo plantea una arquitectura modular y flexible para implementar un sistema híbrido inteligente capaz de soportar diferentes procesos de análisis de contenido multimedia gracias a la adaptación del concepto de ETL y la aplicación de tuberías de datos. Con el objetivo de comprobar el potencial de la arquitectura propuesta, se diseñan dos frameworks para la automatización del proceso de composición musical descriptiva a partir de contenido audiovisual y se desarrollan dos casos de estudio bien diferenciados donde se aplican diversas técnicas de extracción de meta-información y algoritmos enmarcados en el área del aprendizaje automático. La discusión de los resultados obtenidos se realiza considerando el rendimiento de los algoritmos y la aceptación social de la música por medio de diferentes test de usuario. En conclusión, la propuesta favorece la validación de la hipótesis previamente establecida, evidenciando que los datos multimedia analizados mediante técnicas de IA permiten crear otro tipo de información útil para el usuario.