Resumen de Modelado computacional de los mecanismos de atención selectiva mediante redes de interacción lateral
María Teresa López Bonal 
El propósito del trabajo objeto de esta tesis doctoral ha sido el estudio, modelado e implementación de un conjunto de mecanismos involucrados en la tarea de atención visual selectiva en un escenario de blancos móviles de formables. Bajo el nombre de atención selectiva visual dinámica (ASVD) se engloban un conjunto de mecanismos de procesado de imágenes de bajo y alto nivel encaminados a focalizar la "mirada" sobre aquella (aquellas) región (regiones) de la imagen en la (las) que ocurren sucesos espacio-temporales relevantes. El interés de la solución computacional de esta tarea de ASVD es múltiple. Por un lado, interesa modelar el proceso para comprender mejor los mecanismos neurofisiológicos y psicológicos soportados. Por otro lado, en el contexto de la Inteligencia Artificial y la Ingeniería del Conocimiento, los mecanismos de ASVD son básicos en robótica autónoma, en teoría de "agentes móviles" y en las tareas de vigilancia, seguridad y ayuda a discapacitados visuales, entre otros. Las entradas a nuestro sistema de AVSD son: una Secuencia indefinida de Imágenes, compuesta por una serie de fotogramas captados de una escena, y, por otro lado, el Propósito del Observador, que indica al sistema las características de los objetos de interés. La salida de este sistema es el Foco de Atención, que estará compuesto únicamente por los objetos de interés de la escena. En el primer capítulo se muestran las distintas teorías psicológicas y neurofisiologicas y distintos modelos computacionales previos sobre la atención selectiva visual. El capítulo termina con una revisión de algunos de los dominios de aplicación más usuales. En el capítulo segundo se formula la Inhibición Lateral Algorítmica (ALI) y se defiende que tanto los mecanismos ascendentes como los descendentes de la ASVD pueden reescribirse de forma computable usando distintas particularizaciones de los métodos ALI recurrente y ALI no recurrente.
