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<title>Análisis comparativo de generadores automáticos de pies de foto</title>
<creator>Fuente Pelaz, Gonzalo de la</creator>
<contributor>Cardeñoso Payo, Valentín</contributor>
<contributor>Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid</contributor>
<description>El etiquetado de imagen consiste en la generación de etiquetas que sirvan para&#xd;
describir el contenido de imágenes. Para esto, es necesario detectar y reconocer los&#xd;
objetos o escenas presentes en una imagen e identificar aquellos relevantes.&#xd;
En sus orígenes, el reconocimiento de imagen se limitaba al reconocimiento de&#xd;
patrones codificados manualmente, pero en los últimos años se ha evolucionado notablemente&#xd;
debido al empleo de aprendizaje automático profundo.&#xd;
Actualmente, los etiquetadores de imagen reconocen automáticamente los objetos&#xd;
presentes en una imagen, así como sus propiedades y las relaciones entre estos; incluso&#xd;
permiten generar descripciones en lenguaje natural de bastante calidad semántica y&#xd;
sintáctica. Aunque el etiquetado de imagen siga siendo objeto de investigación activa,&#xd;
ya se ofrecen soluciones comerciales.&#xd;
El objetivo de este trabajo es la realización de un experimento para evaluar la eficacia&#xd;
de cinco soluciones comerciales de etiquetado de imagen sobre un mismo conjunto&#xd;
de datos; lo que requiere emplear técnicas de procesamiento de lenguaje natural para&#xd;
comparar sus etiquetas.&#xd;
Dicho experimento podrá servir de base para la construcción de un sistema que&#xd;
combine el etiquetado realizado por dichos sistemas y trate de mejorar las tasas de&#xd;
acierto y cobertura.</description>
<date>2020-12-15</date>
<date>2020-12-15</date>
<date>2020</date>
<type>info:eu-repo/semantics/bachelorThesis</type>
<identifier>http://uvadoc.uva.es/handle/10324/44152</identifier>
<language>spa</language>
<rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</rights>
<rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</rights>
<rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</rights>
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