Interpretación de alto nivel de secuencias de video conducida por ontologías en problemas de seguridad

Gómez Alvarado, Héctor Fernando. Interpretación de alto nivel de secuencias de video conducida por ontologías en problemas de seguridad . 2014. Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial

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Título Interpretación de alto nivel de secuencias de video conducida por ontologías en problemas de seguridad
Autor(es) Gómez Alvarado, Héctor Fernando
Resumen En esta tesis doctoral, proponemos un marco conceptual, metodológico y tecnológico que permite modelar e inferir situaciones de alto nivel semántico. Se parte del diseño mismo de las situaciones de interés, en las cuales interviene el experto y el ingeniero del conocimiento. El experto por su lado es el encargado de exponer el detalle de la situación mientras que el ingeniero del conocimiento se encarga de trasladar ese detalle al modelo semántico. Tratamos también en esta investigación con casos en los cuales el experto no tiene claro el detalle, y proponemos ayudar con algoritmos de modelado automático del conocimiento, con el fin de extraer información de un conjunto de casos y obtener detalles que le ayuden al experto a clarificar una situación. A partir de una situación clara, el experto empieza a modelarla de forma semántica. Para ello, cuenta con el lenguaje de modelado de eventos de vídeo VERL (Nevatia and Hobbs, 2004) el cual le permite ir componiendo las actividades y situaciones. En el marco esta composición es jerárquica, ya que manejamos la abstracción por niveles semánticos para modelar actividades tal como lo recomienda (Martinez-Tomas and Rivas-Casado, 2009). Para la composición jerárquica en el marco, se puede hacer uso de Conceptual Human Activity Ontology (CHAO), la misma que a más de tener sus propias definiciones semánticas, combina los conceptos y relaciones de Semantic Sensor (W3C, Semantic Sensor Network Ontology, 2011), BuildingArchitecture (Hois, Bhatt, &Kutz, 2009), Time (W3C, Time Ontology in OWL , 2006), con el fin de inyectar semántica al modelado de eventos, actividades y situaciones en VERL. Una vez modelada la situación, se utiliza el módulo de exportación del marco con el fin de generar un modelo tipo OWL (Bechhofer, y otros, 2004), que pueda ser exportado y manejado en cualquier herramienta semántica. En la exportación se crean clases y axiomas que permitirán inferir las situaciones de interés. Con todos estos componentes el marco queda operativo en espera de eventos de entrada para empezar la inferencia por niveles semánticos. El modelo OWL, es la entrada para el módulo de inferencia del marco. Aquí las reglas y razonadores hacen uso de los axiomas con el fin de ir componiendo los niveles semánticos. Para instanciar el modelo, se hace uso de módulo de fusión sensorial de Horus (Castillo, Fernández, &López, 2011). Horus es un marco preparado para inferir eventos de bajo nivel semántico a partir de señales multisensoriales, en especial desde señales de vídeo. Esto nos dio paso a que nosotros probemos las herramientas de nuestro marco con señales que provienen desde videocámaras y de sensores (movimiento, RFID). El marco infiere situaciones de alto nivel semántico, a partir de eventos de bajo nivel semántico provenientes de Horus, por lo que toma el nombre de High Horus (TH). En esta tesis también desarrollamos herramientas que facilitan el modelado de actividades de alto nivel semántico y la exportación hacia el modelo OWL. La forma como ha sido diseñado TH hace que disponible para poder conectarse con cualquier herramienta de visualización de resultados, como ocurre con las desarrolladas en esta tesis o como las que son producto de otros trabajos como (Rivas-Casado and Martínez-Tomás, 2011) (Rivas, Martinez-Tomás, and Fernández-Caballero, 2010). Con el fin de probar el funcionamiento de TH experimentamos con casos de estudio, en donde pudimos inferir actividades de alto nivel semántico como hurto en supermercados y merodeo nocturno de pacientes con Alzheimer. El resultado de la experimentación es alentador y dio paso a las conclusiones y trabajos futuros que se exponen en este trabajo. TH es una propuesta de marco para componer alto nivel semántico, por lo que consideramos que está en desarrollo, pero que si es una propuesta interesante para desarrollar sistemas en los cuales se necesite la abstracción semántica de una situación de interés, en especial en los escenarios de Seguridad y Vigilancia, como los que se detallan en este trabajo doctoral.
Materia(s) Ingeniería Informática
Editor(es) Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial
Director de tesis Martínez Tomás, Rafael (Director de Tesis)
Fecha 2014-01-09
Formato application/pdf
Identificador tesisuned:IngInf-Hfgomez
http://e-spacio.uned.es/fez/view/tesisuned:IngInf-Hfgomez
Idioma spa
Versión de la publicación acceptedVersion
Nivel de acceso y licencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
info:eu-repo/semantics/openAccess
Tipo de recurso Thesis
Tipo de acceso Acceso abierto

 
Versiones
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Creado: Thu, 11 Dec 2014, 09:27:01 CET