Avisos - Página 8 de 50 - Posgrado en Ciencias y Tecnologías de la Información

14
Ago 22
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Arquitectura peer-to-peer para distribución de video a gran escala

2012

Profesor: Dr. Francisco de Asís López Fuentes

Resumen: En este proyecto se estudian nuevas arquitecturas para sistemas de flujo de video en redes P2P a gran escala. Específicamente estamos interesados en arquitecturas de múltiples fuentes de video. Se pretende construir un prototipo que integre diferentes topologías de distribución que nos permitan mejorar el desempeño del sistema durante una sesión de multicast originada desde multiples fuentes. Se trata de una infraestructura de experimentación que permita evaluar la difusión de contenidos multimedia a gran escala en presencia de una alta contingencia en el servicio y alto dinamismo de los peers.

Objetivo general

Implantación de un prototipo basado en redes peer-to-peer para la difusión de contenidos desde múltiples fuentes a gran escala

Objetivos específicos

Especificar las operaciones de la infraestructura peer-to-peer para múltiples fuentes
Plantear las entidades de una arquitectura que implemente dichas operaciones
Integrar e implementar los componentes del prototipo para su evaluación en la infraestructura PlanetLab
Evaluar el desempeño de arquitecturas multi-fuentes para flujos de video a gran escala
Técnicas de video escalable podrán ser consideradas para mejorar la difusión de video bajo condiciones de contingencia, alto dinamismo o escalabilidad

14
Ago 22
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Diseño e implementación de un sistema de cómputo en la nube basado en redes P2P

2012

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Profesor: Dr. Francisco de Asís López Fuentes

Resumen: Este proyecto se enfoca en el diseño e implementación de una plataforma de cómputo en la nube que integre el paradigma P2P para afrontar retos técnicos que tienen que ser resueltos para poder proveer servicios comerciales a gran escala sobre la Internet. Algunos de estos retos están relacionados con la coherencia de la estructura de la nube sobre un conjunto de recursos altamente dinámicos, cuestiones de seguridad o calidad de servicio (QoS). Específicamente, se desea que la plataforma sea útil para desplegar a futuro aplicaciones multimedia. Se pretende construir un prototipo que integre estos diferentes conceptos. Para fines de experimentación, el prototipo podrá ser evaluado en la infraestructura PlanetLab, para valorar su desempeño en un ambiente real.

Objetivo general

Implantación de una plataforma de cómputo en la nube basado en redes peer-to-peer con mecanismos que permitan afrontar el dinamismo de los peers y mejorar la calidad de servicio (QoS)

Objetivos específicos

Especificar las operaciones de la infraestructura peer-to-peer, cómputo en la nube y técnicas para compartir recursos dinámicos
Plantear las entidades de una arquitectura que implemente dichas operaciones y componentes
Integrar e implementar los componentes del prototipo para su evaluación en la infraestructura PlanetLab
Evaluar el desempeño del prototipo para algunas condiciones más típicas

14
Ago 22
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Simulación mediante técnicas de cómputo paralelo sobre el tiempo promedio de escape de partículas en un sistema confinado

2012

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Profesores: Dr. Leonardo Dagdug Lima y Dr. Manuel Aguilar Cornejo

Resumen: La computación paralela es una técnica de programación en la que muchas instrucciones se ejecutan simultáneamente. Se basa en el principio de que los problemas grandes se pueden dividir en partes más pequeñas que pueden resolverse de forma concurrente (“en paralelo”). Existen diferentes plataformas para implementar un programa paralelo, entre los más conocidos están los clústers de CPUs y los clusters de GPU ́s (procesadores gráficos con gran capacidad de cálculo y elevado nivel de paralelismo). En la propuesta de esta tesis está hacer un análisis de los Clusters de GPU ́s para ver su posible utilización en el desarrollo de un sistema que nos permita simular el movimiento difusivo de partículas y moléculas en un sistema confinado. Esta aplicación es de gran interés para el departamento de física de nuestra Universidad y tiene impacto directo a la física, química y biología, además de servirnos como caso de estudio para la aplicación de propuestas novedosas en el cómputo paralelo.

Objetivo general

Diseñar e implementar, mediante clústers de GPU’s y CPU’s, la simulación paralela que encuentre la distribución de los tiempos promedios de escape de las partículas puntuales del sistema confinado para diferentes arreglos geométricos en las aberturas de escape

Objetivos específicos

Realizar un estudio del modelo de programación paralela usando clústers de GPU ‘s.
Realizar un estudio de la aplicación a programar y determinar si es posible hacerlo usando una combinación de clusters de GPU ́s y CPU ́s y construir el programa de forma eficiente en tiempo y espacio

14
Ago 22
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Mecanismos para la administración de discos en una celda de almacenamiento distribuido

2012

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Profesores: Dr. Ricardo Marcelín Jiménez y Dra. Reyna Carolina Medina Ramírez

Resumen: Un sistema de almacenamiento distribuido (SAD) es una colección de dispositivos individuales que se interconectan para compartir sus capacidades locales y, de esta forma, ofrecer un sistema con funciones mejoradas. Aún cuando en su operación más simple consiste en repartir una colección de archivos sobre los componentes de la red, existen atributos de calidad que deben cuidarse, tales como la confiabilidad, la disponibilidad de la información, su integridad y privacidad, entre muchos otros. El propósito de este proyecto es extender las capacidades de la celda de almacenamiento incorporando mecanismos con los que se soporten los eventos del ciclo de vida de un disco tales como la sustitución o adición de dispositivos, considerando el impacto que estos pueden tener en el desempeño del sistema.

Objetivo general

Implementar los mecanismos para el manejo dinámico de los discos que integran una celda de almacenamiento

Objetivos específicos

Definir los procedimientos que den soporte al ciclo de vida de los discos que componen una celda de almacenamiento
Reconocer el impacto que estos tienen en los parámetros de desempeño del sistema
Evaluar las soluciones existentes
Construir una solución a la medida

14
Ago 22
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Algoritmos coevolutivos para resolver problemas dinámicos de rutas de vehículos

2012

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Profesores: Dr. Miguel Alfonso Castro García y Dr. Abel García Nájera

Resumen: Los problemas de rutas de vehículos están relacionados con los servicios de reparto y transporte, en donde el proveedor tiene que diseñar rutas específicas para cada vehículo en respuesta a las necesidades de los clientes. Cuando los clientes tienen cierta demanda de algún producto y éstas son conocidas de antemano, las rutas se pueden diseñar a priori. Sin embargo, las rutas planeadas son susceptibles al tráfico, a nuevas solicitudes y a algunos otros componentes no contemplados inicialmente. En estos casos, las rutas deben modificarse lo más rápido posible (de forma dinámica), con el fin de satisfacer las demandas de todos los clientes sin afectar la calidad del servicio. Los algoritmos evolutivos han dado buenos resultados para este tipos de problemas dinámicos, sin embargo su tiempo de ejecución es una desventaja. Por el contrario, los algoritmos coevolutivos consideran varias poblaciones que evolucionan de manera independiente y por consiguiente esperaríamos un mejor tiempo de respuesta. Por otro lado, el cómputo paralelo ha sido una alternativa para reducir los tiempos de respuesta de diversos tipos de aplicaciones. Ya sea mediante una programación bajo el modelo de memoria compartida o paso de mensajes, aunado al uso de arquitecturas paralelas como los multicores, los GPUs (Unidades de Procesamiento Gráfico) y/o los clusters, es posible reducir el tiempo de ejecución de las aplicaciones.

Objetivo general

Proponer un sistema paralelo que resuelva problemas dinámicos de rutas de vehículos

Objetivos específicos

Resolver casos de prueba del problema dinámico de rutas de vehículos con ventanas de tiempo

14
Ago 22
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Diseño de un sistema adaptable para resolver problemas de asignación de recursos mediante algoritmos genéticos

2012

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Profesores: Dr. Abel García Nájera y Dr. Humberto Cervantes Maceda

Resumen: Un problema de calendarización considera la asignación de recursos, que son limitados, a tareas específicas. Por ejemplo, en un proceso de producción, los recursos pueden ser las máquinas con las que se cuenta y las tareas son las operaciones propias del proceso. Otro ejemplo lo encontramos en las organizaciones, en donde las tareas son las etapas de un proyecto, mientras que los recursos humanos son los que las llevan a cabo. Los problemas de calendarización tienen como finalidad la optimización de uno o más objetivos, por ejemplo, minimizar el tiempo de utilización de la última tarea, minimizar el número de tareas finalizadas después de una fecha de entrega acordada, minimizar el costo total del proyecto e, inclusive, el mejor aprovechamiento de recursos. Dado que los problemas de calendarización aparecen en distintos contextos, sería deseable disponer de una aplicación de software cuyo diseño permitiera adaptarla de forma relativamente simple a contextos distintos.

Objetivo general

Diseñar e implementar una solución de software que se pueda adaptar a distintos contextos, con el fin de apoyar en la resolución de problemáticas como las mencionadas arriba mediante el uso de técnicas heurísticas

Objetivos específicos

Elegir un problema específico que involucra asignación de recursos y cuya resolución requiera de técnicas heurísticas
Diseñar, implementar y evaluar un algoritmo genético para resolver el problema elegido
Identificar requerimentos, diseñar, documentar y evaluar la arquitectura que incorpore el algoritmo diseñado y que, además, permita adaptar el sistema a otro tipo de problemáticas similares de forma relativamente simple
Implementar un prototipo del sistema sobre la arquitectura propuesta, que incorpore la implementación del algoritmo y demostrar su funcionalidad

14
Ago 22
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Reconocimiento de emociones usando técnicas de aprendizaje maquinal

2012

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Profesores: Dr. John Goddard Close y Fabiola Margarita Martínez Licona

Resumen: El habla es la herramienta que se reconoce como el medio de comunicación por excelencia; su capacidad de comunicar ideas, pensamientos y hasta emociones permite la interacción entre los seres humanos a un alto nivel. Dada la naturaleza de la señal de habla, ésta se caracteriza por su alta variabilidad: su producción queda condicionada por la ubicación y movimiento de los elementos de la cavidad oral y el rostro, y por variantes en parámetros como el acento regional, la condición social o el estilo personal. Uno de los elementos que enriquecen la comunicación humana es la expresión de emociones en el mensaje. Se ha establecido que las palabras aportan menos del 10% del significado del mensaje para un escucha por lo que el análisis de los componentes paralingüísticos (prosodia, calidad de la voz, ritmo, etc.) se ha vuelto importante. Este proyecto abordará el problema del análisis y reconocimiento de emociones a partir de la señal del habla con la finalidad de aportar elementos que permitan desarrollar aplicaciones con una calidad de voz más natural utilizando técnicas de extracción de datos y aprendizaje maquinal. Para tal fin se hará uso de métodos de computación afectiva, la cual desde la perspectiva de la interacción hombre-máquina, se enfoca en la detección, análisis y reconocimiento automático de las emociones a partir del comportamiento humano.

Objetivo general

Desarrollar un sistema de reconocimiento de emociones a partir de la señal del habla

Objetivos específicos

Seleccionar los componentes acústicos, frecuenciales y paralingüísticos de la señal del habla que se puedan utilizar en un sistema de clasificación de emociones
Desarrollar un sistema de clasificación para el reconocimiento de estados emocionales en el habla mediante redes de creencia profunda
Evaluar el sistema de clasificación para obtener un porcentaje correcto de al menos 70% en general

14
Ago 22
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Reconocimiento de incendios en video comprimido

2012

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Profesores: Dr. John Goddard Close y Dr. Luis Martín Rojas Cárdenas

Resumen: La detección de incendios en video representa una solución alternativa, con respecto a los métodos “clásicos” basados en sensores, la cual ofrece diversas ventajas tales como la posibilidad de detectar incendios a distancias mayores, con mayor velocidad y sobretodo en espacios abiertos; condiciones bajo las cuales los sensores de partículas presentan un bajo desempeño. Además, el uso de esta tecnología se ve motivado por la gran infraestructura de telemonitoreo ya presente en muchos edificios y otro tipo de instalación. La investigación para desarrollar métodos de análisis y reconocimiento de incendios en video ha sido desarrollada desde hace ya varios años y los resultados han sido alentadores. Sin embargo, hay mucho por hacer. Entre otros, el caso de la detección en video comprimido ha sido pocas veces abordado. En efecto, la gran mayoría de trabajos se centra en el video no comprimido o en bruto (raw video). Múltiples razones motivan esta posición. Entre otras, i) el video comprimido
no presenta toda la información captada al momento de ser adquirido debido a los métodos de cuantización presentes en todo algoritmo de compresión, 2) las herramientas creadas para el análisis de imágenes no comprimidas no han sido probadas, en forma exhaustiva, para el caso del video comprimido. Finalmente, el video comprimido no es considerado completamente por herramientas para el análisis y procesamiento de señales tales como MATLAB. Por ejemplo, obtener elementos básicos del video tales como coeficientes frecuenciales y vectores de movimiento, entre otros, no es posible. En este trabajo de tesis se busca desarrollar un algoritmo para la detección temprana de incendios que trabaje directamente en secuencias de video de alta resolución codificadas bajo alguna norma de compresión de video. Es importante mencionar que hemos desarrollado diversas herramientas para trabajar con video comprimido, producto de algunos trabajos de tesis.

Objetivo general

Desarrollar un algoritmo para la detección de incendios en video comprimido

Objetivos específicos

Comprender diferentes tecnologías para efectuar la codificación de video
Conocer diferentes técnicas para el análisis de imágenes
Obtener un algoritmode bajo costo computacional para la detección de incendios basado en la información frecuencial y temporal, ambas presentes en el flujo de video comprimido.

14
Ago 22
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Síntesis de voz basada en modelos markovianos ocultos

2012

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Profesores: Dr. John Goddard Close y Fabiola Margarita Martínez Licona

Resumen: La síntesis de voz es la producción artificial del habla humana, y un sintetizador de habla es el sistema computacional que lo realiza. Usualmente el sintetizador de habla se encuentra como la parte final (back-end) de un sistema del texto-a-habla (TTS). Para ir del texto al habla en un TTS, el back-end tiene que producir una forma de onda sintetizada de la voz usando información lingüistica del texto. Hay varias arquitecturas que se han utilizado para lograr la onda sintetizada: síntesis articulatoria, síntesis de formantes, síntesis concatenativa, y síntesis basada en modelos markovianos ocultos (HMM). Mientras que los sistemas comerciales actuales usualmente usan síntesis concatenativa, en los últimos años la síntesis basada en HMM (también conocido como síntesis basada en parámetros estadísticos) ha ido ganando importancia por el potencial que ofrece. Previamente los HMM han jugado un papel importante en el reconocimiento automático del habla (RAH).Los HMM son empleados para modelar y generar información sobre el espectro, la frecuencia fundamental, y la duración del habla. La información parametrizada es suficiente para generar la forma de onda correspondiente. Una ventaja que presenta el modelo es que usa poco espacio de almacenamiento comparado con la síntesis concatenativa. Este proyecto pretende desarrollar un sistema de síntesis de voz basada en HMM para el español.

Objetivo general

Desarrollar un sistema de síntesis de voz basada en HMM para el español

Objetivos específicos

Conocer y aplicar técnicas para procesamiento de la señal de voz.
Conocer información básica sobre la fonética, prosodia, y la lingüistica del español
Conocer los HMM y su la aplicación a la síntesis de voz
Aplicar los sistemas HTS y HTK a la síntesis basada en HMM

14
Ago 22
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Clasificación de objetos en movimiento en video comprimido

2012

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Profesores: Dr. John Goddard Close y Dr. Luis Martín Rojas Cárdenas

Resumen: El conteo de objetos es una actividad orientada a la obtención de datos estadísticos y útil para llevar, entre otros, un control del número de productos fabricados en una cadena de producción, del número de vehículos circulando por una avenida a determinada hora del día o de la cantidad de personas que hacen uso de un sistema de transporte en particular. En el pasado esta actividad se desarrollaba en forma manual, pero ahora, con la gran cobertura de sistemas de video vigilancia, la tendencia es automatizar esta actividad con la ayuda de sistemas de cómputo dotados con algoritmos para el reconocimiento de patrones. El funcionamiento de los cuales se basa en el uso de técnicas de segmentación, de estimación de movimiento, de extracción del fondo de la escena, etc. Es importante mencionar que la gran mayoría de estas técnicas operan sobre conjuntos de píxeles, es decir en flujos de video no comprimidos o video en bruto (e inglés: raw video). Aquí surge un detalle a considerar, las cámaras de video vigilancia convencionales no generan video en bruto sino video comprimido, el cual presenta, entre otros, distorsiones y pérdida de información. Así, aplicar estos algoritmos al video comprimido requiere, primeramente, descomprimir totalmente el video, después, evaluar si las imperfecciones del video comprimido no afectan el desempeño de los algoritmos propuestos. En esta tesis de maestría se propone utilizar informaciones directamente disponibles en el video comprimido, que no son píxeles, sino informaciones particulares (coeficientes frecuenciales y vectores de movimiento), para realizar la clasificación de objetos que aparecen en la escena de video, tales como personas, vehículos, animales, etc. El uso de estas informaciones debe beneficiar considerablemente el ahorro de recursos de cómputo y hacer más directo el proceso de reconocimiento en video comprimido. Además, el trabajo que aquí se propone toma como referencia un trabajo previo.

Objetivo general

Encontrar un algoritmo que permita distinguir y clasificar los diferentes objetos que aparecen en una escena de video comprimido

Objetivos específicos

Comprender diferentes tecnologías para efectuar la codificación de video
Conocer diferentes técnicas para el análisis de imágenes
Obtener un algoritmode bajo costo computacional para clasificar objetos basado en la información frecuencial y temporal, ambas presentes en el flujo de video comprimido