PROCEDIMIENTO Y SISTEMA PARA LA CLASIFICACIÓN Y DETECCIÓN DE LOS DOMINIOS MÁS INFLUYENTES DENTRO DE LA RED OSCURA TOR.
Sección de la CIP Física
(08/07/2019). Solicitante/s: UNIVERSIDAD DE LEON. Clasificación: G06F16/95, G06F16/951, G06F16/9538.
Procedimiento y sistema para la clasificación y detección de los dominios más influyentes dentro de la red oscura Tor . El procedimiento incluye rastrear y descargar texto en bruto de un dominio , mediante un ordenador conectado a internet; obtener un fichero HTML a partir del texto en bruto ; preprocesar el texto en bruto para obtener un texto preprocesado con hipervínculos entrantes y salientes del dominio ; realizar una clasificación automática (6a) del texto preprocesado mediante vectores de características y un algoritmo de aprendizaje automático basado en regresión, y obtener una serie de categorías de dominios (6b); construir un grafo de actividades de interés con los hipervínculos entrantes y salientes; determinar el valor de rango para cada dominio, obtenido ponderando la suma de enlaces de cada nodo; realizar una ordenación de los nodos; etiquetar los dominios más influyentes.
PDF original: ES-2719123_A1.pdf
PDF original: ES-2719123_B2.pdf
PROCEDIMIENTO Y SISTEMA DE GENERACIÓN DE RESÚMENES DE TEXTO EXTRACTIVOS UTILIZANDO APRENDIZAJE PROFUNDO NO SUPERVISADO Y AUTOCODIFICADORES.
(13/06/2019) Procedimiento y sistema para la generación de resúmenes de texto extractivo utilizando aprendizaje profundo no supervisado y autocodificadores.
Se describe un procedimiento y sistema automatizado para realizar resúmenes de texto extractivos utilizando aprendizaje profundo no supervisado y autocodificadores. Dicho procedimiento hace uso del aprendizaje automático profundo para realizar la codificación del texto contenido en los documentos a través de técnicas de incrustación de frases y su posterior codificación en una representación vectorial de menor dimensión utilizando una red profunda de un autocodificador. Del texto original, las frases incrustadas resultantes y de la representación vectorial de menor dimensión se calculan una medida de relevancia, una medida…
PROCEDIMIENTO Y SISTEMA DE VISIÓN ARTIFICIAL PARA LA DESCRIPCIÓN Y CLASIFICACIÓN AUTOMÁTICA DE TEJIDOS NO PATOLÓGICOS DEL SISTEMA CARDIOVASCULAR HUMANO.
Sección de la CIP Física
(02/10/2018). Solicitante/s: UNIVERSIDAD DE LEON. Clasificación: G06F15/18, G06T7/00, G06K9/62, G06K9/80, G06K9/78.
Procedimiento y sistema de visión artificial para la descripción y clasificación automática de tejidos no patológicos del sistema cardiovascular humano.
Se describe un procedimiento automatizado para reconocer tejidos no patológicos procedentes del sistema cardiovascular humano, que se basa en el análisis de regiones recortadas de imágenes histológicas digitales de la muestra a clasificar. Dicho procedimiento hace uso de descriptores de textura basados en LBP y a partir de ahí, utilizando un modelo entrenado mediante un SVM en cascada con diferentes kernels, se clasifica el tejido presente en el bloque evaluado como un tejido sano, indicando qué tipo de tejido del sistema cardiovascular humano es, o bien si es un tejido patológico en otro caso.
PDF original: ES-2684373_A1.pdf
Procedimiento y sistema de visión artificial para la descripción y clasificación de espermatozoides según el estado de su acrosoma.
(26/05/2015) Procedimiento y sistema de visión artificial para la descripción y clasificación de espermatozoides según el estado de su acrosoma, a partir de imágenes digitales tomadas de una muestra de semen , utilizando un patrón binario local adaptativo y características estadísticas orientadas de la imagen. El procedimiento automatizado de clasificación de cabezas de espermatozoides está basado en la descripción mediante la combinación del histograma obtenido a partir del patrón binario local adaptativo y los vectores estadísticos orientados (media y desviación típica) de imágenes de los mismos. Dicho procedimiento hace uso de técnicas de manipulación de las imágenes digitales capturadas para describir y clasificar las cabezas según la integridad de su acrosoma como íntegras o dañadas.
Procedimiento de visión artificial para la detección de gotas citoplasmáticas proximales en espermatozoides.
(06/06/2014) Procedimiento de visión artificial para la detección de gotas citoplasmáticas proximales en espermatozoides a partir de una imagen digital. Se trata de un procedimiento automatizado de clasificación de semen basado en la captura de imágenes digitales de la muestra a clasificar. Dicho procedimiento hace uso de técnicas de manipulación de las imágenes digitales capturadas para detectar gotas citoplasmáticas proximales y a partir de ahí, utilizando una función denominada IndiceProximal, determina la presencia o no de una gota citoplasmática proximal en el espermatozoide estudiado.
Procedimiento y sistema para la estimación de la proporción de espermatozoides presentes en una muestra que pertenecen a una clase determinada.
(07/04/2014) Procedimiento y sistema para la estimación de la proporción de espermatozoides presentes en una muestra que pertenecen a una clase determinada, conteniendo la muestra dos clases diferentes de espermatozoides. El procedimiento comprende capturar imágenes digitales de la muestra y describir la textura de las cabezas de espermatozoides. Con dichos descriptores de textura se clasifican los espermatozoides utilizando una descripción y clasificación previa realizada con un conjunto de datos conocidos y etiquetados. A partir de esta clasificación, se utilizan medidas de distancia entre diversas distribuciones, utilizando la distancia de Jensen-Shannon, determinando, con estas medidas, la proporción de espermatozoides pertenecientes a cada una de las dos clases presentes…
Procedimiento de visión artificial para la detección de espermatozoides con colas en ovillo.
(09/09/2013) Procedimiento de visión artificial para la detección de espermatozoides con colas en ovillo.
Se describe un procedimiento automatizado de clasificación de semen basado en la captura de imágenes digitales de la muestra a clasificar. Dicho procedimiento hace uso de técnicas de manipulación de las imágenes digitales capturadas para detectar espermatozoides con colas en ovillo.