El presente trabajo considera sistemas dotados de sensores que proporcionan información sobre magnitudes físicas del entorno o universo de trabajo. El problema fundamental consiste en la interpretación o extracción de significado de la información sensorial con el fin de obtener conceptos abstractos que permitan tomar las acciones adecuadas para alcanzar un objetivo.
En el primer capítulo se revisa el concepto clásico de “percepción”, contrastando los sistemas biológicos y los sistemas de percepción artificial, y en el segundo se revisan las técnicas de reconocimiento o identificación, destacando los métodos basados en ejemplos, que realizan un aprendizaje inductivo sin necesidad de conocimientos a priori sobre el sistema sensorial.
En el tercer capítulo se expone el sistema desarrollado, cuyo objetivo es ofrecer un método general para integrar y extraer significado de información multisensorial de diferente naturaleza.
Para ello, se define una estructura de datos muy general para contener la información sensorial obtenida por cualquier conjunto de sensores. Esta estructura será compartida por todos los módulos del sistema. La etapa de extracción de características, necesaria para condensar la información original, se efectua mediante la selección de señal sensorial, transformación funcional y cuantificador escalar. Este esquema permite generar un universo de búsqueda muy amplio dentro del cual se puede seleccionar el vector de características más prometedor utilizando un criterio estadístico sencillo.
La etapa de identificación se resuelve mediante la sintonía o ajuste de las herramientas de reconocimiento disponibles, de forma que la solución se lleva hasta la región admisible dentro del espacio de calidad definido para cada aplicación.
Información recogida de Teseo (Bases de datos de las tesis doctorales leídas en las Universidades Españolas del Ministerio de Educación y Ciencia)