@mastersthesis {xArtigot18, title = {Automatic fruit classification using deep learning}, year = {2018}, abstract = {

To achieve greater efficiency at harvesting tasks, the mechanization of such task is unavoidable. Apart from the mechanical aspects, the harvesting systems needs software that can locate the fruit to be harvested.

The use of machine learning and deep learning techniques to achieve such software was studied in this thesis. The results showed that an accuracy similar to other studies is feasible with a limited number of training samples using deep learning techniques.

From this thesis we conclude that the mechanization of the harvesting labour is possible, at least from the software point of view, while the crop estimation application may need some more work before being feasible.

}, author = {Joaquim Mart{\'\i}nez Artigot}, editor = {Josep Ramon Morros and Ver{\'o}nica Vilaplana} } @mastersthesis {xVela15, title = {Combinar im{\'a}genes y h{\'a}bitos musicales para mejorar los sistemas de recomendaci{\'o}n de m{\'u}sica}, year = {2015}, url = {http://hdl.handle.net/2099.1/26236}, author = {Enrique Sa{\~n}oso Vela}, editor = {Ver{\'o}nica Vilaplana and Josep Ramon Morros} } @mastersthesis {xLopez15, title = {Reconstrucci{\'o} de la forma del rostre a partir de contorns}, year = {2015}, abstract = {

La reconstrucci{\'o} i el modelatge de cares 3D s{\textquoteright}han convertit en els {\'u}ltims anys en una l{\'\i}nia d{\textquoteright}investigaci{\'o} molt activa a causa de la seva utilitzaci{\'o} en gran nombre d{\textquoteright}aplicacions com s{\'o}n el reconeixement facial en 3D, modelatge de cares en videojocs, cirurgia est{\`e}tica, etc. Durant les {\'u}ltimes d{\`e}cades s{\textquoteright}han desenvolupat m{\'u}ltiples t{\`e}cniques computacionals de reconstrucci{\'o} facial 3D. Una de les tecnologies m{\'e}s utilitzades est{\`a} basada en imatges 2D i m{\`e}todes estad{\'\i}stics (3D Morphable Models). L{\textquoteright}estimaci{\'o} de la forma de la cara abordada amb models estad{\'\i}stics, t{\'e} com a objectiu principal trobar un conjunt de par{\`a}metres de la cara que millor s{\textquoteright}ajusten a una imatge o un conjunt d{\textquoteright}imatges. Per a aquest projecte es disposa d{\textquoteright}un model estad{\'\i}stic capa{\c c} d{\textquoteright}estimar la forma 3D del rostre quan una cara o un conjunt de contorns 2D est{\`a} disponible des de m{\'u}ltiples punts de vista. Aquest model estima directament l{\textquoteright}estructura de la cara 3D mitjan{\c c}ant l{\textquoteright}{\'u}s d{\textquoteright}una matriu de regressi{\'o} constru{\"\i}da a trav{\'e}s de PLS (Partial Least Squares). Despr{\'e}s de la validaci{\'o} del model i els bons resultats obtinguts en la predicci{\'o} de subjectes sint{\`e}tics, aquest treball proposa un nou enfoc, entrenar el model amb subjectes reals a partir d{\textquoteright}una seq{\"u}{\`e}ncia de v{\'\i}deo. D{\textquoteright}aquesta forma s{\textquoteright}obtenen reconstruccions de la forma de la cara 3D amb dades reals. Per tant, l{\textquoteright}objectiu d{\textquoteright}aquest projecte {\'e}s la definici{\'o}, la implementaci{\'o} software i l{\textquoteright}an{\`a}lisi d{\textquoteright}un procediment que ens permeti ajustar un model estad{\'\i}stic facial tridimensional gen{\`e}ric a les caracter{\'\i}stiques facials espec{\'\i}fiques d{\textquoteright}un individu a partir dels contorns del seu rostre.

}, author = {Laia del Pino L{\'o}pez}, editor = {Ver{\'o}nica Vilaplana and Josep Ramon Morros} }