MAESTRÍA EN TECNOLOGÍA INFORMÁTICA

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    Detección de sesgos debido al género en decisiones judiciales utilizando procesamiento de lenguaje natural
    ( 2025-3) Ratovicius, Christian Javier
    Desde hace algunos años existe la preocupación por la adopción de perspectivas de género en los procesos y actores del poder judicial. Desde un enfoque sociocultural, un estereotipo puede definirse como una visión generalizada o un pre-concepto (o incluso prejuicio) sobre las características de un grupo o sobre los roles que los individuos deben cumplir en la sociedad. En particular, los estereotipos de género se refieren a la construcción social y cultural de hombres y mujeres, en relación con sus diferentes funciones físicas, biológicas y sociales. De acuerdo con diferentes estudios, se ha mostrado que los estereotipos pueden incidir en el razonamiento judicial. La hipótesis de trabajo final es que los sesgos (en particular los relacionados al género) pueden ser identificados a partir de análisis de texto, utilizando de técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural, que permitan analizar sus contextos gramaticales, sintácticos y lingüísticos. En este contexto, en este trabajo final de maestría, se propone la evaluación de diferentes técnicas de procesamiento de lenguaje natural y machine learning para la detección de estereotipos de género en decisiones judiciales de manera automática. El objetivo final es asistir a la revisión y análisis de resoluciones judiciales con el fin de detectar situaciones y razonamientos que evidencien dichos sesgos de género. La evaluación experimental realizada permitió mostrar que, si bien las aplicaciones como la metodología utilizada se adecuan al objetivo del trabajo, es necesario profundizar en representaciones especificas del lenguaje legal español.
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    Rápida obtención de puntos homólogos para visión robótica
    ( 2021-6-9) Kamlofsky, Jorge Alejandro
    La visión robótica brinda a los robots la capacidad de reconocer objetos que se encuentran en su entorno. Esto puede lograrse con un par de cámaras que obtienen imágenes de una escena desde dos puntos de vista. Se obtiene un modelo tridimensional, en unidades de longitud mediante una técnica llamada Fotogrametría Digital o Metrología con Imágenes estereoscópicas o simplemente: estereoscopía. Para su cálculo, es necesario conocer las características físicas del sistema de adquisición de las imágenes, las cuales generalmente se obtienen por única vez cuando se calibra el sistema. Es fundamental tener las coordenadas de puntos en ambas imágenes que se corresponden con cada punto de la escena. Este proceso es llamado reconocimiento de puntos homólogos, puesta en correspondencia o apareo y posee muy alta complejidad de cálculo. Sobre este proceso se enfoca este trabajo. Generalmente, es necesario reconocer automáticamente a los objetos en ambas imágenes. El uso de patrones de borde es un enfoque común. Un problema que surge inmediatamente es que las formas se encuentran en cualquier posición, tamaño y orientación dentro de las imágenes. Se presenta un patrón descriptor de las curvas de borde que resulta invariante frente a rotaciones, traslaciones y escalado, consistente en una curva discreta. Hallar un objeto en una imagen, consiste entonces, en medir la distancia entre el patrón descriptor del objeto a buscar y los patrones de cada objeto de la imagen y comparar su diferencia con un umbral de similitud predefinido. Dicho patrón es dependiente del punto de inicio. Sin embargo, tras la obtención de la orientación de la forma y dado que, en estereoscopía, normalmente, ambas imágenes son similares, lo son también los objetos allí contenidos. Luego la identificación del punto de inicio se logra fácilmente. Con ello, realizar el apareo de varios puntos de las curvas de borde de un objeto puede lograrse con menor dificultad, lo cual permite lograr una representación tridimensional aproximada que puede ser compatible con requerimientos de tiempo real. Se incluyen datos experimentales