Person: Povedano Álvarez, Daniel
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First Name
Daniel
Last Name
Povedano Álvarez
Affiliation
Universidad Complutense de Madrid
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4 results
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Item Learning strategies for sensitive content detection(Electronics, 2023) Povedano Álvarez, Daniel; Sandoval Orozco, Ana Lucila; Portela García-Miguel, Javier; García Villalba, Luis Javier; Guo, ZhenhuaCurrently, the volume of sensitive content on the Internet, such as pornography and child pornography, and the amount of time that people spend online (especially children) have led to an increase in the distribution of such content (e.g., images of children being sexually abused, real-time videos of such abuse, grooming activities, etc.). It is therefore essential to have effective IT tools that automate the detection and blocking of this type of material, as manual filtering of huge volumes of data is practically impossible. The goal of this study is to carry out a comprehensive review of different learning strategies for the detection of sensitive content available in the literature, from the most conventional techniques to the most cutting-edge deep learning algorithms, highlighting the strengths and weaknesses of each, as well as the datasets used. The performance and scalability of the different strategies proposed in this work depend on the heterogeneity of the dataset, the feature extraction techniques (hashes, visual, audio, etc.) and the learning algorithms. Finally, new lines of research in sensitive-content detection are presented.Item Estudio de la percepción pública de la vacuna contra la COVID-19 mediante técnicas de PLN y de aprendizaje automático(2021) Povedano Álvarez, Daniel; Portela García-Miguel, Javier; Armas Vega, Esteban AlejandroLa pandemia de COVID-19 causada por el nuevo coronavirus SARS-CoV-2 ha tenido un impacto significativo en la sociedad, tanto por los graves efectos sanitarios y económicos como por los efectos de las medidas sanitarias para evitar su propagación. Gracias a las técnicas de PLN se ha podido investigar las actitudes hacia la vacunación, siendo particularmente oportuno en estos momentos ante la llegada de las vacunas contra la COVID-19. Este trabajo tiene una doble finalidad, por un lado estudiar la percepción hacia la vacunación contra la COVID-19, mediante técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural y por otro, la construcción de un clasificador de sentimientos interpretable mediante técnicas de Aprendizaje Automático. Para ello se uitlizaron 4.000.000 de tweets relacionados con la vacunación en el periodo comprendido entre el 15 de noviembre de 2020 y el 16 de diciembre de 2020 como conjunto de datos. El periodo de tiempo seleccionado es esencial porque durante este tiempo se publicaron los primeros resultados de las vacunas contra la COVID-19, como Pfizer y Moderna, surgieron un debate público. El análisis de la percepción sugiere que hay un número significativo de tweets negativos que pueden poner en peligro el objetivo de alcanzar la inmunidad de rebaño. En cuanto a los resultados del clasificador de sentimientos multiclase se obtuvo un 92% de ROC-AUC con el algoritmo LinearSVC.Item Análisis forense de imágenes digitales mediante interpolación cromática(2017) Povedano Álvarez, Daniel; Vetencourt Rosas, Desirée; García Villalba, Luis Javier; Sandoval Orozco, Ana LucilaActualmente los dispositivos móviles equipados con cámara juegan un papel importante en la sociedad debido a su frecuente uso. Esto hace que la identificación del dispositivo móvil adquiera importancia en el análisis forense de imágenes digitales. El objetivo de este trabajo es diseñar un algoritmo para identificar la marca y el modelo de la cámara que ha generado una imagen dada. El trabajo gira en torno a los algoritmos de interpolación cromática aplicados en el proceso de formación de la imagen. En el algoritmo se estiman los coeficientes de interpolación de la matriz de filtros de color para extraer las características que servirán como huella de la cámara que capturó la escena. Los resultados de los experimentos realizados demuestran que los algoritmos de interpolación cromáticas son efectivos para identificar modelos entre distintos fabricantes con diferentes conjuntos de características.- Project number: 118
Item Análisis de la diferencia de género en el rendimiento académico en Matemáticas en los grados de ADE y FBS() García Pineda, María Pilar; Almaraz Luengo, Elena Salome; Blanco García, Susana; De Frutos Espinosa, María Cristina; García Villalba, Luis Javier; Martínez Hernández, Luis Alberto; Pérez Arteaga, Sandra; Portela García-Miguel, Javier; Povedano Álvarez, Daniel; Rodríguez Palanquex, María Cruz; Sandoval Orozco, Ana Lucila; Turrado García, FernandoEl objetivo es analizar con evidencias empíricas, obtenidas mediante herramientas estadísticas e informáticas, las posibles diferencias de género en el rendimiento académico en las asignaturas de Matemáticas, en grados no STEM, como son ADE y FBS