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Los compresores de imágenes y vídeo generalmente están diseñados para comprimir una sola vez y después descomprimir muchas veces (cada vez que se desea ver). Por lo tanto, los compresores son más complejos, lentos y consumen mucha más energía que los descompresores. Sin embargo, en las redes de sensores inalámbricas de vídeo la situación es la opuesta: hay muchos pequeños nodos con cámara alimentados por baterías, donde cada uno debe transmitir las imágenes por radio. Pero enviar tanta información por radiofrecuencia consume demasiada energía y las baterías durarían muy pocos días o incluso horas. Es necesario comprimir la información antes de transmitirla. Pero se ha de tener cuidado de no gastar más energía en comprimir que la que se utilizaría en transmitir. En este trabajo fin de Máster se proponen, analizan y desarrollan (a distintos niveles) tres métodos diferentes con algunos puntos en común. Primero se desarrolla a fondo una serie de modificaciones de JPEG. Después se analiza un compresor similar, pero basado en la transformada discreta López-Moreno. Y por último se propone el empleo de Redes Neuronales distribuidas en la red de sensores.
About the author
David Aledo Ortega: Ingeniero Industrial (2011) y Máster en Electrónica Industrial (2013) por la Universidad Politécnica de Madrid. Actualmente alumno de doctorado e investigador en el Centro de Electrónica Industrial de la UPM. Sus principales áreas de investigación son: diseño electrónico en FPGA, redes neuronales artificiales, redes inalámbricas.
