Una revisión de modelos de atención visual Bottom-up neurobiológicamente inspirados

La atención visual es un proceso desarrollado sobre gran parte del área de procesamiento visual primario. El procesamiento cerebral provoca la focalización selectiva de los objetos del campo visual que compiten por procesamiento, esta competencia se encuentra mediada por características primarias de...

Full description

Autores:
Ramírez Moreno, David Fernando
Ramírez Villegas, Juan Felipe
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2010
Institución:
Universidad Autónoma de Occidente
Repositorio:
RED: Repositorio Educativo Digital UAO
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:red.uao.edu.co:10614/11471
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10614/11471
Palabra clave:
Redes neuronales (Computadores)
Neural networks (Computer science)
Atención visual bottom-up
Prominencia visual
Campo visual
Focalización selectiva
Mecanismo top-down
Visual attention
Saliency
Visual field
Selective focalization
Bottom-up visual attention
Topdown mechanism
Rights
openAccess
License
Derechos Reservados - Universidad Autónoma de Occidente
id REPOUAO2_60fd36d63f1f40dfa23722bba8fd6821
oai_identifier_str oai:red.uao.edu.co:10614/11471
network_acronym_str REPOUAO2
network_name_str RED: Repositorio Educativo Digital UAO
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Una revisión de modelos de atención visual Bottom-up neurobiológicamente inspirados
title Una revisión de modelos de atención visual Bottom-up neurobiológicamente inspirados
spellingShingle Una revisión de modelos de atención visual Bottom-up neurobiológicamente inspirados
Redes neuronales (Computadores)
Neural networks (Computer science)
Atención visual bottom-up
Prominencia visual
Campo visual
Focalización selectiva
Mecanismo top-down
Visual attention
Saliency
Visual field
Selective focalization
Bottom-up visual attention
Topdown mechanism
title_short Una revisión de modelos de atención visual Bottom-up neurobiológicamente inspirados
title_full Una revisión de modelos de atención visual Bottom-up neurobiológicamente inspirados
title_fullStr Una revisión de modelos de atención visual Bottom-up neurobiológicamente inspirados
title_full_unstemmed Una revisión de modelos de atención visual Bottom-up neurobiológicamente inspirados
title_sort Una revisión de modelos de atención visual Bottom-up neurobiológicamente inspirados
dc.creator.fl_str_mv Ramírez Moreno, David Fernando
Ramírez Villegas, Juan Felipe
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Ramírez Moreno, David Fernando
Ramírez Villegas, Juan Felipe
dc.subject.armarc.spa.fl_str_mv Redes neuronales (Computadores)
topic Redes neuronales (Computadores)
Neural networks (Computer science)
Atención visual bottom-up
Prominencia visual
Campo visual
Focalización selectiva
Mecanismo top-down
Visual attention
Saliency
Visual field
Selective focalization
Bottom-up visual attention
Topdown mechanism
dc.subject.armarc.eng.fl_str_mv Neural networks (Computer science)
dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv Atención visual bottom-up
Prominencia visual
Campo visual
Focalización selectiva
Mecanismo top-down
dc.subject.proposal.eng.fl_str_mv Visual attention
Saliency
Visual field
Selective focalization
Bottom-up visual attention
Topdown mechanism
description La atención visual es un proceso desarrollado sobre gran parte del área de procesamiento visual primario. El procesamiento cerebral provoca la focalización selectiva de los objetos del campo visual que compiten por procesamiento, esta competencia se encuentra mediada por características primarias de los objetos como el contraste de color, el contraste de intensidad y el contraste de orientación. En esta revisión se procura establecer la conexión de los modelos de atención visual bottom-up disponibles en la literatura, sus arquitecturas y bases matemáticas, con la evidencia neurobiológica sobre el fenómeno de atención visual establecida hasta la actualidad. Adicionalmente, se ilustra una implementación propia de un modelo de atención visual bottom-up y se discuten algunos pormenores sobre el proceso de atención o mecanismo top-down cuya dinámica complementa la función del proceso de pre-atención o bottom-up
publishDate 2010
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2010
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2019-11-13T18:57:07Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2019-11-13T18:57:07Z
dc.type.spa.fl_str_mv Artículo de revista
dc.type.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1
dc.type.coarversion.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.coar.eng.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.type.content.eng.fl_str_mv Text
dc.type.driver.eng.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
dc.type.redcol.eng.fl_str_mv http://purl.org/redcol/resource_type/ARTREF
dc.type.version.eng.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
status_str publishedVersion
dc.identifier.issn.spa.fl_str_mv 01210777
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10614/11471
identifier_str_mv 01210777
url http://hdl.handle.net/10614/11471
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.spa.fl_str_mv El Hombre y la Máquina. Número 35 (julio-diciembre, 2010); páginas 143-152
dc.relation.citationendpage.none.fl_str_mv 152
dc.relation.citationissue.none.fl_str_mv 35
dc.relation.citationstartpage.none.fl_str_mv 143
dc.relation.cites.spa.fl_str_mv Ramírez-Villegas, J. F., & Ramírez-Moreno, D. F. (2010). Una revisión de modelos de atención visual Bottom-up neurobiológicamente inspirados. El Hombre y la Máquina, (35), 143-152. http://hdl.handle.net/10614/11471
dc.relation.ispartofjournal.spa.fl_str_mv El hombre y la máquina
dc.relation.references.none.fl_str_mv T. Liu, J. Sun, N. N. Zheng, X. Tang, H. Y. Shum. “Learning to detect a salient object”. In: Proceedings of IEEE Computer Society Conference on Computer and Vision Pattern Recognition, 2007
Itti, C. Koch. “A saliency-based search mechanism for overt and covert shifts of visual attention”. Vision Research Vol. 40. 2000. pp. 1489–1506
A. Treisman, M. Sykes, G. Gelade. “Selective attention stimulus integration”. In: S. Dornie, Attention and performance VI. Eds. N. J. Hilldale: Lawrence Erlbaum. 1977. pp. 333-361
H. R. Wilson. “Spikes, Decisions and Actions: The dynamical foundations of neuroscience”, Oxford University Press. 2004
P. Verghese. “Visual Search and Attention: A Signal Detection Theory Approach”. Neuron Vol. 31. 2001. pp. 523-535
R. Desimone, J. Duncan. “Neural mechanisms of selective visual attention”. Annu. Rev. Neurosci. Vol. 18. 1995. pp. 193-222
A. Estévez-González, C. García-Sánchez, C. Junqué. “La atención: una compleja función cerebral”. Rev Neurol Vol. 25. 1997. pp. 1989-1997
C. Koch, S. Ullman. “Shifts in selective visual attention: towards the underlying neural circuitry”. Human Neurobiol. Vol. 4. 1985. pp. 219-227
J. M. Colmenero, A. Catena, L. J. Fuentes. “Atención visual: Una revisión sobre las redes atencionales del cerebro”. Anales de Psicología Vol. 17. 2001. pp. 45-67
J. Rosselló-Mir, E. Munar-Roca. “Resolviendo el puzle de la atención visual: ¿Hacia la desintegración del <<homúnculo>>?”. Psicothema. Vol. 16. 2004. pp. 64-69
E. K. Miller, L. Li, R. Desimone. “A neural mechanism for working and recognition memory in inferior temporal cortex”. Science 254. 1991. pp. 1377-1379
P. J. Burt. “Attention Mechanisms for vision in a dynamic world”. Proceedings of 9th International Conference on Pattern Recognition. 1988. pp. 977-987
S. J. Park, K. H. An, M. Lee. “Saliency map model with adaptive masking based on independent component analysis”. Neurocomputing Vol. 49. 2002. pp. 417-422
K. Rapantzikos, N. Tsapatsoulis, Y. Avrithis, S. Kollias. “Bottomup spatiotemporal visual attention model for video analysis”. Image processing IET Vol. 1. 2007. pp. 237-248
H. Greenspan, S. Belongie, R. Goodman, P. Perona, S. Rakshit, C. H. Anderson. “Overcomplete Steerable Pyramid Filters and Rotation Invariance”. Proc. IEEE Computer Vision and Pattern Recognition. 1994. pp. 222-228
L. Itti, C. Koch. “A comparison of feature combination strategies for saliency-based visual attention systems”. J. Electron. Imaging. Vol. 161. 2000
Z. Li. “A saliency map in primary visual cortex”. Trends in Cognitive Science. Vol. 6. 2002. pp. 9-16
S. Treue, J. C. Martinez-Trujillo. “Feature-based attention influences motion processing gain in macaque visual cortex”. Nature. Vol. 399. 1999. pp. 575–579
J. G. Daugman. “Complete discrete 2D Gabor transforms by neural networks for image analysis and compression”. IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing Vol. 36. 1988. pp. 1169-1179
J. P. Jones, L. A. Palmer. “An evaluation of the two-dimensional Gabor filter model of simple receptive fields in cat striate cortex”. Journal of Neurophysiology. Vol. 58. 1987. pp. 1233-1258
B. R. Conway. “Spatial structure of cone inputs to color cells in alert macaque primary visual cortex (V-1)”. The Journal of Neuroscience. Vol. 21. 2004. pp. 2768-2783
G. F. Poggio, F. H. Baker, R. J. Mansfield, A. Sillito, P. Grigg. “Spatial and chromatic properties of neurons subserving foveal and parafoveal vision in rhesus monkey”. Brain Res. Vol. 100. 1975. pp. 25-59
L. Cauller. “Layer I of primary sensory neocortex: where topdown converges upon bottom-up”. Behavioural Brain Research. Vol. 71. 1995. pp. 163-170
G. Deco, E. T. Rolls. “A neurodyamical cortical model of visual attention and invariant object recognition”. Vision Research Vol. 44. 2004. pp. 621-642
F. Moosman, D. Larlus, F. Jurie. “Learning saliency maps for object categorization”. In: ECCV Workshop on the Representation and Use of Prior Knowledge in Vision. 2006
K. V. Sobel, M. D. Pickard, W. T. Acklin WT. “Using feature preview to investigate the roles of top-down and bottom-up processing in conjunction search”. Acta Psychologica. Vol. 132. 2009. pp. 22-30
H. Nothdurft. “Salience from feature contrast: additivity across dimensions”. Vision Res. Vol. 40. 2000. pp. 1183–1201
dc.rights.spa.fl_str_mv Derechos Reservados - Universidad Autónoma de Occidente
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.uri.eng.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.accessrights.eng.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommons.spa.fl_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
rights_invalid_str_mv Derechos Reservados - Universidad Autónoma de Occidente
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.eng.fl_str_mv application/pdf
dc.format.extent.spa.fl_str_mv 10 páginas
dc.coverage.spatial.none.fl_str_mv Universidad Autónoma de Occidente. Calle 25 115-85. Km 2 vía Cali-Jamundí
dc.publisher.spa.fl_str_mv Universidad Autónoma de Occidente
institution Universidad Autónoma de Occidente
bitstream.url.fl_str_mv https://red.uao.edu.co/bitstreams/93354364-c317-4e4f-95c2-354bd34cdcdb/download
https://red.uao.edu.co/bitstreams/c7eefe55-facb-4bd1-9392-924c4b001498/download
https://red.uao.edu.co/bitstreams/13710585-8b9d-40f2-a2e0-c95e21f3b451/download
https://red.uao.edu.co/bitstreams/990ed833-c595-4934-9cb5-e639349b15b5/download
https://red.uao.edu.co/bitstreams/3af58a67-d894-48f0-a4fe-96eff209f6fd/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 907e553bc1192a964501349638fae84c
ed72498a62f95cc0e33134cbb7581c96
4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347
20b5ba22b1117f71589c7318baa2c560
06942a4e0588f90462ebde4ea732902e
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Digital Universidad Autonoma de Occidente
repository.mail.fl_str_mv repositorio@uao.edu.co
_version_ 1814260230475743232
spelling Ramírez Moreno, David Fernandovirtual::4344-1Ramírez Villegas, Juan Felipe45c3dbaeb005b88577208dbed7f90618Universidad Autónoma de Occidente. Calle 25 115-85. Km 2 vía Cali-Jamundí2019-11-13T18:57:07Z2019-11-13T18:57:07Z201001210777http://hdl.handle.net/10614/11471La atención visual es un proceso desarrollado sobre gran parte del área de procesamiento visual primario. El procesamiento cerebral provoca la focalización selectiva de los objetos del campo visual que compiten por procesamiento, esta competencia se encuentra mediada por características primarias de los objetos como el contraste de color, el contraste de intensidad y el contraste de orientación. En esta revisión se procura establecer la conexión de los modelos de atención visual bottom-up disponibles en la literatura, sus arquitecturas y bases matemáticas, con la evidencia neurobiológica sobre el fenómeno de atención visual establecida hasta la actualidad. Adicionalmente, se ilustra una implementación propia de un modelo de atención visual bottom-up y se discuten algunos pormenores sobre el proceso de atención o mecanismo top-down cuya dinámica complementa la función del proceso de pre-atención o bottom-upVisual attention is related with most of primary visual processing areas. Objects in the visual field compete for processing; competence is often mediated by primary visual features such as intensity contrast, color contrast and orientation contrast. This review attempts illustrating the connection between models of bottom-up visual processing available in literature, their architectures and well-established neurobiological evidence. Additionally, an implementation of a bottom-up visual attention model is shown, and several principles of the attention process or top-down mechanism are discussedapplication/pdf10 páginasspaUniversidad Autónoma de OccidenteEl Hombre y la Máquina. Número 35 (julio-diciembre, 2010); páginas 143-15215235143Ramírez-Villegas, J. F., & Ramírez-Moreno, D. F. (2010). Una revisión de modelos de atención visual Bottom-up neurobiológicamente inspirados. El Hombre y la Máquina, (35), 143-152. http://hdl.handle.net/10614/11471El hombre y la máquinaT. Liu, J. Sun, N. N. Zheng, X. Tang, H. Y. Shum. “Learning to detect a salient object”. In: Proceedings of IEEE Computer Society Conference on Computer and Vision Pattern Recognition, 2007Itti, C. Koch. “A saliency-based search mechanism for overt and covert shifts of visual attention”. Vision Research Vol. 40. 2000. pp. 1489–1506A. Treisman, M. Sykes, G. Gelade. “Selective attention stimulus integration”. In: S. Dornie, Attention and performance VI. Eds. N. J. Hilldale: Lawrence Erlbaum. 1977. pp. 333-361H. R. Wilson. “Spikes, Decisions and Actions: The dynamical foundations of neuroscience”, Oxford University Press. 2004P. Verghese. “Visual Search and Attention: A Signal Detection Theory Approach”. Neuron Vol. 31. 2001. pp. 523-535R. Desimone, J. Duncan. “Neural mechanisms of selective visual attention”. Annu. Rev. Neurosci. Vol. 18. 1995. pp. 193-222A. Estévez-González, C. García-Sánchez, C. Junqué. “La atención: una compleja función cerebral”. Rev Neurol Vol. 25. 1997. pp. 1989-1997C. Koch, S. Ullman. “Shifts in selective visual attention: towards the underlying neural circuitry”. Human Neurobiol. Vol. 4. 1985. pp. 219-227J. M. Colmenero, A. Catena, L. J. Fuentes. “Atención visual: Una revisión sobre las redes atencionales del cerebro”. Anales de Psicología Vol. 17. 2001. pp. 45-67J. Rosselló-Mir, E. Munar-Roca. “Resolviendo el puzle de la atención visual: ¿Hacia la desintegración del <<homúnculo>>?”. Psicothema. Vol. 16. 2004. pp. 64-69E. K. Miller, L. Li, R. Desimone. “A neural mechanism for working and recognition memory in inferior temporal cortex”. Science 254. 1991. pp. 1377-1379P. J. Burt. “Attention Mechanisms for vision in a dynamic world”. Proceedings of 9th International Conference on Pattern Recognition. 1988. pp. 977-987S. J. Park, K. H. An, M. Lee. “Saliency map model with adaptive masking based on independent component analysis”. Neurocomputing Vol. 49. 2002. pp. 417-422K. Rapantzikos, N. Tsapatsoulis, Y. Avrithis, S. Kollias. “Bottomup spatiotemporal visual attention model for video analysis”. Image processing IET Vol. 1. 2007. pp. 237-248H. Greenspan, S. Belongie, R. Goodman, P. Perona, S. Rakshit, C. H. Anderson. “Overcomplete Steerable Pyramid Filters and Rotation Invariance”. Proc. IEEE Computer Vision and Pattern Recognition. 1994. pp. 222-228L. Itti, C. Koch. “A comparison of feature combination strategies for saliency-based visual attention systems”. J. Electron. Imaging. Vol. 161. 2000Z. Li. “A saliency map in primary visual cortex”. Trends in Cognitive Science. Vol. 6. 2002. pp. 9-16S. Treue, J. C. Martinez-Trujillo. “Feature-based attention influences motion processing gain in macaque visual cortex”. Nature. Vol. 399. 1999. pp. 575–579J. G. Daugman. “Complete discrete 2D Gabor transforms by neural networks for image analysis and compression”. IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing Vol. 36. 1988. pp. 1169-1179J. P. Jones, L. A. Palmer. “An evaluation of the two-dimensional Gabor filter model of simple receptive fields in cat striate cortex”. Journal of Neurophysiology. Vol. 58. 1987. pp. 1233-1258B. R. Conway. “Spatial structure of cone inputs to color cells in alert macaque primary visual cortex (V-1)”. The Journal of Neuroscience. Vol. 21. 2004. pp. 2768-2783G. F. Poggio, F. H. Baker, R. J. Mansfield, A. Sillito, P. Grigg. “Spatial and chromatic properties of neurons subserving foveal and parafoveal vision in rhesus monkey”. Brain Res. Vol. 100. 1975. pp. 25-59L. Cauller. “Layer I of primary sensory neocortex: where topdown converges upon bottom-up”. Behavioural Brain Research. Vol. 71. 1995. pp. 163-170G. Deco, E. T. Rolls. “A neurodyamical cortical model of visual attention and invariant object recognition”. Vision Research Vol. 44. 2004. pp. 621-642F. Moosman, D. Larlus, F. Jurie. “Learning saliency maps for object categorization”. In: ECCV Workshop on the Representation and Use of Prior Knowledge in Vision. 2006K. V. Sobel, M. D. Pickard, W. T. Acklin WT. “Using feature preview to investigate the roles of top-down and bottom-up processing in conjunction search”. Acta Psychologica. Vol. 132. 2009. pp. 22-30H. Nothdurft. “Salience from feature contrast: additivity across dimensions”. Vision Res. Vol. 40. 2000. pp. 1183–1201Derechos Reservados - Universidad Autónoma de Occidentehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Una revisión de modelos de atención visual Bottom-up neurobiológicamente inspiradosArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTREFinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Redes neuronales (Computadores)Neural networks (Computer science)Atención visual bottom-upProminencia visualCampo visualFocalización selectivaMecanismo top-downVisual attentionSaliencyVisual fieldSelective focalizationBottom-up visual attentionTopdown mechanismPublication61e20236-82c5-4dcc-b05c-0eaa9ac06b11virtual::4344-161e20236-82c5-4dcc-b05c-0eaa9ac06b11virtual::4344-1https://scholar.google.com/citations?user=RTce1fkAAAAJ&hl=esvirtual::4344-10000-0003-2372-3554virtual::4344-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000353744virtual::4344-1TEXTA0170_Una revisión de modelos de atención visual Bottom-up neurobiológicamente inspirados.pdf.txtA0170_Una revisión de modelos de atención visual Bottom-up neurobiológicamente inspirados.pdf.txtExtracted texttext/plain42706https://red.uao.edu.co/bitstreams/93354364-c317-4e4f-95c2-354bd34cdcdb/download907e553bc1192a964501349638fae84cMD57THUMBNAILA0170_Una revisión de modelos de atención visual Bottom-up neurobiológicamente inspirados.pdf.jpgA0170_Una revisión de modelos de atención visual Bottom-up neurobiológicamente inspirados.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg14913https://red.uao.edu.co/bitstreams/c7eefe55-facb-4bd1-9392-924c4b001498/downloaded72498a62f95cc0e33134cbb7581c96MD58CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8805https://red.uao.edu.co/bitstreams/13710585-8b9d-40f2-a2e0-c95e21f3b451/download4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81665https://red.uao.edu.co/bitstreams/990ed833-c595-4934-9cb5-e639349b15b5/download20b5ba22b1117f71589c7318baa2c560MD53ORIGINALA0170_Una revisión de modelos de atención visual Bottom-up neurobiológicamente inspirados.pdfA0170_Una revisión de modelos de atención visual Bottom-up neurobiológicamente inspirados.pdfTexto archivo completo del artículo de revista, PDFapplication/pdf902177https://red.uao.edu.co/bitstreams/3af58a67-d894-48f0-a4fe-96eff209f6fd/download06942a4e0588f90462ebde4ea732902eMD5410614/11471oai:red.uao.edu.co:10614/114712024-03-13 16:57:58.07https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Derechos Reservados - Universidad Autónoma de Occidenteopen.accesshttps://red.uao.edu.coRepositorio Digital Universidad Autonoma de Occidenterepositorio@uao.edu.coRUwgQVVUT1IgYXV0b3JpemEgYSBsYSBVbml2ZXJzaWRhZCBBdXTDs25vbWEgZGUgT2NjaWRlbnRlLCBkZSBmb3JtYSBpbmRlZmluaWRhLCBwYXJhIHF1ZSBlbiBsb3MgdMOpcm1pbm9zIGVzdGFibGVjaWRvcyBlbiBsYSBMZXkgMjMgZGUgMTk4MiwgbGEgTGV5IDQ0IGRlIDE5OTMsIGxhIERlY2lzacOzbiBhbmRpbmEgMzUxIGRlIDE5OTMsIGVsIERlY3JldG8gNDYwIGRlIDE5OTUgeSBkZW3DoXMgbGV5ZXMgeSBqdXJpc3BydWRlbmNpYSB2aWdlbnRlIGFsIHJlc3BlY3RvLCBoYWdhIHB1YmxpY2FjacOzbiBkZSBlc3RlIGNvbiBmaW5lcyBlZHVjYXRpdm9zLiBQQVJBR1JBRk86IEVzdGEgYXV0b3JpemFjacOzbiBhZGVtw6FzIGRlIHNlciB2w6FsaWRhIHBhcmEgbGFzIGZhY3VsdGFkZXMgeSBkZXJlY2hvcyBkZSB1c28gc29icmUgbGEgb2JyYSBlbiBmb3JtYXRvIG8gc29wb3J0ZSBtYXRlcmlhbCwgdGFtYmnDqW4gcGFyYSBmb3JtYXRvIGRpZ2l0YWwsIGVsZWN0csOzbmljbywgdmlydHVhbCwgcGFyYSB1c29zIGVuIHJlZCwgSW50ZXJuZXQsIGV4dHJhbmV0LCBpbnRyYW5ldCwgYmlibGlvdGVjYSBkaWdpdGFsIHkgZGVtw6FzIHBhcmEgY3VhbHF1aWVyIGZvcm1hdG8gY29ub2NpZG8gbyBwb3IgY29ub2Nlci4gRUwgQVVUT1IsIGV4cHJlc2EgcXVlIGVsIGRvY3VtZW50byAodHJhYmFqbyBkZSBncmFkbywgcGFzYW50w61hLCBjYXNvcyBvIHRlc2lzKSBvYmpldG8gZGUgbGEgcHJlc2VudGUgYXV0b3JpemFjacOzbiBlcyBvcmlnaW5hbCB5IGxhIGVsYWJvcsOzIHNpbiBxdWVicmFudGFyIG5pIHN1cGxhbnRhciBsb3MgZGVyZWNob3MgZGUgYXV0b3IgZGUgdGVyY2Vyb3MsIHkgZGUgdGFsIGZvcm1hLCBlbCBkb2N1bWVudG8gKHRyYWJham8gZGUgZ3JhZG8sIHBhc2FudMOtYSwgY2Fzb3MgbyB0ZXNpcykgZXMgZGUgc3UgZXhjbHVzaXZhIGF1dG9yw61hIHkgdGllbmUgbGEgdGl0dWxhcmlkYWQgc29icmUgw6lzdGUuIFBBUkFHUkFGTzogZW4gY2FzbyBkZSBwcmVzZW50YXJzZSBhbGd1bmEgcmVjbGFtYWNpw7NuIG8gYWNjacOzbiBwb3IgcGFydGUgZGUgdW4gdGVyY2VybywgcmVmZXJlbnRlIGEgbG9zIGRlcmVjaG9zIGRlIGF1dG9yIHNvYnJlIGVsIGRvY3VtZW50byAoVHJhYmFqbyBkZSBncmFkbywgUGFzYW50w61hLCBjYXNvcyBvIHRlc2lzKSBlbiBjdWVzdGnDs24sIEVMIEFVVE9SLCBhc3VtaXLDoSBsYSByZXNwb25zYWJpbGlkYWQgdG90YWwsIHkgc2FsZHLDoSBlbiBkZWZlbnNhIGRlIGxvcyBkZXJlY2hvcyBhcXXDrSBhdXRvcml6YWRvczsgcGFyYSB0b2RvcyBsb3MgZWZlY3RvcywgbGEgVW5pdmVyc2lkYWQgIEF1dMOzbm9tYSBkZSBPY2NpZGVudGUgYWN0w7phIGNvbW8gdW4gdGVyY2VybyBkZSBidWVuYSBmZS4gVG9kYSBwZXJzb25hIHF1ZSBjb25zdWx0ZSB5YSBzZWEgZW4gbGEgYmlibGlvdGVjYSBvIGVuIG1lZGlvIGVsZWN0csOzbmljbyBwb2Ryw6EgY29waWFyIGFwYXJ0ZXMgZGVsIHRleHRvIGNpdGFuZG8gc2llbXByZSBsYSBmdWVudGUsIGVzIGRlY2lyIGVsIHTDrXR1bG8gZGVsIHRyYWJham8geSBlbCBhdXRvci4gRXN0YSBhdXRvcml6YWNpw7NuIG5vIGltcGxpY2EgcmVudW5jaWEgYSBsYSBmYWN1bHRhZCBxdWUgdGllbmUgRUwgQVVUT1IgZGUgcHVibGljYXIgdG90YWwgbyBwYXJjaWFsbWVudGUgbGEgb2JyYS4K

Publicaciones similares