Visió per Computador

Esteu aquí

Inici » Estudis » Màsters » Màster en Intel·ligència Artificial » Pla d'estudis » Assignatures » Visió per Computador
Crèdits
5
Tipus
Obligatòria
Requisits
Aquesta assignatura no té requisits
Departament
CS;UB
Aquest curs presenta els principals aspectes de la visió computacional, des dels fonaments sobre formació d'imatges i operacions d'imatges bàsiques fins a reconeixement d'objectes, passant pels principals problemes de la visió per computador: segmentació, extracció de punts d'interès, reconeixement de patrons i reconeixement de cares. Es revisaran els mètodes clàssics i els més novedosos per als problemes de visió i es practicarà amb mètodes per resoldre alguns d'aquests problemes.

Professorat

Responsable

  • Petia Radeva ( )

Altres

  • Bhalaji Nagarajan ( )
  • Laura Igual Muñoz ( )

Hores setmanals

Teoria
1.5
Problemes
0
Laboratori
1.5
Aprenentatge dirigit
0
Aprenentatge autònom
5.33

Competències

Competències Tècniques Generals

Genèriques

  • CG1 - Capacitat per a projectar, dissenyar i implantar productes, processos, serveis i instal·lacions en tots els àmbits de la Intel·ligència Artificial.
  • CG3 - Capacitat per a la modelització, càlcul, simulació, desenvolupament i implantació en centres tecnològics i d'enginyeria d'empresa, particularment en tasques de recerca, desenvolupament i innovació en tots els àmbits relacionats amb la Intel·ligència Artificial.

Competències Tècniques de cada especialitat

Acadèmiques

  • CEA6 - Capacitat de comprendre els principis bàsics de funcionament de les tècniques de Visió Computacional, i saber utilitzar-les en l'entorn d'un sistema o servei intel·ligent.
  • CEA7 - Capacitat de comprendre la problemàtica, i les solucions als problemes en la pràctica professional de l'aplicació de la Intel·ligència Artificial en l'entorn empresarial i industrial.

Professionals

  • CEP3 - Capacitat d'aplicació de les tècniques d'Intel·ligència Artificial en entorns tecnològics i industrials per a la millora de la qualitat i la productivitat.
  • CEP5 - Capacitat de dissenyar noves eines informàtiques i noves tècniques d'Intel·ligència Artificial en l'exercici professional.

Competències Transversals

Treball en equip

  • CT3 - Ser capaç de treballar com a membre d'un equip interdisciplinari, ja sigui com un membre més o duent a terme tasques de direcció, amb la finalitat de contribuir a desenvolupar projectes amb pragmatisme i sentit de la responsabilitat, tot assumint compromisos considerant els recursos disponibles.

ús solvent dels recursos d'informació

  • CT4 - Gestionar l'adquisició, l'estructuració, l'anàlisi i la visualització de dades i informació de l'àmbit d'especialitat, i valorar de forma crítica els resultats d'aquesta gestió.

Raonament

  • CT6 - Capacitat d'avaluar i analitzar de manera raonada i crítica sobre situacions, projectes, propostes, informes i estudis de caracter cientific-tecnic. Capacitat d'argumentar les raons que expliquen o justifiquen aquestes situacions, propostes, etc.

Analisis i sintesis

  • CT7 - Capacitat d'anàlisi i resolució de problemes tècnics complexos.

Objectius

  1. Desenvolupament de pràctiques de visió per computador.
    Competències relacionades: CT3, CT4, CT6, CEP3, CEP5,
  2. Assolir els coneixemens bàsics i avançats de visió per computador.
    Competències relacionades: CT7, CEA6, CEA7, CG1, CG3,

Continguts

  1. Introducció a Computational Vision
  2. Processament d'imatges
  3. Detecció de vores i contorns.
  4. Detecció de característiques
  5. Feature Matching
  6. Face detection
  7. Face recognition
  8. Segmentació I
  9. Segmentatció II
  10. Texture analysis
  11. Video Segmentation
  12. Object Recognition
  13. Image classification with CNNs

Activitats

Activitat Acte avaluatiu


Entrega pràctica 1

Aquesta activitat es tracta d'entregar el codi i informe corresponents a una serie d'exercicis bàsics plantejats al primer bloc de l'assignatura.
Objectius: 1
Continguts:
Teoria
0h
Problemes
0h
Laboratori
9h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
9h

Entrega pràctica 2

Aquesta activitat es tracta d'entregar el codi i informe corresponents al problema plantejat al segon bloc de l'assignatura.
Objectius: 1 2
Continguts:
Teoria
0h
Problemes
0h
Laboratori
9h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
9h

Entrega pràctica 3

Aquesta activitat es tracta d'entregar el codi i informe corresponents al problema plantejat al tercer bloc de l'assignatura.
Objectius: 1 2
Continguts:
Teoria
0h
Problemes
0h
Laboratori
9h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
9h

Metodologia docent

El curs es dividirà en una sèrie de sessions teòriques i pràctiques:

- Sessions de teoria participatives en què s'introdueixen i discuteixen nous conceptes entre els estudiants. Es fomenta la discussió en grup. Es proporcionaran capítols de llibres de text i treballs de recerca per facilitar el debat i l'intercanvi d'idees.

- S'hi dediquen sessions pràctiques per resoldre problemes, dissenyant mètodes i desenvolupant prototips. Aquestes sessions permeten als estudiants posar en pràctica conceptes prèviament introduïts per obtenir més coneixement.

En principi, esperem seguir el model d'ensenyament presencial per a l'any acadèmic 2022-23.

A més, el material docent ha d'utilitzar un llenguatge inclusiu i incloure (i visibilitzar) referències bibliogràfiques de dones.

Mètode d'avaluació

Els estudiants s'avaluaran en base al seu treball en tasques pràctiques (lliurament de pràctiques en grups de 2 estudiants) i un examen final de teoria. La ponderació de la nota final serà proporcional a les càrregues de treball respectives de les tasques pràctiques i l'examen final de teoria. Nota final: 50% de pràctiques i 50% de qualificació de l'examen final. Per aprovar l'assignatura fa falta aprovar per separat la part teòrica i la part pràctica.

Bibliografia

Bàsica: