Visión Artificial y Reconocimiento de Patrones

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Créditos
4.5
Tipos
Optativa
Requisitos
Esta asignatura no tiene requisitos
Departamento
URV;CS
This course aims at studying the fundamental techniques for image processing and advanced issues on machine vision related to the problems of automatic analysis and recognition of complex images. Practical applications will be developed on well-known machine vision software.

Profesores

Responsable

  • Domenec Puig ( )

Horas semanales

Teoría
1.5
Problemas
0
Laboratorio
1
Aprendizaje dirigido
0
Aprendizaje autónomo
5

Competencias

Competencias Técnicas de cada especialidad

Académicas

  • CEA6 - Capacidad de comprender los principios básicos de funcionamiento de las técnicas de Visión Computacional, y saber utilizarlas en el entorno de un sistema o servicio inteligente.
  • CEA14 - Capacidad de comprender las técnicas avanzadas de Visión, Percepción y Robótica, y saber diseñar, implementar y aplicar estas técnicas en el desarrollo de aplicaciones, servicios o sistemas inteligentes.

Profesionales

  • CEP1 - Capacidad de resolver las necesidades de analisis de la informacion de las diferentes organizaciones, identificando las fuentes de incertidumbre y variabilidad.
  • CEP5 - Capacidad de diseñar nuevas herramientas informáticas y nuevas técnicas de Inteligencia Artificial en el ejercicio profesional.
  • CEP6 - Capacidad de asimilar e integrar los cambios del entorno economico, social y tecnologico a los objetivos y procedimientos del trabajo informatico en sistemas inteligentes.

Competencias Transversales

Actitud frente al trabajo

  • CT5 - Estar motivado para el desarrollo profesional, para afrontar nuevos retos y para la mejora continua. Tener capacidad de trabajo en situaciones de falta de informacion.

Básicas

  • CB7 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios

Objetivos

  1. To learn and practise the main algorithms and methods for image feature extaction.
    Competencias relacionadas: CEA6, CEA14,
  2. To learn and understand the main concepts of image processing.
    Competencias relacionadas: CEA6,
  3. To learn and practise the principal color and texture analysis methods.
    Competencias relacionadas: CEA14, CEP5, CB7,
  4. To learn and practise the main image segmetation and classification techniques.
    Competencias relacionadas: CEA14, CEP1, CEP5, CB7,
  5. To know some basics about stereoscopic vision and 3D models.
    Competencias relacionadas: CEA14, CEP1, CEP5,
  6. To be able to analyze a real computer vision problem, and propose effective solutions.
    Competencias relacionadas: CEP5, CEP6, CT5, CB7,

Contenidos

  1. Chapter 1. Image Processing.
    Filtering and smoothing operations. Morphological techniques.
  2. Chapter 2. Feature Extraction.
    Lines and corners detection. Identification of basic geometrical structures.
  3. Chapter 3. Color and texture analysis.
    Color models, kinds of texture, texture feature extraction, geometrical methods.
  4. Chapter 4. Image Segmentation and Image Classification.
    Unsupervised segmentation based on regions and edges. Supervised classification, theoretical decision methods, statistical methods, neural networks.
  5. Chapter 5. Stereoscopic Vision.
    Camera calibration and camera systems, epipolar geometry, image rectification, search for correspondences, triangulation.
  6. Chapter 6. Perception and 3D Modeling.
    Range images generation, extraction of geometric elements, automatic scene generation, scene recognition, geometrical hashing.