Visión por Computador

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Créditos
5
Tipos
Obligatoria
Requisitos
Esta asignatura no tiene requisitos
Departamento
CS;UB
Este curso presenta los principales aspectos de la visión computacional, desde los fundamentos sobre formación de imágenes y operaciones de imágenes básicas hasta reconocimiento de objetos, pasando por los principales problemas de la visión por computador: segmentación, extracción de puntos de interés, reconocimiento de patrones y reconocimiento de caras. Se revisarán los métodos clásicos y los más novedosos para los problemas de visión y se practicará con métodos para resolver algunos de estos problemas.

Profesores

Responsable

  • Petia Radeva ( )

Otros

  • Laura Igual ( )

Horas semanales

Teoría
1.5
Problemas
0
Laboratorio
1.5
Aprendizaje dirigido
0
Aprendizaje autónomo
3

Competencias

Competencias Técnicas Genéricas

Genéricas

  • CG1 - Capacidad para proyectar, diseñar e implantar productos, procesos, servicios e instalaciones en todos los ámbitos de la Inteligencia Artificial.
  • CG3 - Capacidad para la modelización, cálculo, simulación, desarrollo e implantación en centros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Inteligencia Artificial.

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.
  • CEA7 - Capacidad de comprender la problemática, y las soluciones a los problemas en la práctica profesional de la aplicación de la Inteligencia Artificial en el entorno empresarial e industrial.

Profesionales

  • CEP3 - Capacidad de aplicación de las técnicas de Inteligencia Artificial en entornos tecnológicos e industriales para la mejora de la calidad y la productividad.
  • CEP5 - Capacidad de diseñar nuevas herramientas informáticas y nuevas técnicas de Inteligencia Artificial en el ejercicio profesional.

Competencias Transversales

Trabajo en equipo

  • CT3 - Ser capaz de trabajar como miembro de un equipo interdisciplinar ya sea como un miembro mas, o realizando tareas de direccion con la finalidad de contribuir a desarrollar proyectos con pragmatismo y sentido de la responsabilidad, asumiendo compromisos teniendo en cuenta los recursos disponibles.

Uso solvente de los recursos de información

  • CT4 - Gestionar la adquisicion, la estructuracion, el analisis y la visualizacion de datos e informacion en el ambito de la especialidad y valorar de forma critica los resultados de esta gestion.

Razonamiento

  • CT6 - Capacidad de evaluar y analizar de manera razonada y critica sobre situaciones, proyectos, propuestas, informes y estudios de caracter cientifico-tecnico. Capacidad de argumentar las razones que explican o justifican tales situaciones, propuestas, etc.

Analisis y sintesis

  • CT7 - Capacidad de analisis y resolucion de problemas tecnicos complejos.

Objetivos

  1. Desarrollo de prácticas de visión por computador
    Competencias relacionadas: CEP3, CEP5, CT3, CT4, CT6,
  2. Alcanzar los conocimientos básicos y avanzados de visión por computador.
    Competencias relacionadas: CEA6, CEA7, CG1, CG3, CT7,

Contenidos

  1. Introducción a Computational Vision
  2. Procesamiento de imágenes
  3. Detección de bordes y contornos.
  4. Detección de características
  5. Feature Matching
  6. Face detection
  7. Face recognition
  8. Segmentación I
  9. Segmentación II
  10. Texture analysis
  11. Video Segmentation
  12. Object Recognition
  13. Image classification with CNNs

Actividades

Actividad Acto evaluativo


Entrega práctica 1

This activity consists of delivering the code and reprt corresponding to a serie of exercices posed during the first bloc of the course.
Objetivos: 1
Contenidos:
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
9h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
9h

Entrega práctica 2

This activity consists of delivering the code and reprt corresponding to the problem posed during the second bloc of the course.
Objetivos: 1 2
Contenidos:
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
9h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
9h

Entrega práctica 3

This activity consists of delivering the code and reprt corresponding to the problem posed during the third bloc of the course.
Objetivos: 1 2
Contenidos:
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
9h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
9h

Metodología docente

El curso se dividirá en una serie de sesiones teóricas y prácticas:

- Sesiones teóricas participativas en las que se introducen y discuten nuevos conceptos entre los alumnos. Se recomienda encarecidamente la discusión grupal. Se proporcionarán capítulos de libros de texto y trabajos de investigación para facilitar el debate y el intercambio de ideas.

- Se dedican sesiones prácticas para resolver problemas, diseñar métodos y desarrollar prototipos. Estas sesiones permiten a los estudiantes poner en práctica conceptos introducidos previamente para obtener una mayor comprensión.

Método de evaluación

Los estudiantes serán evaluados en función de su trabajo en tareas prácticas (entrega de prácticas en grupos de 2 estudiantes) y un examen final de teoría. La ponderación de la calificación final será proporcional a las respectivas cargas de trabajo de las tareas prácticas y el examen final de teoría. Calificación final: 60% de calificación de práctica y 40% de calificación de examen final.

Bibliografía

Básica:

Adenda

Contenidos

There are no significant changes.

Metodología docente

Beyond the adaptation of the course to a mixed (presential-virtual) methodology, there are no significant changes.

Método de evaluación

There are no significant changes.

Plan de contingencia

In case of total confinement the classes will switch to virtual synchronous.