Visión por Computador

Créditos
5
Tipos
Obligatoria
Requisitos
Esta asignatura no tiene requisitos , pero tiene capacidades previas
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.

Profesorado

Responsable

  • Petia Radeva (petia.ivanova@ub.edu)

Otros

  • Bhalaji Nagarajan (bhalaji.nagarajan@ub.edu)
  • Kaisar Kushibar (kaisar.kushibar@ub.edu)
  • Laura Igual Muñoz (ligual@ub.edu)

Horas semanales

Teoría
1.5
Problemas
0
Laboratorio
1.5
Aprendizaje dirigido
0
Aprendizaje autónomo
5.33

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

    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
    9. Clasificación con CNNs
    10. Visualización e interpretabilidad
    11. Detección con CNNs
    12. Atención y transformers
    13. Segmentación con 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.

    En principio, esperamos seguir el modelo de enseñanza presencial para el año académico 2022-23.

    Además, el material docente debe utilizar un lenguaje inclusivo e incluir (y visibilizar) referencias bibliográficas de mujeres.

    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 de teoría. El examen de teoría será en dos parciales. Los alumnos que suspenden el primer parcial, durante le segundo se examinaran sobre todo el curso. Calificación final: 50% de calificación de práctica y 50% de calificación de examen (teoria). Para aprobar la asignación, fa falta aprobar por separación la parte teórica y la parte práctica així com s'ha de superar cada parcial por separación. En caso de suspender algunos de los parciales, el alumno realizará un examen final sobre todo el material.

    Bibliografía

    Básico