Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Trabajo del Alumno/a ECTS: 109 Horas de Tutorías: 1 Clase Expositiva: 14 Clase Interactiva: 26 Total: 150
Lenguas de uso Inglés
Tipo: Materia Ordinaria Máster RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Departamento externo vinculado a las titulaciones
Áreas: Área externa Máster en Visión por Computador / Computer Vision
Centro Escuela Técnica Superior de Ingeniería
Convocatoria: Primer semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
El objetivo esta materia es familiarizarse con las características fundamentales de la
imagen digital y sus formas de representación, la descripción de contenido visual
mediante características locales de color, forma y textura, y la aplicación práctica de
estos conceptos en problemas de procesado y análisis de imagen.
Representación y modelado de imagen: espacio-frecuencia, orientación y fase, espacio-escala
Wavelets y bancos de filtros
Codificación y reconstrucción de imagen
Descripción de color, forma y textura
Aplicaciones de modelado y descripción de imagen
Básica
1. Bovik, Alan. "The essential guide to image processing". 1st Edition, 2009.
ISBN: 978-0-12-374457-9.
2. Bovik, Alan (Ed.). "Handbook of image and video processing". 2nd Edition,
2005. ISBN: 978-0-12-119792-6.
3. Mallat, Stephane. "A wavelet tour of signal processing: The sparse way". 3rd
Edition, 2009. ISBN: 978-0-12-374370-1.
4. Nixon, Mark. "Feature extraction and image processing for computer vision".
3rd Edition, 2012. ISBN: 9780123965493.
5. Sonka, M; Hlavac, V.; Boyle, R. "Image Processing, Analysis, and Machine
Vision". 3rd Edition, 2009. ISBN: 978-0-49-508252-1.
6. Forsyth, David A; Ponce, Jean. “Computer Vision: A Modern Approach”.
Pearson. 2nd Edition, 2012. ISBN: 978-0-13608-592-8.
7. Szeliski, Richard. “Computer Vision: Algorithms and Applications”. Springer.
1st Edition, 2010. ISBN 978-1-84882-934-3.
8. Petrou, Maria; García-Sevilla, Pedro. "Image processing: Dealing with
texture". 2006. ISBN: 978-0-470-02628-1.
9. Mirmehdi, M.; Xie, X.; Suri, J. (Eds.). "Handbook of texture analysis". 2008.
ISBN: 978-1-84816-115-3.
10. Artículos recientes en revistas y conferencias científicas relevantes: IJCV, IEEE TPAMI, ICCV, CVPR, NIPS, ECCV, etc.
Competencias del título: Específicas
A1 CE1 - Conocer y aplicar los conceptos, metodologías y tecnologías de procesado de imagen
Competencias del título: Básicas / Generales
B1 CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
B2 CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
B6 CG1 - Capacidad de análisis y síntesis de conocimientos
B8 CG3 - Capacidad para desarrollar sistemas de visión por computador dependiendo de las necesidades existentes y aplicar las herramientas tecnológicas más adecuadas
Competencias del título: Transversales / Nucleares
C1 CT1 - Ejercer la profesión con conciencia clara de su dimensión humana, económica, legal y ética y con un claro compromiso de calidad y mejora continua
C2 CT2 - Capacidad de trabajo en equipo, organización y planificación
Sesión magistral:
Lecciones magistrales participativas con el objetivo de aprender los contenidos teóricos de la materia
Estudio de casos:
Elaboración y presentación de trabajos sobre metodologías del estado del arte seleccionadas y relacionados con la materia.
Prueba objetiva:
Tests de autoevaluación continua durante el curso. Evaluación mediante examen al final del curso como alternativa.
Prácticas de laboratorio:
Análisis y resolución de casos prácticos con el objetivo de afianzar la aplicación práctica de los contenidos teóricos. Prácticas en aulas de
informática, aprendizaje basado en la resolución de casos prácticos, trabajo autónomo y estudio independiente del alumnado, y trabajo en
grupo y aprendizaje cooperativo.
Investigación (Proyecto de investigación):
Aprendizaje basado en la resolución de casos prácticos, trabajo autónomo y estudio independiente del alumnado, y trabajo en grupo y
aprendizaje cooperativo
Estudio de casos (15):
Competencias: A1 B1 B2 B6
B8 C1 C2
Elaboración y presentación de trabajos sobre metodologías de la estado del arte seleccionadas.
Prueba objetiva (25):
Competencias: A1 B1 B2 B6
B8 C2 C1
Tests de autoevaluación continua durante el curso. Evaluación mediante examen al final del curso como alternativa.
Prácticas de laboratorio (40):
Competencias: A1 B1 B2 B6
B8 C1 C2
Análisis y resolución de casos prácticos con el objetivo de afianzar la aplicación práctica de los contenidos teóricos
Investigación (Proyecto de investigación) (20):
Competencias: A1 B1 B2 B6
B8 C1 C2
Resolución de casos prácticos de aplicación de la materia mediante trabajoz autónomo del alumno, y usando las técnicas aprendidas durante el curso.
El tiempo de estudio promedio recomendado es de 2 horas por semana. Además, debe contarse el tiempo dedicado a la realización de trabajos de prácticos que estimamos en 6.5 h /semana más. En total suman alrededor de 120 h / semestre.
Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente:
Fundamentos de Aprendizaje Automático para Visión por Computador/614535007
Fundamentos de Procesado y Análisis de Imagen/614535001