Créditos ECTS Créditos ECTS: 3
Horas ECTS Criterios/Memorias Trabajo del Alumno/a ECTS: 55 Horas de Tutorías: 1 Clase Expositiva: 7 Clase Interactiva: 12 Total: 75
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: Segundo semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
- Conocimiento de técnicas de reconocimiento visual aplicadas al reconocimiento de personas, y partes del cuerpo.
-Análisis y evaluación de aplicaciones de reconocimiento de acciones humanas
-Desarrollo de herramientas basadas en tecnologías avanzadas de reconocimiento de acciones humanas
Detección y seguimiento de personas
Detección y seguimiento de caras, extremidades, y otras características de interés
Reconocimiento de patrones posturales y de comportamiento
Aplicaciones del reconocimiento de acciones humanas
Básica
I.-O. Stathopoulou, G.A. Tsihrintzis. "Visual Affect Recognition", IOS Press, 2010. ISBN:978-I-60750-596-9.
Premaratne, P. "Human Computer Interaction Using Hand Gestures". Springer 2014. ISBN: 978-981-4585-68-2.
Gong, S.; Xiang, T. "Visual Analysis of Behaviour: From pixels to semantics". Springer 2011. ISBN: 978-0-85729-669-6.
Moeslund, T.B.; Hilton, A.; Krüger, V.; Sigal, L. (Eds.), "Visual Analysis of Humans: Looking at people". Springer, 2011. ISBN: 978-0-85729-996-3.
Salah, A.A.; Gevers, T. (Eds.), "Computer Analysis of Human Behavior". Springer, 2011. ISBN: 978-0-85729-993-2.
Murino, V.; Cristani, M.; Shah, S.; Savarese, S. "Group and Crowd Behavior for Computer Vision". 2017. ISBN: 9780128092767.
CE2 - Conocer y aplicar técnicas de aprendizaje automático y reconocimiento de patrones aplicadas a visión por computador
CE3 - Conocer y aplicar los conceptos, metodologías y tecnologías de análisis de imagen y vídeo
CE4 - Concebir, desarrollar y evaluar sistemas complejos de visión por computador
CE9 - Conocer y aplicar los conceptos, metodologías y tecnologías para el reconocimiento de patrones visuales en escenas reales
CB8 - 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
CG2 - Capacidad para analizar las necesidades de una empresa en el ámbito de la visión por computador y determinar la mejor solución tecnológica para la misma
CG6 - Capacidad para identificar resultados teóricos o nuevas tecnologías con potencial innovador y convertirlos en productos y servicios de utilidad para la sociedad
CG7 - Capacidad de aprendizaje autónomo para la especialización en uno o más campos de estudio
CT3 - Desarrollo del espíritu innovador y emprendedor
Prácticas de laboratorio:
Prácticas en aulas de informática, aprendizaje basado en la resolución de casos prácticos, combinando trabajo y aprendizaje autónoma con
trabajo en grupo para aprendizaje cooperativo.
Trabajos tutelados:
Realización de presentaciones de trabajos orientados por proyectos
Sesión magistral:
Lecciones magistrales participativas
-Sesión magistral (30) :
Demostración de aplicación de los conocimientos impartidos en clase.
Competencias: CE2,CE3 CG7
-Trabajos tutelados (40):
Proyectos prácticos relacionados con la temática de la materia
Competencias: CG2,CG3 CT3
-Prácticas de laboratorio (30):
Prácticas de desarrollo de casos aplicados.
Competencias: CE4,CE9 CB8
El tiempo de estudio medio recomendable es de 2 horas semanaless. Adicionalmente, deberá contarse el tiempo dedicado a la realización de trabajos de prácticos que estimamos en 3 h./semana más. En total suman arlredor de 60h/semestre.
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente:
Fundamentos de Aprendizaje Automático para Visión por Computador/614535007
Fundamentos de Procesado y Análisis de Imagen/614535001
Descripción y Modelado de Imagen/614535004
Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente:
Reconocimiento Visual/614535005