1、ltima modificacin: 16-05-2017320122 - VPC - Visin por OrdenadorUniversitat Politcnica de Catalunya1 / 6Competencias de la titulacin a las cuales contribuye la asignaturaProporcionar una visin del procesado de imagen y vdeo, con especial nfasis en aplicaciones de anlisis del contenido.Introducir tcni
2、cas de extraccin de caractersticas. Familiarizar al estudiante con los principios fundamentales de la geometra de una, de dos y de mltiples cmaras y las tecnologas de captacin y reproduccin 3D. Estudiar algoritmos de deteccin, seguimiento y reconocimiento de objetos. Mostrar ejemplos de aplicacin, c
3、omo el reconocimiento de caras,la extraccin de objetos de primer plano o la televisin en 3D. Desarrollar las competencias especficas asociadas al trabajo acadmico detalladas ms adelante.Otros: Vilaplana Besler, VeronicaRuiz Hidalgo, JavierResponsable: Morros Rubio, Josep RamonUnidad que imparte:Curs
4、o:Crditos ECTS:739 - TSC - Departamento de Teora de la Seal y Comunicaciones2017GRADO EN INGENIERA DE SISTEMAS AUDIOVISUALES (Plan 2009). (Unidad docente Optativa) 6 Idiomas docencia: Cataln, CastellanoUnidad responsable: 205 - ESEIAAT - Escuela Superior de Ingenieras Industrial, Aeroespacial y Audi
5、ovisual de TerrassaTitulacin:ProfesoradoEspecficas:CE26. (CAST) AUD: Coneixements i capacitats per aprofundir en tecnologies especfiques de lmbit.Objetivos de aprendizaje de la asignatura- Sesiones presenciales de exposicin de los contenidos.- Sesiones presenciales de trabajo prctico.- Trabajo autno
6、mo de estudio y realizacin de ejercicios.- Preparacin y realizacin de actividades evaluables en grupo.En las sesiones de exposicin de los contenidos el profesor introducir las bases tericas de la materia, conceptos, mtodos y resultados ilustrndolo con ejemplos convenientes para facilitar su comprens
7、in.Los estudiantes, de forma autnoma debern estudiar para asimilar los conceptos, partiendo de los propios apuntes de las clases de teora y de la bibliografa bsica y complementaria. Resulta especialmente importante que los estudiantes lean y por su cuenta los artculos seleccionados de la literatura
8、cientfica que se les proporcionarn.Los estudiantes debern complementar las actividades presenciales de programacin con trabajo autnomo no presencial para alcanzar una prctica suficiente en la codificacin de algoritmos en el lenguaje de programacin pertinente (MATLAB).Metodologas docentesltima modifi
9、cacin: 16-05-2017320122 - VPC - Visin por OrdenadorUniversitat Politcnica de Catalunya2 / 6Dedicacin total: 150h Horas grupo grande: Horas grupo mediano: Horas grupo pequeo: Horas actividades dirigidas: Horas aprendizaje autnomo: 30h 0h 30h 0h 90h 20.00% 0.00% 20.00% 0.00% 60.00% Horas totales de de
10、dicacin del estudiantadoltima modificacin: 16-05-2017320122 - VPC - Visin por OrdenadorUniversitat Politcnica de Catalunya3 / 6ContenidosINTRODUCCINESTRUCTURA DE IMAGENAPLICACIONES multicmara y 3DDedicacin: 8h Dedicacin: 13h Dedicacin: 26h Grupo grande/Teora: 2h Aprendizaje autnomo: 6h Grupo grande/
11、Teora: 4h Aprendizaje autnomo: 9h Grupo grande/Teora: 8h Aprendizaje autnomo: 18h - Introduccin a la visin por computador- Formacin de imgenes, sensores 3D- Revisin de conceptos de color, textura, filtros y contornos- Deteccin Y representacin de puntos caractersticos Y Blobs- Modelado: RANSAC y alin
12、eacin de imgenes- Geometra con una nica cmara- Calibracin de cmaras- Geometra epipolar: rectificacin, deteccin de disparidad / profundidad- Reconstruccin 3D: estreo y multivista, “structure from motion“Descripcin:Descripcin:Descripcin:Actividades vinculadas:Actividades vinculadas:Actividades vincula
13、das:1,21,21,3ltima modificacin: 16-05-2017320122 - VPC - Visin por OrdenadorUniversitat Politcnica de Catalunya4 / 6DETECCIN Y RECONOCIMIENTOSEGMENTACIN DE VDEO Y SEGUIMIENTO DE OBJETOSDedicacin: 26h Dedicacin: 13h Grupo grande/Teora: 8h Aprendizaje autnomo: 18h Grupo grande/Teora: 4h Aprendizaje au
14、tnomo: 9h - Reconocimiento de objetos especficos: deteccin y reconocimiento de caras- Modelos Bag of words- Modelos discriminativos- Modelos basados en partes- Sustraccin automtica del fondo de la escena- Seguimiento de objetos: Mean-shift, filtro de Kalman, filtro de partculasDescripcin:Descripcin:
15、Actividades vinculadas:Actividades vinculadas:1,31,3ltima modificacin: 16-05-2017320122 - VPC - Visin por OrdenadorUniversitat Politcnica de Catalunya5 / 6Planificacin de actividadesLABORATORIOEXAMEN 1EXAMEN 2- Exmenes: 80% (1er examen : 40%, 2do examen: 40%)- Laboratorio: 20%Sistema de calificacinD
16、escripcin:Descripcin:Descripcin:Se realiza en laboratorio con grupos reducidos.Prueba individual en el aula sobre conceptos tericos y resolucin de problemas relacionados con los objetivos deaprendizaje de los contenidos 1 y 2.Prueba individual en el aula sobre conceptos tericos y resolucin de proble
17、mas relacionados con los objetivos deaprendizaje de los contenidos 3 y 4.Material de soporte:Guiones de prcticasDescripcin de la entrega esperada y vnculos con la evaluacin:Descripcin de la entrega esperada y vnculos con la evaluacin:Descripcin de la entrega esperada y vnculos con la evaluacin:Memor
18、ias y resultadosResolucin de la pruebaResolucin de la pruebaObjetivos especficos:Fomentar la capacidad del alumno para, mediante experimentos y algoritmos prcticos, entender los conceptos tericos de la asignatura.Aprendizaje autnomo: 30h Grupo pequeo/Laboratorio: 30h Grupo grande/Teora: 2h Grupo gra
19、nde/Teora: 2h Dedicacin: 60h Dedicacin: 2h Dedicacin: 2h ltima modificacin: 16-05-2017320122 - VPC - Visin por OrdenadorUniversitat Politcnica de Catalunya6 / 6BibliografaOtros recursos:Bsica:Szeliski, Richard. Computer vision: algorithms and applications en lnea. London etc.: Springer, cop. 2011 Consulta: 29/06/2016. Disponible a: . ISBN 9781848829343.
