P4131203 - Visión por ordenador (OPTATIVAS XERAIS) - Curso 2013/2014

Información

• Créditos ECTS
• Créditos ECTS: 6.00
• Total: 6.0
• Horas ECTS
• Clase Expositiva: 15.00
• Clase Interactiva Laboratorio: 15.00
• Clase Interactiva Seminario: 20.00
• Horas de Titorías: 6.00
• Total: 56.0

Outros Datos

• Tipo: Materia Ordinaria Máster RD 1393/2007
• Departamentos: Electrónica e Computación, Electrónica e Computación
• Áreas: Linguaxes e Sistemas Informáticos, Ciencia da Computación e Intelixencia Artificial
• Centro: Escola Técnica Superior de Enxeñaría
• Convocatoria: 2º Semestre de Titulacións de Grao/Máster
• Docencia e Matrícula: Primeiro Curso (1º 1ª vez)

Profesores

Nome	Coordinador
García Tahoces, Pablo.	NON
Pardo López, Xosé Manuel.	SI

Horarios

Nome	Tipo Grupo	Tipo Docencia	Horario Clase	Horario exames
Grupo /CLE_01	Ordinario	Clase Expositiva	SI	SI
Grupo /CLIL_01	Ordinario	Clase Interactiva Laboratorio	SI	SI
Grupo /CLIS_01	Ordinario	Clase Interactiva Seminario	SI	SI
Grupo /TI-ECTS01	Ordinario	Horas de Titorías	NON	NON

Programa

Existen programas da materia para os seguintes idiomas:

Castelán

Galego

Obxectivos da materia
A visión por ordenador é a disciplina científico tecnolóxica cuxo obxecto é o desenvolvemento de sistemas artificiais dedicados á extracción de información visual a partir de imaxes, secuencias de vídeo, vistas de múltiples cámaras ou datos multiespectrais. O esquema xeral de tales sistemas abarca todo o proceso desde a adquisición de imaxes, pasando pola súa análise, ata chegar á interpretación final do seu contido tanto a nivel estático como a nivel dinámico, ou á descrición da estrutura 3D da escena.

O seu ámbito de aplicación xeneralizouse nos últimos anos e é a base dunha industria con enorme auxe da que se poden atopar numerosos exemplos de aplicación en sistemas industriais de inspección e medida, robótica, medicina, sistemas de apoio á condución, interfaces multimodais e xogos a través do recoñecemento de xestos e comportamentos, reconstrución de escenas para realidade virtual ou a combinación de ambas as disciplinas para a realidade aumentada, recoñecemento de obxectos en dispositivos móbiles, recuperación de información na web, control de tráfico, seguridade e biometría, e outros moitos.

Nesta materia preténdese dar ao estudante unha visión global de todo o proceso completo de visión facendo especial énfase na detección de movemento, o recoñecemento de obxectos e comportamentos e a extracción de información para a reconstrución de escenas 3D, apoiándose nos contidos tratados na materia de Procesamiento Dixital de Imaxes.

Contidos
1. Introdución
Que é a visión por ordenado? Esquema básico. Historia da visión por ordenador.

2. Sistemas de adquisición de imaxe
Modelos de cámaras. Parámetros da cámara. Proxeccións afin, ortográfica e perspectiva.
Homografía. Outros sistemas de adquisición.

3. Visualización
Sistemas de visualización. Software para desenvolvemento de aplicacións. OpenCV.

4. Segmentación Avanzada
Contornos activos. Modelos geodésicos. Modelos baseados en formas.
Segmentación mediante grafos

5. Extracción de características
Detección de características locais e correspondencia.
Detector de Harris e RANSAC. SIFT.

6. Recoñecemento/Clasificación
Características de aparencia, estrutura e contexto
PCA e LDA. SVM.
Adaboost. Bolsas de palabras

7. Detección de movemento e seguimento
Fluxo óptico. Subtracción de fondo. Seguimento. Filtro de Kalman.
Recoñecemento de actividades.

8. Múltiples Vistas
Xeometría epipolar. Estéreo. Matriz fundamental. Rectificación. Calibración.

9. Avaliación
Sensibilidade/especificidade. Curvas ROC

Bibliografía básica e complementaria
Básica:

1. R. Szeliski. Computer Vision: Algorithms and Applications. Ed. Springer, 2010. On line: http://szeliski.org/Book/

2. D.A. Forsyth & J. Ponce. Computer Vision. Ed. Prentice-Hall, 2003.


Complementaria:

3. M. Sonka, V. Hlavac & R. Boyle. Image Processing, Analysis and Machine Vision. Ed. Thompson, 2008.

4. M. Nixon & A. Aguado. Feature Extraction and Image Processing. Ed. Academic Press, 2008.

Competencias
Tras cursar a materia, o estudante será capaz de enfrontarse ao desenvolvemento de proxectos no ámbito da visión por ordenador, en diferentes dominios. O alumno non soamente será capaz de aplicar unha serie de técnicas máis ou menos estándar a un problema dado, senón que a través dunha aprendizaxe baseada no desenvolvemento dun proxecto, aprenderá a planear, implementar e avaliar resultados para decidir as técnicas máis adecuadas para cada caso.

Máis especificamente, nesta materia traballásense as seguintes competencias do plan de estudos:

Competencias Xerais:

CG4. Capacidade para o modelado matemático, cálculo e simulación en centros tecnolóxicos e de enxeñaría de empresa, particularmente en tarefas de investigación, desenvolvemento e innovación en todos os ámbitos relacionados coa Enxeñaría Informática.
CG8. Capacidade para a aplicación dos coñecementos adquiridos e de resolver problemas en contornas novas ou pouco coñecidas dentro de contextos máis amplos e multidisciplinares, sendo capaces de integrar estes coñecementos.


Competencias Específicas:

CTI5. Capacidade para analizar as necesidades de información que se expón nunha contorna e levar a cabo en todas as súas etapas o proceso de construción dun sistema de información.
CTI9. Capacidade para aplicar métodos matemáticos, estatísticos e de intelixencia artificial para modelar, deseñar e desenvolver aplicacións, servizos, sistemas intelixentes e sistemas baseados no coñecemento.
CE2. A capacidade de adquirir, desenvolver e aplicar tecnoloxía ao longo da ampla gama de categorías de produtos da compañía.


Competencias transversais:

CT4. Dominio da expresión oral e escrita en lingua materna.
CT5. Coñecemento doutras linguas, sobre todo a inglesa.
CT6. Capacidade de traballo autónomo e toma de decisións.
CT8. Capacidade analítica, crítica e de síntese.
CT11. Creatividade.
CT13. Motivación pola calidade.


Competencias de Calidade do Servizo:

CCS9. Rendemento.
CCS10. Robusteza.

Metodoloxía da ensinanza
A docencia da materia organízase en torno ao desenvolvemento dun ou varios proxectos que se irán desenvolvendo ao longo do curso. Para iso organízanse as actividades da seguinte forma. O programa consta de 15 horas de docencia expositiva, nas que se introducen todos os temas do curso e proporciónase ao estudante o material e as referencias bibliográficas necesarias para aprofundar durante o estudo autónomo. Prevese a impartición de 20 horas de docencia interactiva baseada en problemas e casos co obxectivo de ir traballando os contidos. Farase énfase nas problemáticas concretas dos proxectos dos estudantes. En paralelo, existen sesións interactivas de laboratorio (15 horas) que non serán tan guiadas como as anteriores. Os seus obxectivos son a implementación e integración dos distintos módulos do proxecto, a procura creativa de solucións e as avaliacións parciais e global do sistema construído.

Durante o curso farase uso intensivo da USC-Virtual tanto como banco de documentación, enunciados de casos de estudo e proxectos, como de ferramenta de comunicación para envío de traballos, foro de discusión e consulta de dúbidas.

Sistema de evaluación
A avaliación de xuño farase mediante avaliación continua ao longo do semestre mediante proxectos e a entrega dunha memoria final. Na avaliación continua, as entregas parciais pesarán un 80% na nota final. A memoria escrita do proxecto global pesará el 20% restante.

So terán a condición de Non Presentado neste período aqueles estudantes que non entreguen ningún dos traballos de avaliación contínua, nin a memoria.

No período extra de avaliación de xullo poderase optar a mellorar as notas das prácticas e memoria. A nota final obterase pola mesma fórmula de antes, considerando para cada contribución a nota máis alta entre as de xuño e xullo.

Os estudantes Non Presentados no perído de avaliación de xuño non se poderán presentar á avaliación de xullo, e serán os únicos que figuren como Non Presentados na cualificación final.

Na avaliación será de aplicación a normativa da ETSE sobre autoría de traballos prácticos (Xunta de Escola de 24-02-2012). En particular o plaxio de traballos será avaliado cunha puntuación de 0 na proba para todos os implicados.

Tempo de estudo e traballo persoal
O tempo de estudo autónomo medio recomendable para un estudante é de 2 horas semanais. Adicionalmente, deberá adicar 4 horas semanais máis á realización das actividades prácticas do proxecto, e á escritura da memoria do mesmo.
Recomendacións para o estudo da materia
Recoméndase levar ao día o estudo da teoría e a realización das actividades prácticas. Igualmente consideramos importante facer un bo aproveitamento das titorías, sobre todo para a discusión de cuestións relacionadas cos proxectos.