Visión por Computador

• Profesorado
• Competencias
• Objetivos
• Contenidos
• Actividades
• Metodología docente
• Método de evaluación
• Bibliografía
• Capacidades previas

Profesorado

Responsable

• Joan Climent Vilaró ( )
• Manel Frigola Bourlon ( )

Otros

• Isiah Zaplana Agut ( )

Competencias

Competencias Técnicas

Competencias técnicas comunes

• CT1 - Demostrar conocimiento y comprensión de hechos esenciales, conceptos, principios y teorías relativas a la informática y a sus disciplinas de referencia.
  • CT1.2A - Demostrar conocimiento y comprensión de los conceptos fundamentales de la programación y de la estructura básica de un computador. CEFB5. Conocimiento de la estructura, funcionamiento e interconexión de los sistemas informáticos, así como los fundamentos de su programación.
• CT2 - Utilizar de forma apropiada teorías, procedimientos y herramientas en el desarrollo profesional de la ingeniería informática en todos sus ámbitos (especificación, diseño, implementación, despliegue -implantación- y evaluación de productos) de manera que se demuestre la comprensión de los compromisos adoptados en las decisiones de diseño.
  • CT2.5 - Diseñar y evaluar interfaces persona-computador que garanticen la accesibilidad y la usabilidad a los sistemas, a los servicios y a las aplicaciones informáticas.
• CT4 - Demostrar conocimiento y capacidad de aplicación de los procedimientos algorítmicos básicos de las tecnologías informáticas para diseñar soluciones a problemas, analizando la idoneidad y la complejidad de los algoritmos
  • CT4.1 - Identificar las soluciones algorítmicas más adecuadas para resolver problemas de dificultad mediana.
  • CT4.3 - Demostrar conocimiento y capacidad de aplicación de los principios fundamentales y las técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica.
• CT5 - Analizar, diseñar, construir y mantener aplicaciones de forma robusta, segura y eficiente, escogiendo el paradigma y los lenguajes de programación más adecuados.
  • CT5.2 - Conocer, diseñar y utilizar de forma eficiente los tipos y las estructuras de datos más adecuados para la resolución de un problema.
  • CT5.5 - Usar las herramientas de un entorno de desarrollo de software para crear y desarrollar aplicaciones.
• CT8 - Planificar, concebir, desplegar y dirigir proyectos, servicios y sistemas informáticos en todos los ámbitos, liderando su puesta en marcha, su mejora continua y valorando su impacto económico y social
  • CT8.1 - Identificar tecnologías actuales y emergentes y evaluar si son aplicables, y en qué medida, para satisfacer las necesidades de los usuarios.

Competencias Transversales

Aprendizaje autónomo

• G7 [Avaluable] - Detectar carencias en el propio conocimiento y superarlas mediante la reflexión crítica y la elección de la mejor actuación para ampliar este conocimiento. Capacidad para el aprendizaje de nuevos métodos y tecnologías y versatilidad para adaptarse a nueves situaciones.
  • G7.3 - Aprendizaje autónomo: Capacidad de planificación y organización del trabajo personal. Aplicar los conocimientos adquiridos a la realización de una tarea en función de la pertenencia y la importancia, decidiendo la manera de llevarla a cabo y el tiempo que hay que dedicarle y seleccionando las fuentes de información más adecuadas. Identificar la importancia de establecer y mantener contactos con los compañeros de estudios, con el profesorado y con profesionales (networking). Identificar fórums de información sobre ingeniería TIC, sus avances y su impacto en la sociedad (IEEE, asociaciones, etc.).

Competencias Técnicas de cada especialidad

Especialidad de computación

• CCO2 - Desarrollar de forma efectiva y eficiente los algoritmos y el software apropiados para resolver problemas complejos de computación.
  • CCO2.2 - Capacidad para adquirir, obtener, formalizar y representar el conocimiento humano de una forma computable para la resolución de problemas mediante un sistema informático en cualquier ámbito de aplicación, particularmente los relacionados con aspectos de computación, percepción y actuación en ambientes o entornos inteligentes.
  • CCO2.3 - Desarrollar y evaluar sistemas interactivos y de presentación de información compleja, y su aplicación a la resolución de problemas de diseño de interacción persona computadora.
  • CCO2.4 - Demostrar conocimiento y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional, y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a la extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.

Objetivos

1. Entender los mecanismos de formación de las imágenes digitales y sus características.
   Competencias relacionadas: CT1.2A,
2. Comparar y seleccionar las herramientas más adecuadas de preprocesado de imagen en función del problema a resolver.
   Competencias relacionadas: CT1.2A, CT4.1, CT5.2,
3. Conocer, diseñar y aplicar de forma eficiente los descriptores más adecuados para la caracterización de regiones, contornos o puntos singulares de una imagen.
   Competencias relacionadas: CT1.2A, CT5.2, CCO2.2,
4. Detectar y reconocer la presencia de determinados ítems en una imagen.
   Competencias relacionadas: CCO2.3, CT2.5, CT4.1, CCO2.2, CCO2.4, CT4.3,
5. Realizar correctamente experimentos encaminados a evaluar los métodos elegidos o propuestos, sus limitaciones y puntos débiles, en base a resultados objetivables.
   Competencias relacionadas: CT1.2A, CT8.1, CT4.1, CT5.5, CCO2.2, CCO2.4, G7.3, CT4.3,
6. Detectar movimiento en una escena y seguir objetivos.
   Competencias relacionadas: CT1.2A, CT8.1, CCO2.3, CT2.5, CT4.1, CT5.2, CCO2.2, CT4.3,
7. Segmentar y etiquetar las regiones de una imagen a partir de sus características comunes y / o diferencias.
   Competencias relacionadas: CT1.2A, CT4.1, CT5.2, CT4.3,

Contenidos

1. Fundamentos de la imagen digital
   La imagen digital, propiedades y características. Discretización y cuantificación. Espacios de color.
2. Procesado digital imágenes
   Transformaciones de nivel de gris.Transformacions geométriques.Operadors lineales. Convolución. Realzado y suavizado de la imatge.Detecció de contorns.Operadors no lineales. Filtros morfologics.Espai de escala
3. Segmentación de imágenes
   Binaritzación.
   Técniques basadas en regiones: región growing, split & merge, watershed, k-means, normalized cuts ....
   Técnicas basadas en contornos: log, dog, Canny ... Análisis de conectividad y etiquetado, grafo de adyacencia.
4. Descriptores de formas
   Descriptores basados en contornos
   descriptores basados en regiones Concepto invariancia en traslación, rotación, iluminación, transformaciones afines y / o escala.
5. Reconocimiento
   Conceptos bàsics.Classificació mediante vectores descriptors.Construcció de las clases (Clustering, aprendizaje ...) Funciones distància.Tipus de clasificadores: Bayes, Mahalanobis, Fisher, K-nearest, ... Evaluación de una classificació.Anàlisi de componentes principales . Reducción de la dimensionalitat.Identificació de objetos. Reconocimiento de categorías.
6. características locales
   Descriptores basados en histogramas: histogramas de color, HOGs.Transformada de Hough.Detectors y descriptores de puntos de interés: Harris, SIFT.Característiques Haar. El algoritmo de Viola-Jones para detectar caras.
7. Análisis del movimiento
   Imagen diferencia. Flujo óptico. Correspondencia de puntos. Seguimiento de objetos.

Actividades

Actividad Acto evaluativo

Metodología docente

Método de evaluación

Bibliografía

Básica:

• Foundations of computer vision - Torralba, Antonio; Isola, Phillip; Freeman William T, The MIT Press, [2024]. ISBN: 9780262378666
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991005218640006711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1
• Computer vision : algorithms and applications - Szeliski, R, Springer, 2011. ISBN: 9781848829343
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991003856339706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca
• Image processing, analysis, and machine vision - Sonka, M.; Vaclav, H.; Roger, B, Cengage Learning, 2014. ISBN: 1133593690
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991004080439706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca

Complementaria:

• Digital image processing using Matlab - González, R.C.; Woods, R.E.; Eddins, S.L, McGraw Hill , 2010. ISBN: 9780070702622
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991004058979706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca
• Digital image processing - Gonzalez, R.C.; Woods, R.E, Pearson , 2018. ISBN: 1292223049
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991004153429706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca
• Machine vision - Jain, R.; Kasturi, R.; Schunck, B.G, McGraw-Hill , 1995. ISBN: 0070320187
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991001417669706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca

Capacidades previas