Última actualización: 01/04/2019


Curso Académico: 2019/2020

Sistemas de Percepción
(14050)
Titulación: Grado en Ingeniería Electrónica Industrial y Automática (223)


Coordinador/a: ESCALERA HUESO, ARTURO DE LA

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática

Tipo: Optativa
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Competencias que adquiere el estudiante y resultados del aprendizaje.Más información en este enlace
El objetivo principal que pretende esta asignatura es familiarizar al alumno con el análisis de imágenes a través de computadores, mediante el uso de aplicaciones específicas. Tradicionalmente, estos sistemas de percepción han estado implantados en el ambiente industrial en dos campos principales: 1.- Lograr una mayor interactuación entre las máquinas y el entorno que las rodea. 2.- Conseguir un control de calidad total de los productos fabricados. Sin embargo, la aparición de nuevos algoritmos y cámaras ha propiciado que el rango de aplicaciones se haya expandido en los últimos años. Un ejemplo de este tipo de aplicaciones son las cámaras y aplicaciones fotográficas, donde se detecta de forma automática las caras de las personas que aparecen en la imagen. Otros ejemplos clásicos son el reconocimiento automático de las matriculas de los vehículos o incluso las modernas cámaras 3D, capaces de dar información, no solo del color, sino también de la distancia a la que se encuentra los objetos que aparecen en la imagen. Estos avances posibilitan nuevos campos de aplicación como la seguridad, o la conducción automática, o nuevas formas de interactuar con los computadores, por ejemplo con los gestos de la mano, o movimientos del los ojos. Dado el carácter aplicado de la asignatura, la mitad de las clases serán en Aula Informática utilizando la biblioteca de programación OpenCV, que constituye, de facto, el estándar actual para la Visión por Computador y que permiten crear de forma rápida aplicaciones de análisis de imágenes que funcionen en tiempo real.
Descripción de contenidos: Programa
1.- Introducción a la Visión por Computador. 1.1. Definiciones. 1.2. Desarrollo histórico 1.3. Etapas 1.4. Visión humana 1.5. Aplicaciones 2.- Elementos de un sistema de Visión por Computador 2.1. Óptica 2.2. Cámaras digitales 2.3. Tarjetas de procesamiento de imágenes 2.4. Software 3.- Imágenes digitales. 3.1. Muestreo espacial, niveles de gris. 3.2. Relaciones entre pixeles: vecindad, conectividad, distancia. 3.3. Operaciones aritméticas y lógicas. 3.4. Color. 4.- Filtrado espacial 4.1. Transformaciones de la imagen. 4.2. Convolución. 4.3. Correlación. 4.4. Transformaciones geométricas. 5.- Preprocesamiento de imágenes. 5.1. Contraste 5.2. Modificación del histograma 5.3. Eliminación de ruido 5.4. Realce de bordes de la imagen 5.5 Falso color 6.- Extracción de características. 6.1. Detección de bordes. 6.2. Detección de movimiento. 7.- Segmentación de imágenes. 7.1. Umbralización y etiquetado. 7.2. Crecimiento de regiones. 7.2. Split&Merge. 7.3. Mean-Shift 8.- Transformaciones morfológicas y descripción de objetos. 8.1. Transformaciones morfológicas en imágenes binarias 8.2. Transformaciones morfológicas en niveles de gris 8.3. Características de la región. 8.4. Características de la forma. 9.- Reconocimiento de objetos. 9.1. Conceptos previos. 9.2. Evaluación de un clasificador 9.3. El clasificador bayesiano. 9.4. Agrupamiento.
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Las actividades formativas y metodología son: - Clases magistrales, clases de resolución de dudas en grupos reducidos, presentaciones de los alumnos, tutorías individuales y trabajo personal del alumno; orientados a la adquisición de conocimientos teóricos (3 créditos ECTS). - Prácticas de laboratorio y clases de problemas en grupos reducidos, tutorías individuales y trabajo personal del alumno; orientados a la adquisición de habilidades prácticas relacionadas con el programa de la asignatura (3 créditos ECTS).
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 40
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 60
Bibliografía básica
  • Arturo de la Escalera. Visión por computador: fundamentos y métodos. Prentice Hall. 2001
  • Editado por: Alegre Gutiérrez, Enrique; Pajares Martinsanz, Gonzalo; de la Escalera Hueso, Arturo. . Conceptos y métodos en Visión por Computador. Comité Español de Automática. 2017
  • GONZALEZ, R. Digital image processing. Addison-Wesley.
Recursos electrónicosRecursos Electrónicos *
Bibliografía complementaria
  • Gary Bradski, Adrian Kaehler. Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library. O'Reilly Media. 2008
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El programa de la asignatura y la planificación semanal podrían sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.