El objetivo del curso es proporcionar a los estudiantes el conocimiento teórico y metodológico sobre algoritmos y métodos para recuperación e indexado de información multimedia. Tras la finalización satisfactoria del curso, el alumno habrá adquirido (o progresado en la adquisición -en el caso de las transversales-) las siguientes competencias: 1. COMPETENCIAS TRANVERSALES/GENÉRICAS: 1.1. Capacidad de trabajo personal. 1.2. Capacidad de análisis y síntesis. 1.3. Capacidad para aplicar conceptos teóricos en casos prácticos. 1.4. Destrezas relacionadas con el trabajo en grupo y la colaboración con otros compañeros. 1.5. Destrezas relacionadas con la realización de presentaciones orales y escritas. 2. OBJETIVOS ESPECÍFIC0S: 2.1 Comprender los fundamentos del análisis de datos audio-visuales y sus aplicaciones. 2.2. Comprender los métodos básicos de representación y descripción de la voz, el audio, la imagen y el vídeo. 2.3. Comprender los métodos y tecnologías para el análisis de datos audiovisuales. 2.4. Comprender, diseñar e implementar tecnologías y métodos de indexado, recuperación y filtrado de información multimedia. CB1, CB2 CG3, CG11 ETEGITT9, ETEGITT3

El problema moderno de la sobrecarga de información provocado por la disponibilidad de cantidades inabarcables de información a través de internet hace que sean necesarios sistemas que nos permitan encontrar la información que buscamos y filtrarla o personalizarla en función de nuestras necesidades. Para ello es fundamental poder indexar automáticamente contenidos no sólo textuales sino también de audio (música, voz, etc.), imagen o vídeo, recurriendo a métodos basados en el propio contenido o en etiquetado colaborativo como el que tiene lugar en las redes sociales. Ejemplos de estos sistemas de gestión de la información multimedia son: buscadores como Google (así como sus variantes multimedia Google Image, Google Goggles, etc.), sistemas de recomendación y perfilado de usuarios como los de Amazon. 0. Panorámica del análisis de datos audiovisuales (audio & visual analytics) 1. Descriptores de voz, audio, imagen y vídeo 2. Métodos para el análisis de datos audiovisuales 3. Sistemas de recuperación y filtrado de información multimedia

Se proponen varios tipos de actividades formativas: clases de teoría y problemas, prácticas en laboratorio y proyecto final de laboratorio. Se adoptarán varios tipos de metodologías: clases magistrales y aprendizaje basado en problemas (con cantidad variable de supervisión y alcance) CLASES DE TEORÍA (2.5 ECTS) Las clases de teoría proporcionan una visión general de los principales conceptos teóricos y matemáticos así como de las herramientas básicas de análisis de voz, audio, imagen y vídeo PRÁCTICAS GUIADAS DE LABORATORIO (1.75 ECTS) Las prácticas de laboratorio se han diseñado con el propósito de que los alumnos apliquen las herramientas matemáticas presentadas en las clases teóricas a casos prácticos. Los estudiantes aprenderán a utilizar diferentes métodos de análisis de audio e imagen, como clustering de audio, reconocimiento de caras o indexado de texto, y a interpretar los resultados que obtengan en las prácticas. PROYECTO FINAL (1.75 ECTS) Los alumnos realizarán por grupos un sistema sencillo de análisis de audio o imagen (a su elección).