DADES IDENTIFICATIVES 2016_17
Assignatura (*) VISIÓ ARTIFICIAL I RECONEIXEMENT DE PATRONS Codi 17685105
Ensenyament
Eng. de la Seguretat Informàtica i Intel·ligència Artificial (2016)
Cicle 2n
Descriptors Crèd. Tipus Curs Període
4.5 Obligatòria Primer 1Q
Llengua d'impartició
Anglès
Departament Enginyeria Informàtica i Matemàtiques
Coordinador/a
PUIG VALLS, DOMÈNEC SAVI
Adreça electrònica susana.alvarez@urv.cat
domenec.puig@urv.cat
elnaz.jahani@urv.cat
Professors/es
ALVAREZ FERNANDEZ, SUSANA MARIA
PUIG VALLS, DOMÈNEC SAVI
JAHANI HERAVI, ELNAZ
Web http://consultar l'espai Moodle de l'assignatura
Descripció general i informació rellevant Introduir els conceptes fonamentals de Processament d'Imatges i aprofundir en temes avançats de Visió per Computador relacionats amb els problemes d'anàlisi i reconeixement automàtic d'imatges complexes. S'estudiaran els conceptes teòrics i es realitzaran aplicacions pràctiques amb eines conegudes de Processament d'Imatges i Visió per Computador.

Competències
Tipus A Codi Competències Específiques
 A1 Capacitat per integrar tecnologies, aplicacions, serveis i sistemes propis de la Seguretat Informàtica i Intel·ligència Artificial, en contextos més amplis i multidisciplinaris.
 A8 Capacitat de dissenyar i desenvolupar sistemes, aplicacions i serveis per a la protecció de la privacitat i la seguretat informàtica en sistemes ubics.
 A9 Capacitat per aplicar mètodes matemàtics, estadístics i d'intel·ligència artificial per modelitzar, dissenyar i desenvolupar aplicacions, serveis, sistemes intel·ligents i sistemes basats en el coneixement.
 A10 Capacitat per utilitzar i desenvolupar metodologies, mètodes, tècniques, programes d'ús específic, normes i estàndards de computació gràfica.
 A11 Capacitat per conceptualitzar, dissenyar, desenvolupar i avaluar la interacció persona-ordinador de productes, sistemes, aplicacions i serveis informàtics mitjançant tècniques avançades d'intel·ligència artificial.
 A12 Capacitat per a la creació i explotació d'entorns virtuals, i per a la creació, gestió i distribució de continguts multimèdia garantint la protecció de la privacitat i els drets d'autor mitjançant tècniques de seguretat informàtica i Intel·ligència Artificial.
 G1 Capacitat per projectar, calcular i dissenyar productes, processos i instal·lacions en els àmbits de la Seguretat Informàtica i Intel·ligència Artificial
 G2 Capacitat per a la modelització matemàtica, càlcul i simulació en centres tecnològics i d'enginyeria d'empresa, particularment en tasques d'investigació, desenvolupament i innovació en els àmbits de la Seguretat Informàtica i Intel·ligència Artificial
Tipus B Codi Competències Transversals
 CT2 Formular valoracions a partir de la gestió i ús eficient de la informació.
 CT3 Resoldre problemes complexes de manera crítica, creativa i innovadora en contextos multidisciplinars.
 CT4 Treballar en equips multidisciplinars i en contextos complexes.
 CT5 Comunicar idees complexes de manera efectiva a tot tipus d’audiències.
 CT7 Aplicar els principis ètics i de responsabilitat social com a ciutadà i com a professional.
Tipus C Codi Competències Nuclears

Resultats d'aprenentage
Tipus A Codi Resultats d'aprenentatge
 A1 Analitza els problemes i les seves causes des d'un enfocament global i de mitjà i llarg termini.
 A8 Sap desenvolupar tècniques avançades de visió artificial en càmeres i altres sistemes encastats i ubics
 A9 Sap implementar tècniques avançades de visió artificial.
 A10 Utilitza tècniques de computació gràfica
 A11 Integra sistemes artificials que interactuen amb humans mitjançant visió artificial
 A12  Analitza continguts multimèdia mitjançant tècniques de reconeixement de patrons i visió artificial
 G1 Integra els coneixements teòrics amb les realitats a les quals es poden aplicar.
 G2 Aplica les tècniques apreses en contextos concrets.
Tipus B Codi Resultats d'aprenentatge
 CT2 Formular valoracions a partir de la gestió i ús eficient de la informació.
 CT3 Resoldre problemes complexes de manera crítica, creativa i innovadora en contextos multidisciplinars.
 CT4 Treballar en equips multidisciplinars i en contextos complexes.
 CT5 Comunicar idees complexes de manera efectiva a tot tipus d’audiències.
 CT7 Aplicar els principis ètics i de responsabilitat social com a ciutadà i com a professional.
Tipus C Codi Resultats d'aprenentatge

Continguts
Tema Subtema
Tema 1.- Preprocessament d'imatges. Filtrat, compensació i millora d'imatges, operacions morfològiques.
Tema 2.- Extracció de característiques geomètriques. Identificació de cantonades, rectes i formes geomètriques bàsiques.
Tema 3.- Anàlisi de color i textura. Models de color, tipus de textura, extracció de característiques texturals,
mètodes geomètrics.
Tema 4.- Segmentació i classificació d’imatges. Segmentació no supervisada basada en contorns i regions, classificació
supervisada, mètodes teòrics de decisió, mètodes probabilístics, xarxes
neuronals.
Tema 5.- Visió estereoscòpica. Calibració de càmeres i sistemes de càmeres, geometria epipolar,
rectificació d'imatges, cerca de correspondències, triangulació.
Tema 6.- Percepció i modelatge tridimensional. Generació de mapes de profunditat, extracció d'elements geomètrics bàsics,
generació automàtica d'escenes, reconeixement d'escenes, hashing geomètric.

Planificació
Metodologies  ::  Proves
  Competències (*) Hores a classe
Hores fora de classe
(**) Hores totals
Activitats Introductòries
A1
1 1.5 2.5
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques
A1
A8
A10
A11
A12
G1
CT2
CT4
CT7
10 15 25
Presentacions / exposicions
CT5
1 1.5 2.5
Sessió Magistral
A1
A8
A9
A10
A11
G1
G2
25 33.5 58.5
Resolució de problemes, exercicis a l'aula ordinària
A1
A8
A9
A11
G2
CT3
CT5
4 6 10
Atenció personalitzada
CT2
CT3
CT7
1 0 1
 
Proves de desenvolupament
A9
G2
CT3
2 5 7
Proves objectives de preguntes curtes
A9
CT2
1 5 6
 
(*) En el cas de docència no presencial, són les hores de treball amb suport vitual del professor.
(**) Les dades que apareixen a la taula de planificació són de caràcter orientatiu, considerant l’heterogeneïtat de l’alumnat

Metodologies
Metodologies
  Descripció
Activitats Introductòries Presentació de l’assignatura: motivació, objectius, continguts, metodologia docent, bibliografia i avaluació.
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques Utilització pràctica de simuladors relacionats amb els continguts de l'assignatura i desenvolupament de noves funcionalitats.
Presentacions / exposicions Exposició oral per part dels alumnes de treballs d'aprofundiment en temes concrets de l'assignatura. Avaluació per part del professor.
Sessió Magistral Explicació de continguts teòrics per part del professor.
Resolució de problemes, exercicis a l'aula ordinària Realització autònoma en grups de dos estudiants de treballs pràctics relacionats amb els principals temes de l'assignatura. Elaboració d’un informe escrit. Avaluació final pel professor.
Atenció personalitzada Atenció per part del professor a cada estudiant en les hores de consulta del professor.

Atenció personalitzada
Descripció
Consultes/Tutories: Resolució de dubtes teòrics i pràctics. Correcció de pràctiques. Revisió d’exàmens.

Avaluació
Metodologies Competències Descripció Pes        
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques
A1
A8
A10
A11
A12
G1
CT2
CT4
CT7
Realització per part dels estudiants de treballs pràctics relacionats amb els principals temes de l'assignatura utilitzant les eines informàtiques de visió per computador explicades a les classes pràctiques. Elaboració d’un informe escrit. 40
Presentacions / exposicions
CT5
Realització autònoma en grups de dos estudiants de treballs pràctics relacionats amb els principals temes de l'assignatura. Elaboració d’un informe escrit. Presentació oral. Avaluació final pel professor. 20
Proves de desenvolupament
A9
G2
CT3
Realització de proves de desenvolupament 20
Proves objectives de preguntes curtes
A9
CT2
Proves objectives basades en preguntes curtes. 20
Altres  
 
Altres comentaris i segona convocatòria

Els estudiants que no aprovin l'avaluació contínua poden recuperar les parts suspeses o no presentades a la segona convocatòria.

En tots els exàmens escrits no es podrà portar cap tipus de dispositiu electrònic.


Fonts d'informació

Bàsica E. Trucco, A. Verri, Introductory Techniques for 3-D Computer Vision, Prentice Hall, 1998
L. Shapiro, G. Stockman, Computer Vision, Prentice Hall, 2001
D.A. Forsyth, Computer Vision: A Modern Approach, Pearson Education, 2012
N.J. Hackensack, Handbook of pattern recognition and computer vision, Imperial College Press, 2010
R. Szeliski, Computer vision: algorithms and applications, Springer, 2011

Complementària O. Faugeras, Three-Dimensional Computer Vision, MIT Press, 1993
E.R. Davies, Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities, Academic Press, 1997

Recomanacions


(*)La Guia docent és el document on es visualitza la proposta acadèmica de la URV. Aquest document és públic i no es pot modificar, llevat de casos excepcionals revisats per l'òrgan competent/ o degudament revisats d'acord amb la normativa vigent