|
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 |
|
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 |
| 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.
|
| Metodologies :: Proves |
| |
Competències |
(*) Hores a classe
|
Hores fora de classe
|
(**) Hores totals |
| Activitats Introductòries |
|
1 |
1.5 |
2.5 |
| Presentacions / exposicions |
|
1 |
1.5 |
2.5 |
| Treballs |
|
13 |
19.5 |
32.5 |
| Lectura de documentació escrita / gràfica elaborada |
|
26 |
38.5 |
64.5 |
| Fòrums de discussió |
|
1 |
1.5 |
2.5 |
| Atenció personalitzada |
|
1 |
0 |
1 |
| |
| Proves objectives de tipus test |
|
2 |
5 |
7 |
| |
(*) 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
| |
Descripció |
| Activitats Introductòries |
Presentació de l’assignatura: motivació, objectius, continguts, metodologia docent, bibliografia i avaluació. |
| Presentacions / exposicions |
Exposició oral per part dels alumnes de treballs d'aprofundiment en temes concrets de l'assignatura. Avaluació per part del professor. |
| Treballs |
Realització autònoma en grups de dos estudiants de treballs pràctics relacionats amb els principals temes de l'assignatura. Utilització pràctica de simuladors. Elaboració d’un informe escrit. Avaluació final pel professor. |
| Lectura de documentació escrita / gràfica elaborada |
Els estudiants han de preparar els temes del curs. |
| Fòrums de discussió |
Compartir preguntes amb el professor i els companys en el Fòrum. Qualsevol, mestre o companys, pot respondre a les preguntes.
La col·laboració entre ells és part del procés d'aprenentatge.
|
| Atenció personalitzada |
Atenció per part del professor a cada estudiant. |
|
Descripció |
|
Consultes/Tutories: Resolució de dubtes teòrics i pràctics. Correcció de pràctiques. Revisió d’exàmens. |
|
Metodologies |
Competències
|
Descripció |
Pes |
|
|
|
|
| Presentacions / exposicions |
|
Presentació oral. Avaluació final pel professor. |
30 |
| Treballs |
|
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. |
50 |
| Proves objectives de tipus test |
|
Realització de proves tipus test. |
20 |
| Altres |
|
|
|
| |
|
Altres comentaris i segona convocatòria |
|
L'estudiant haurà d'anar a segona convocatòria amb cadascuna de les proves avaluatives que no hagi superat a la primera convocatòria. |
| 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
|
|
(*)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 |
|