Reconocimiento de patrones Código:  M0.511    :  5
Consulta de los datos generales   Descripción   Conocimientos previos   Información previa a la matrícula   Objetivos y competencias   Contenidos   Consulta de los materiales de los que dispone la asignatura   Materiales y herramientas de apoyo   Informaciones sobre la evaluación a la UOC   Consulta del modelo de evaluación  
ATENCIÓN: Este es el plan docente de la asignatura para el primer semestre del curso 2020-2021. Os servirá para planificar la matrícula (consultad si la asignatura se ofrece este semestre en el espacio del Campus Más UOC / La Universidad / Planes de estudios). Una vez empiece la docencia, tenéis que consultarlo en el aula. (El plan docente puede estar sujeto a cambios).

El curso de Reconocimiento de Patrones introducirá al estudiante a las técnicas que permiten extraer información de un conjunto de datos. En particular el curso se centra en el reconocimiento de patrones dentro del contexto de la visión por computador. Las imágenes son una de las principales fuentes de información utilizadas por el cerebro humano a nivel perceptivo para tomar decisiones. Como consecuencia, el reconocimiento de patrones dentro del contexto de la visión por computador tiene un gran interés, especialmente hoy en día que tenemos a nuestra disposición una enorme cantidad de datos visuales que no es posible analizar a mano. Las aplicaciones a nivel práctico del reconocimiento de patrones en el contexto de la visión artificial son muchas. Por ejemplo la seguridad, la medicina, la inspección automática, o la navegación automática.

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  • Requisitos: Capacidad para leer textos científicos en inglés. Conocimientos básicos de estadística (nivel licenciatura o ingeniería).
  • Bibliografia (material del curso): D.A. Forsyth, J. Ponce, 2012. "Computer Vision: A Modern Approach", 2/E, Pearson Education.

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  • Profesor Coordinador: Dra. Ágata Lapedriza 
  • Créditos: 5
  • Descripción: En el presente curso se introducirá al estudiante en el conjunto de técnicas que nos permiten extraer información de un conjunto de datos. Como aplicación, la asignatura se centrará en extraer información de alto nivel del entorno, a partir de información capturada mediante cámaras. En este caso el objetivo es aprender a reconocer objetos en entornos reales y de forma completamente automática. Las imágenes son una de las fuentes de información más importante que el cerebro humano utiliza a nivel perceptivo para tomar decisiones. En este contexto, diferentes muestras de un mismo objeto tienen en común una serie de patrones, que deben ser detectados, modelados y posteriormente clasificados para su reconocimiento. El curso pretende capacitar al estudiante para conocer las técnicas probabilísticas y de optimización matemática vinculadas al reconocimiento de patrones. 
  • Requisitos: Capacidad para leer textos científicos en inglés. Conocimientos básicos de matemáticas y estadística.
  • Bibliografía prevista: Módulos UOC.

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Este curso está orienteado al estudio de los conceptos fundamentales de la visión por computador, el reconocimiento de patrones y otros temas avanzados relacionados con los problemas de análisis y reconocimiento automático de imágenes complejas. En particular, los objetivos del aprendizaje son los siguientes:

 

  • Conocer cómo se forman las imágenes.
  • Conocer las principales técnicas de procesado de la imagen digital.
  • Entender cómo se percibe el color y conocer los espacios de representación del color.
  • Conocer las principales técnicas de reducción de la dimensionalidad (selección y extracción de características), tanto supervisadas como no supervisadas, y saberlas aplicar a problemas reales.
  • Conocer las principales técnicas de aprendizaje automático para la clasificación automática de datos y saberlas aplicar a problemas reales.

Las competencias específicas que se tratan en este curso son las siguientes:

 

A1. Capacidad para comprender y poder aplicar conocimientos avanzados de computacio¿n y me¿todos numéricos o computacionales a problemas de ingeniería.
A2. Capacidad para aplicar métodos computacionales, matemáticos y estadísticos para modelar, diseñar y desarrollar aplicaciones, servicios, sistemas inteligentes y/o sistemas basados en el conocimiento.

A3. Capacidad para aplicar los métodos matemáticos y computacionales a la resolución de problemas tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación.
A4. Capacidad para modelar problemas mediante un lenguaje matemático y resolverlos mediante un razonamiento formal.

A5. Capacidad para identificar teorías matemáticas necesarias para la construcción de modelos a partir de problemas de otras disciplinas.
A6. Capacidad para manejar software matemático y estadístico.
A9. Capacidad para analizar y procesar datos que permitan generar y gestionar información útil en la toma de decisiones.
A10. Capacidad para diseñar, implementar y validar algoritmos utilizando las estructuras más convenientes.

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Tema 1. Formación de la imagen: Modelos geométricos de la cámara. Modelos de iluminación. Geometría epipolar. Rectificación de la imagen.

Tema 2. Procesamiento de Imágenes:  Filtros lineales y convolución. Operaciones de suavizado. Operaciones morfológicas.

Tema 3. Análisis de Color: Percepción de color. Espacios de representación de color: lineales, no lineales.

Tema 4. Extracción de características: Características locales de la imagen: características geométricas; características de textura.

Tema 5. Segmentación de Imágenes: Agrupación (clustering). Grafos. Modelos probabilísticos.

Tema 6. Clasificación de Imágenes y Reconocimiento de Objetos: Clasificación supervisada. Estrategias de clasificación. Extracción de características para clasificación.

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MATLAB_ENG PDF

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Para los ejercicios prácticos se hará uso de los siguientes recursos:

 

ImageJ

http://rsb.info.nih.gov/ij/

 

Image Processing Learning Resources (HIPR2)

http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/hipr_top.htm

 

Image Recognition Laboratory

http://www.uni-koblenz.de/~lb/lb_downloads/

 

Web-enabled image processing operators (Canny, Gabor)

http://matlabserver.cs.rug.nl/

 

efg's Color Reference Library -- Color Science / Color Theory

http://www.efg2.com/Lab/Library/Color/Science.htm

 

The Color Space Conversions Applet

http://www.cs.rit.edu/~ncs/color/a_spaces.html

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La Normativa académica de la UOC dispone que el proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal del estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de los ejercicios realizados.

La falta de originalidad en la autoría o el mal uso de las condiciones en las que se hace la evaluación de la asignatura es una infracción que puede tener consecuencias académicas graves.

El estudiante será calificado con un suspenso (D/0) si se detecta falta de originalidad en la autoría de alguna actividad evaluable (práctica, prueba de evaluación continua (PEC) o final (PEF), o la que se defina en el plan docente), ya sea porque ha utilizado material o dispositivos no autorizados, ya sea porque ha copiado de forma textual de internet, o ha copiado de apuntes, de materiales, manuales o artículos (sin la citación correspondiente) o de otro estudiante, o por cualquier otra conducta irregular.

La calificación de suspenso (D/0) en la evaluación continua (EC) puede conllevar la obligación de hacer el examen presencial para superar la asignatura (si hay examen y si superarlo es suficiente para superar la asignatura según indique este plan docente).

Cuando esta mala conducta se produzca durante la realización de las pruebas de evaluación finales presenciales, el estudiante puede ser expulsado del aula, y el examinador hará constar todos los elementos y la información relativos al caso.

Además, esta conducta puede dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda.

La UOC habilitará los mecanismos que considere oportunos para velar por la calidad de sus titulaciones y garantizar la excelencia y la calidad de su modelo educativo.

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Esta asignatura sólo puede superarse a partir de la evaluación continua (EC). La nota final de evaluación continua se convierte en la nota final de la asignatura. La fórmula de acreditación de la asignatura es la siguiente: EC.

 

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