Datos Identificativos 2012/13
Asignatura (*) Técnicas avanzadas de procesamento de imaxes Código 614451240
Titulación
Mestrado Universitario en Enxeñaría de Sistemas Informáticos
Descriptores Ciclo Período Curso Tipo Créditos
Mestrado Oficial 2º cuadrimestre
 Segundo Optativa 4
Idioma
Castelán
Prerrequisitos
Departamento Computación
Coordinación
Gonzalez Penedo, Manuel
 Correo electrónico
manuel.gpenedo@udc.es
Profesorado
Barreira Rodriguez, Noelia
Gonzalez Penedo, Manuel
 Correo electrónico
noelia.barreira@udc.es
manuel.gpenedo@udc.es
Web http://http://www.varpa.es
Descrición xeral

Competencias do título
Código Competencias da titulación
A13 Robótica e automatización de procesos.
B1 Capacidade de análise e síntese.
B2 Capacidade de organización e planificación de proxectos informáticos.
B3 Capacidade de xestión da información.
B4 Capacidade de resolución de problemas.
B5 Toma de decisións.
B6 Traballo en equipo.
B8 Razoamento crítico.
B10 Aprendizaxe autónoma.
B11 Adaptación a novas situacións.
B12 Creatividade.
B14 Iniciativa e espírito emprendedor.
C1 Expresarse correctamente, tanto de forma oral coma escrita, nas linguas oficiais da comunidade autónoma.
C2 Dominar a expresión e a comprensión de forma oral e escrita dun idioma estranxeiro.
C3 Utilizar as ferramentas básicas das tecnoloxías da información e as comunicacións (TIC) necesarias para o exercicio da súa profesión e para a aprendizaxe ao longo da súa vida.
C6 Valorar criticamente o coñecemento, a tecnoloxía e a información dispoñible para resolver os problemas cos que deben enfrontarse.

Resultados de aprendizaxe
Competencias de materia (Resultados de aprendizaxe) Competencias da titulación
Comprender los conceptos avanzados en el campo del Procesado Digital de imágenes orientado sobre diferentes problemáticas actuales. AP13
 BP3
BP4
BP10
BP11
BP12
 CM6
Conocer las técnicas disponibles para la evaluación de los sistemas basados en Visión Artificial enfocados hacia la biometría, recuperación de información visual y modelado de sólidos AP13
 BP3
BP4
BP10
BP11
BP12
 CM6
Ser capaz de aplicar las distintas técnicas de aprendizaje empleando una metodología adecuada. BP11
BP12
BP14
 CM3
Análisis y compresión de aplicaciones reales, tanto de sus técnicas como de su metodología. BP1
BP2
BP4
BP5
 CM6
Aprender a redactar documentos científicos BP6
BP8
 CM1
CM2

Contidos
Temas Subtemas
1 Biometría. Indentificación Automática

 1.1. Introducción
1.2. Historia
1.3. Funcionamiento y Rendimiento
1.4. Procesos de Autenficación e Identificación de Personas
1.5. Sistemas Biométricos
1.5.1. Sistemas basados en comportamientos
- Análisis de Voz
- Análisis de Firma
- Análisis corporal
1.5.2. Sistemas basados en rasgos fisiológicos
- Huella Dactilar.
- Iris.
- Geometría de Manos.
- Retina
- Geometría de la Cara.
1.5.3. Comparativas.
1.6. Biometría en la Sociedad
2 Operadores de Interés.

 2.1 Introducción a los operadores de interés.

2.2. Operadores de interés basados en bordes y esquinas.
2.2.1. Operador EBR (Edge-Based Regions).
2.2.2. Operador afín de Harris.
2.2.3. Operador SIFT (Scale Invariant Feature Transform).

2.3. Operadores de interés basados en intensidad.
2.3.1. Operador MSER (Maximum Stable Extremal Regions).
2.3.2. Operador IBR (Intensity-Based Regions).
2.3.3. Operador de Kadir.

2.4. Aplicaciones prácticas de los operadores de interés.
3 Procesado 3D 3.1. Introducción a las técnicas de procesado en 3D

3.2. Modelado de superficies y sólidos
3.2.1. Modelado poligonal
3.2.2. Triangulaciones
3.2.3. Superficies implí­citas
3.2.4. Modelos paramétricos

3.3. Visión estereoscópica
3.3.1. Geometría epipolar
3.3.2. Correspondencia
3.3.3. Reconstrucción 3D

3.4. Modelos deformables en 3D

Planificación
Metodoloxías / probas Horas presenciais Horas non presenciais / traballo autónomo Horas totais
Sesión maxistral 10 10 20
Lecturas 0 8 8
Traballos tutelados 20 30 50
Presentación oral 10 10 20
 
Atención personalizada 2 0 2
 
*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado

Metodoloxías
Metodoloxías Descrición
Sesión maxistral Exposición oral complementada con el uso de medios audiovisuales y la introducción de algunas preguntas dirigidas a los estudiantes, con el objetivo de transmitir conocimiento así como de estimular el razomaniento crítico del estudiante.
Lecturas Conjunto de textos y documentación escrita, principalmente en lengua extranjera (inglés), que se ha recogido y editado como fuente de información y profundización en los contenidos trabajados en las clases magistrales.
Traballos tutelados Trabajo específico sobre alguna problemática real.
Presentación oral El alumno realizará una exposición oral en clase de alguna temática del programa y sobre los trabajos tutelados efectuados.

Atención personalizada
Metodoloxías
Traballos tutelados
Descrición
Dado que los trabajos tutelados estarán basados en un problema elegido por cada grupo de trabajo será necesario tanto el seguimiento periódico del trabajo con el fin de guiar su desarrollo y asegurar su calidad, así como permitir a los alumnos aclarar con el profesor dudas particulares del proyecto elegido. Para el seguimiento de los trabajos tutelados se establerá un calendario de tutorías presenciales. Además, se contará con un espacio de tutorías virtuales a donde el alumno podrá enviar tambien sus consultas.

Avaliación
Metodoloxías Descrición Cualificación
Traballos tutelados Análisis, coordinación en los grupos, desarrollo, iniciativa. Resolución de la problemática 40
Presentación oral Claridad, Síntesis y Comprensión tanto de la temática a exponer como del trabajo tutelado realizado. 45
Sesión maxistral Asistencia y Participación 10
Lecturas Compresión y Análisis 5
 
Observacións avaliación

Fontes de información
Bibliografía básica

Anil Jain (1998). Biometrics. Personal Identification in Networked Society. Kluwer Academic Publishers

D. Terzopoulos, A. Witkin and M. Kass (1988). Constraints on Deformable Models: Recovering 3D Shape and Nonrigid Motion. Artificial Intelligence, 36(1), 91-123,

D. G. Lowe. (2004). Distinctive image features from scale-invariant keypoints.. International Journal of Computer Vision 60(2), pp. 91-110

M. Sonka, V. Hlavac, R. Boyle (1999). Image Processing, Analysis and Machine Vision. Prentice Hall

L.C.Jain y col. (1999). Intelligent biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition.. The CRC Press

T.Tuytelaars y L. Van Gool (2004). Matching widely separated views based on affine invariant regions. International Journal on Computer Vision 59(1), pp. 61-85,

T. Kadir, A. Zisserman, M. Brady (2004). n affine invariant salient region detector. European Conference on Computer Vision, pp. 404-416

E. Trucco and A. Verry (1998). ntroductory Techniques for 3-D Computer Vision. Prentice Hall, Inc.

J. Matas, O. Chum, M. Urban, T. Pajdla (2002). Robust wide baseline stereo from maximally stable extremal regions.. British Machine Video Conference, pp. 384-393

K. Mikolajczyk, C. Schmid (2004). Scale and affine invariant interest point detectors. International Journal on Computer Vision 60(1), pp. 63-86

O. Faugeras (1993). Three-Dimensional Computer Vision: a Geometric Viewpoint. MIT press

Bibliografía complementaria


Recomendacións
Materias que se recomenda ter cursado previamente
Visión Artificial/614407235

Materias que se recomenda cursar simultaneamente

Materias que continúan o temario

Observacións


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