Temas Avanzados en Visión por Computador

Última modificación: 20-05-2016
240AR052 - Temas Avanzados en Visión por Computador
Unidad responsable:
240 - ETSEIB - Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial de Barcelona
Unidad que imparte:
707 - ESAII - Departamento de Ingeniería de Sistemas, Automática e Informática Industrial
Curso:
2016
Titulación:
MÁSTER UNIVERSITARIO EN AUTOMÁTICA Y ROBÓTICA (Plan 2012). (Unidad docente Optativa)
Créditos ECTS:
4,5
Idiomas docencia:
Inglés
Profesorado
Responsable:
JUAN ARANDA LÓPEZ
Metodologías docentes
La metodología del curso será a través de clases magistrales de 2 h/Sesión, donde el profesor explicará la teoría e
introducirá ejercicios para mejorar la comprensión de la materia.
Los ejercicios consistirán en problemas expuestos y resueltos en clase (en la pizarra), o en algunos casos pueden ser
códigos de programas (con la ayuda de un ordenador), así como prácticas de laboratorio.
A través del curso, el alumno deberá resolver al menos 3 ejercicios específicos de los diferentes temas de la asignatura.
Estos Ejercicios serán evaluados por el profesor y constituirán parte de la nota final.
Habrá también un proyecto corto que será seleccionado por el estudiante, donde el estudiante debe demostrar a los
conocimientos adquiridos. Este breve proyecto será presentado y evaluado en una presentación oral. Para la solución de
varios de los ejercicios y el proyecto, los estudiantes utilizarán una herramienta de programación de visión por
computador.
Objetivos de aprendizaje de la asignatura
El objetivo de la visión por computador es extraer datos de imágenes digitales. Se supone que los estudiantes han
aprendido los fundamentos del diseño de técnicas de visión por computador y sus aplicaciones en la asignatura
obligatoria de " Visión por Computador ".
Esta assignatura complementará los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos en Visión por Computador con temas
que pueden ser considerados aplicaciones fuera del estándar o de vanguardia.
La asignatura se divide en dos partes principales:
En primer lugar , con énfasis en la segmentación, descripción y métodos de reconocimiento, con el fin de obtener datos
simbólicos a partir de imágenes.
En segundo lugar se centra en la extracción de los datos geométricos de imágenes.
Los estudiantes aplicarán algunas de las técnicas que se presentan en un proyecto corto que consiste en la programación
de una solución a un problema dado, donde van a demostrar sus habilidades adquiridas.
Resultados del aprendizaje
- Comparar las diferentes técnicas de procesamiento de imágenes y procedimientos de visión por computador .
- Combinar e integrar diferentes técnicas y procedimientos.
- Seleccionar las herramientas adecuadas en función del problema a resolver.
- Proponer nuevos métodos o variaciones de los ya existentes.
- Tomar conciencia acerca de la dificultad de aplicación de soluciones generalizadas de visión por computador. Identificar
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soluciones que no son aplicables a un conjunto generalizado de aplicaciones.
Contenido obligatorio
- Transformaciones de imágenes.
- Segmentación de imagénes por la textura y color.
- Descripción robusta de las regiones y las imágenes.
- Visión estéreo.
- Extracción y reconstrucción 3D.
Horas totales de dedicación del estudiantado
Dedicación total: 112h 30m
Horas grupo grande:
0h
0.00%
Horas grupo mediano:
27h
24.00%
Horas grupo pequeño:
13h 30m
12.00%
Horas actividades dirigidas:
0h
0.00%
Horas aprendizaje autónomo:
72h
64.00%
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Contenidos
1. Introducción
Dedicación: 4h
Grupo grande/Teoría: 2h
Aprendizaje autónomo: 2h
Descripción:
Este tema se ocupará de:
· ¿Qué es avanzado en Visión por Computador?
· Contenidos del curso, objetivos y organización
Actividades vinculadas:
Classe Magistral
Objetivos específicos:
CB1, CB2, CB3, CB4, CB5, CG1, CG3, CG8, CT2, CT3, CT4, CT5, CT7, CE7, CE9, CE13
2. Transformaciones de imagenes
Dedicación: 8h
Grupo grande/Teoría: 3h
Grupo mediano/Prácticas: 1h
Aprendizaje autónomo: 4h
Descripción:
Este tema se refiere a:
· Fourier, DCT, Hadamard, Haar, Slant
· Wavelets
· Filtrado Bilateral
· Aplicación de descripción de la imagen y compresión de imágenes
Actividades vinculadas:
Clase magistral, resolución de problemas y aprendizaje autónomo a través de ejercicios
Objetivos específicos:
CB1, CB2, CB3, CB4, CB5, CG1, CG3, CG8, CT2, CT3, CT4, CT5, CT7, CE7, CE9, CE13
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3. Análisis de Texturas
Dedicación: 8h
Grupo grande/Teoría: 3h
Grupo mediano/Prácticas: 1h
Aprendizaje autónomo: 4h
Descripción:
Este tema se refiere a:
· Descriptores de texturas
· Métodos: Estadísticos, estructurales y sintácticos
· Aplicación de segmentación de imágenes
Actividades vinculadas:
Clase magistral, resolución de problemas y aprendizaje autónomo a través de ejercicios
Objetivos específicos:
CB1, CB2, CB3, CB4, CB5, CG1, CG3, CG8, CT2, CT3, CT4, CT5, CT7, CE7, CE9, CE13
4. Análisis de color
Dedicación: 8h
Grupo grande/Teoría: 3h
Grupo mediano/Prácticas: 1h
Aprendizaje autónomo: 4h
Descripción:
Este tema se refiere a:
· Espacios de color
· Constancia del color
· Descriptores para la invariancia de color
· plicación de segmentación de imágenes
Actividades vinculadas:
Clase magistral, resolución de problemas y aprendizaje autónomo a través de ejercicios
Objetivos específicos:
CB1, CB2, CB3, CB4, CB5, CG1, CG3, CG8, CT2, CT3, CT4, CT5, CT7, CE7, CE9, CE13
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5. Descriptores y métodos de reconocimiento
Dedicación: 8h
Grupo grande/Teoría: 3h
Grupo mediano/Prácticas: 1h
Aprendizaje autónomo: 4h
Descripción:
Este tema se refiere a:
· Descriptores: PCASIFT, SURF, GLOH, DASY, BREVES
· Reconocimiento de objetos: Bolsa de palabras, Constelaciones
Actividades vinculadas:
Clase magistral, resolución de problemas y aprendizaje autónomo a través de ejercicios
Objetivos específicos:
CB1, CB2, CB3, CB4, CB5, CG1, CG3, CG8, CT2, CT3, CT4, CT5, CT7, CE7, CE9, CE13
6. Correspondencia estereoscópica
Dedicación: 8h
Grupo grande/Teoría: 3h
Grupo mediano/Prácticas: 1h
Aprendizaje autónomo: 4h
Descripción:
Este tema se refiere a:
· Geometría Epipolar
· Problema de Correspondencia: aproximaciones dispersas y densas
· Métodos locales: medidas de distancia. Algoritmo de Shirai.
· Optimización Global: SSSD, Relajación, programación dinámica.
Actividades vinculadas:
Clase magistral, resolución de problemas y aprendizaje autónomo a través de ejercicios
Objetivos específicos:
CB1, CB2, CB3, CB4, CB5, CG1, CG3, CG8, CT2, CT3, CT4, CT5, CT7, CE7, CE9, CE13
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7. Reconstrucción 3D
Dedicación: 8h
Grupo grande/Teoría: 3h
Grupo mediano/Prácticas: 1h
Aprendizaje autónomo: 4h
Descripción:
Este tema se refiere a:
· Forma a partir de X: fotometría, sombra, enfoque, textura.
· Estructura a partir del movimiento. Factorización.
· Reconstrucción multivista: Coloreado de Voxel, Talla espacio, forams a partir de siluetas.
· Los métodos activos: aviones con láser, juegos de puntos, cámaras TOF, kinect, ¿
Actividades vinculadas:
Clase magistral, resolución de problemas y aprendizaje autónomo a través de ejercicios
Objetivos específicos:
CB1, CB2, CB3, CB4, CB5, CG1, CG3, CG8, CT2, CT3, CT4, CT5, CT7, CE7, CE9, CE13
8. Detección 3D monocular
Dedicación: 8h
Grupo grande/Teoría: 3h
Grupo mediano/Prácticas: 1h
Aprendizaje autónomo: 4h
Descripción:
Este tema se refiere a:
· Revisión de la geometría de la cámara
· Estimación de la Pose
· Detectores robustos
· Detección 3D no rígida
Actividades vinculadas:
Clase magistral, resolución de problemas y aprendizaje autónomo a través de ejercicios
Objetivos específicos:
CB1, CB2, CB3, CB4, CB5, CG1, CG3, CG8, CT2, CT3, CT4, CT5, CT7, CE7, CE9, CE13
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9. Forografia computacional
Dedicación: 4h
Grupo grande/Teoría: 2h
Aprendizaje autónomo: 2h
Descripción:
Este tema se refiere a:
· Fotografia con y sin flash
· Imagen y vídeo con la focal variable
Actividades vinculadas:
Clase magistral, resolución de problemas y aprendizaje autónomo a través de ejercicios
Objetivos específicos:
CB1, CB2, CB3, CB4, CB5, CG1, CG3, CG8, CT2, CT3, CT4, CT5, CT7, CE7, CE9, CE13
Planificación de actividades
1. PEQUEÑO PROYECTO DE VISIÓN POR
COMPUTADOR
Dedicación: 48h
Grupo pequeño/Laboratorio: 10h
Aprendizaje autónomo: 38h
Material de soporte:
Ordenadores y herramientas de software
Descripción de la entrega esperada y vínculos con la evaluación:
Presentación oral de los métodos desarrollados y resultados
Objetivos específicos:
Implementar la solución de visión por computador para un problema específico donde el estudiante debe
demostrar los conocimientos y habilidades adquiridas a lo largo del curso.
Este proyecto se implementará en un lenguaje de programación
Sistema de calificación
El sistema de evaluación consistirá en los siguientes elementos:
- Evaluación de los ejercicios: (30% de la notadel curso)
- Evaluación de un examen final: (30% de la notadel curso)
- Evaluación del proyecto corto: (40% de la notadel curso)
Normas de realización de las actividades
Por definir
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Bibliografía
Básica:
Szeliski, Richard. Computer vision : algorithms and applications [en línea]. London: Springer, cop. 2011 [Consulta:
10/12/2013]. Disponible a: <http://site.ebrary.com/lib/upcatalunya/docDetail.action?docID=10421311>. ISBN
9781848829343.
González, Rafael C; Woods, Richard E. Digital image processing. 3rd ed. Harlow: Pearson Prentice Hall, cop. 2008. ISBN
9780131687288.
Trucco, Emanuele; Verri, Alessandro. Introductory techniques for 3-D computer vision. Upper Saddle River: Prentice Hall,
cop. 1998. ISBN 0132611082.
Complementaria:
Hartley, Richard; Zisserman, Andrew. Multiple view geometry in computer vision. 2nd ed. Cambridge: Cambridge University
Press, 2003. ISBN 0521540518.
González, Rafael C; Woods, Richard E; Eddins, Steven L. Digital Image processing using MATLAB. 2nd ed. s.l: Gatesmark
Publishing, 2009. ISBN 9780982085400.
Klette, Reinhard; Schlüns, Karsten; Koschan, Andreas. Computer vision : three-dimensional data from images. Singapore:
Springer-Verlag, 1998. ISBN 9813083719.
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