Guia docente
DATOS IDENTIFICATIVOS 2023_24
Asignatura VISION ARTIFICIAL Código 00709213
Enseñanza
Descriptores Cr.totales Tipo Curso Semestre
6 Obligatoria CA
Idioma
Castellano
Prerrequisitos
Departamento
Responsable
Correo-e
Profesores/as
Web http://
Descripción general En esta asignatura se exponen los conceptos generales sobre visión artificial, lo que le permitirá al alumno diseñar sistemas de adquisición de imágenes, procesarlas y utilizarlas para analizar su contenido, detectar qué problemas son resolubles mediante técnicas de visión artificial y evaluar sistemas de visión artificial y los beneficios de su aplicación
Tribunales de Revisión
Tribunal titular
Cargo Departamento Profesor
Tribunal suplente
Cargo Departamento Profesor

Competencias
Código  
C2 CMECES2 Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
C4 CMECES4 Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado
C5 CMECES5 Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía

Resultados de aprendizaje
Resultados Competencias
Saber diseñar sistemas de adquisición de imágenes, procesarlas y utilizarlas para analizar su contenido, detectar qué problemas son resolubles mediante técnicas de visión artificial y evaluar sistemas de visión artificial y los beneficios de su aplicación C2
C4
C5

Contenidos
Bloque Tema
I. Sistemas de adquisición de imagen. II. Conceptos básicos sobre imagen digital III. Operaciones sobre imágenes: Preprocesamiento IV. Procesamiento automático de imagen: Segmentación, Representación y Descripción V. Reconocimiento de patrones

Planificación
Metodologías  ::  Pruebas
  Horas en clase Horas fuera de clase Horas totales
Tutorías 4 0 4
 
Simulación 6 2 8
Foros de discusión 6 6 12
 
Sesión Magistral 8 16 24
 
Realización y exposición de trabajos. 6 76 82
Asistencia a visitas, tutorías y diferentes sesiones formativas. 10 10 20
 
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologí­as
Metodologías   ::  
  descripción
Tutorías as tutorías se realizarán empleando los recursos de la plataforma de la ULE. Y se podrán realizar de forma presencial en horario semanal previa petición por parte del alumno, o en tutorias definidas por el profesor en horario acordado con el alumno.
Simulación Estrategia que reproduce en un laboratorio o una situación ficticia, situaciones laborales reales a las que los estudiantes, asumiendo su rol, deben dar respuesta.
Foros de discusión Actividad, a través de las TIC, donde se debaten temas diversos relacionados con el ámbito académico y/o profesional.
Sesión Magistral Sesión Magistral Presentación por parte del profesor de los contenidos de la asignatura. Al principio de cada bloque se realizará la introducción a los distintos apartados de los que consta; y se define al alumno los puntos principales más importantes de cada uno. Permite exponer los contenidos a los estudiantes y explicar los conceptos básicos del tema para facilitar la orientación, la preparación y el estudio del mismo.

Tutorías
 
Tutorías
descripción
Las tutorías se realizarán empleando los recursos de la plataforma de la ULE. Y se podrán realizar de forma presencial en horario semanal previa petición por parte del alumno, o en tutorias definidas por el profesor en horario acordado con el alumno.

Evaluación
  descripción calificación
Realización y exposición de trabajos. Se evaluará la presentación, el contenido y la claridad en el desarrollo explicativo de cada apartado. 80%
Asistencia a visitas, tutorías y diferentes sesiones formativas. Valoración de la actitud del alumno en las diferentes acciones formativas 20%
 
Otros comentarios y segunda convocatoria

Fuentes de información
Acceso a la Lista de lecturas de la asignatura

Básica
  • Richard Szeliski. Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer, 2011
  • (pdf available online: http://szeliski.org/Book/)
  • Pattern Classification (2nd Edition), by R.O. Duda, P.E. Hart, and D.G. Stork, Wiley-Interscience, 2000.
  • Alegre, E., Sánchez, L., Fernández, R.A. y Mostaza, J.C. (2003). Procesamiento Digital de Imagen: Fundamentos y Prácticas con Matlab. Secretariado de Publicaciones y Medios Audiovisuales de la Universidad de León.
  • González, R. C. y Woods, R. E. (2008). Digital Image Processing (Third Edition). Prentice Hall.
Complementaria
  • Pajares, G y de la Cruz, J.M. (2001). Visión por Computador. Ra-ma.
  • González, J. (2000). Visión por Computador. Paraninfo.
  • González, R. C. y Woods, R. E. (1996). Tratamiento digital de imágenes. Addison-Wesley /Diaz de Santos.
  • Shapiro, L. & Stockman G. (2001). Computer Vision. Prentice-Hall.
  • Parker, J.R. (1997). Algorithms for image processing and computer vision. John Wiley & Sons, Inc.
  • Trucco, E. & Verri, A. (1998). Introductory Techniques for 3-D Computer Vision. Prentice-Hall.
  • Maravall, D. (1993). Reconocimiento de formas y visión artificial. Ra-ma
  • Davies, E.R. (1996). Machine Vision: Theory, Alforithms, Practicalities. Academic Press.

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