Código	9398	Descripción
Crdts. Teor.	3	SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES. VISIÓN TRIDIMENSIONAL Y DEL MOVIMIENTO. RECONOCIMIENTO DE OBJETOS. APLICACIONES DE LA VISIÓN ARTIFICIAL.
Crdts. Pract.	3
A efectos de intercambios en programas de movilidad, la carga de esta asignatura equivale a 7,5 ECTS.

Departamentos y Áreas
Departamentos	Área	Crdts. Teor.	Crdts. Pract.	Dpto. Respon.	Respon. Acta
CIENCIA DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL	CIENCIA DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL	3	3

Estudios en los que se imparte

Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas - plan 2001

Pre-requisitos

Sin incompatibles

Incompatibilidades de matrícula por contenidos equivalentes
Esta asignatura es incompatible, por tener contenidos equivalentes, con las asignaturas siguientes:
Código	Asignatura
9212	VISIÓN ARTIFICIAL
9309	VISIÓN ARTIFICIAL
6566	AMPLIACION DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Matriculados (2013-14)
Grupo (*)	Número
1	2
TOTAL	2

(*) 1: 1 - CAS

Ofertada como libre elección (2013-14)

Sin departamento

Consulta Gráfica de Horario

Pincha aquí

Horario (2013-14)

Sin horario

Grupos de matricula (2013-14)
Grupo (*)	Cuatrimestre	Turno	Idioma	Distribución (letra nif)
1	2do.	M	CAS	desde - hasta -

(*) 1: 1 - CAS

Objetivos de las asignatura / competencias (2013-14)

* Entender el funcinamiento de los algoritmos modernos de Visión Artificial así como sus limitaciones y aplicaciones. * Implementar algoritmos de Visión Artificial en JavaVis.

Contenidos teóricos y prácticos (2013-14)

Contenidos teóricos ------------------- Tema 1: visión activa Tema 2: segmentación de regiones - Difusión anisotrópica - Crecimiento y partición - Modelos de textura - Segmentación con MRFs Tema 3: segmentación de contornos - Plantillas deformables - Snakes (contornos activos) Tema 4: reconocimiento - PCA: componentes principales - Matching de grafos - RBFs (funciones radiales) Tema 5: movimiento y tracking - Flujo óptico: Horn & Schunck - Tracking (Kalman/condensation) Tema 6: visión estéreo - Algoritmos estéreo - Calibración de cámara

Más información

http://www.dccia.ua.es/dccia/inf/asignaturas/VA/

Profesor/a responsable

ESCOLANO RUIZ , FRANCISCO JAVIER

Metodología docente (2013-14)

Clases teóricas y prácticas

Tipo de actividades: teóricas y prácticas

Laboratorios

Las prácticas consistirán en la implementación de algunos de los métodos vistos en clase para la resolución de un problema concreto relacionado con la visión artificial.

Profesores (2013-14)
	Grupo	Profesor/a
TEORIA COMPARTIDA DE 9309 Y 9398	1	ESCOLANO RUIZ, FRANCISCO JAVIER

Enlaces relacionados

Sin Datos

Bibliografía	Ordenar por título del libro Ordenar por profesor que lo recomienda
Inteligencia artificial : modelos, técnicas y áreas de aplicación Autor(es): Escolano Ruiz, Francisco Edición: Madrid : Thomson, 2003. ISBN: 84-9732-183-9 Recomendado por: ESCOLANO RUIZ, FRANCISCO JAVIER (*1) [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ]

(*1) Este profesor ha recomendado el recurso bibliográfico a todos los alumnos de la asignatura.

Fechas de exámenes oficiales (2013-14)
Convocatoria	Grupo (*)	fecha	Hora inicio	Hora fin	Aula(s) asignada(s)	Observ:
Pruebas extraordinarias de finalización de estudios	-1	26/11/2013				-
Periodo ordinario para asignaturas de segundo semestre y anuales	-1	09/06/2014	18:00	21:00	0039PS002	-
Pruebas extraordinarias para asignaturas de grado y máster	-1	08/07/2014	08:30	11:30	CS/S002	-

(*) 1: 1 - CAS

Instrumentos y criterios de evaluación (2013-14)

No especificado

La evaluación se basará por una parte en las prácticas de laboratorio y por otro en la realización de trabajos teóricos con carácter optativo.