Lan praktikoen helburua da ikaslea sistema hauen funtzionalitate ohikoenekin ohitzea:

irudi digitalen gaineko eragiketa, ordenagailu bidezko ikusmen-sistemen proiekzioarekin. Ikasleak

oinarrizko operadoreen propietateak eta haien konbinazioa ikasiko ditu. Ikasleak ordenagailu bidezko ikusmen sistemen egitura orokorra ezagutuko du, arazo zehatzetarako konfigurazio espezifikoak zehaztu ahal izanik. Ikasleak aplikazio-eremuei buruzko ikuspegi orokorra hartuko du, eta horrek aukera emango dio ordenagailu bidezko ikusmen proiektuen bideragarritasuna edo erabilgarritasuna zehazteko.



GAITASUNAK:



1. Ordenagailu bidezko ikusmenean oinarritutako sistema baten software-eskakizunak aztertzea.

2. Ikusmen-sistemen eta beste software-sistema batzuen arteko elkarreragingarritasuna ezartzea.

3. Ordenagailu bidezko ikusmenean oinarritutako irtenbideen azterketa kritikoa egiteko gaitasuna.

4. Problemak ebazteko artearen egoera definitzea, ordenagailu bidezko ikusmena erabiliz.



GAITASUN OROKORRAK

Irakasgaiaren konpetentziez gain, C4, C8 eta C9, C10 gaitasun orokorrak landuko dira, baita informatika adar komuneko RI6 eta RI15 gaitasunak ere, hurrengo dokumentuan agertzen diren moduan:

http://www.ehu.es/documents/340468/516505/Lista+de+competencias.pdf

1- Sarrera eta motibazioa

2- Irudi digitalaren oinarrizko formulazioak.

3- Irudia ateratzeko geometria.

4- Irudiak harrapatzeko nozio erradiometrikoak.

5- Koloretako espazioak.

6- Irudien transformazioak eta iragazketa.

7- Irudi bitarren gaineko binarizazioa eta prozesuak.

8- Irudien aurreprozesatzea eta zarata kentzea.

9- Irudien segmentazioa. Ertzak eta eskualdeak erauztea.

10- Irudiak tratatzeko metodo morfologikoak.

11- Bideoaren segmentazioa. Atzeko planoak ateratzea. fluxu optikoa

12- Ikusizko ezagutzarako ikaskuntza automatikoko teknikak.

13- Ikaskuntza sakoneko teknikak (deep learning)

Lana laborategian egiten denez, etengabeko interakzioa behar da tresnekin, bai eskola magistraletan, bai praktiketan, irakaskuntza magistralaren zati batek barne hartzen baitu irudiak, prozesuak eta emaitzak momentuan erakustea. Irakaskuntza kontzeptu eta aplikazioen inguruan antolatzen da.



Ikaslearen dedikazioa 60 ordu presentzial eta 60 lanordu pertsonalekoa da. Klaseak oinarrien aurkezpen magistraletan eta lan-proposamenetan antolatzen dira, ikasleak irakasleak emandako datuekin (irudiak edo bideoak) lan egin dezan.

Irakasgaia bi modutan gainditu ahal izango da: etengabeko ebaluazio bidez edo amaierako ebaluazio bidez. Ebaluazio jarraituaren baldintzak betetzen dituen ikasle batek amaierako ebaluazioa aukeratu nahiko balu, irakasgaiko irakasle arduradunei adierazi behar die nahi hori modu honetan eta epe hauetan: mezu bat idatziz, azken azterketa baino 10 aste lehenago.



Jarraian, bi ebaluazio-modu alternatiboetan kontuan hartu beharreko alderdi ezberdinen pisua laburbiltzen da.



Amaierako ebaluazioa

Derrigorrezko lan praktikoa aldez aurretik entregatu duten ohiko eta ezohiko deialdietarako adierazitako datetan idatzizko azterketak: % 100.



Etengabeko ebaluazioa

Etengabeko monitorizazioarekin lotutako ahozko probak: % 30

Lan eta praktiken ebaluazioa: % 40

Jarduera presentzialetan parte hartzearen balorazioa: % 30.

BEHARREZKO EZAGUTZA ETA TREBETASUNAK
Lan praktikoak Matlab-en egiten dira, aurretiko ezagutzak ez dira beharrezkoak baina ikaslearen errendimendu onena lortzen laguntzen dute.
Matlab-ek eta beharrezko tresna-kutxek hezkuntza-lizentzia korporatiboa dute, beraz, ikasleek beren ordenagailu pertsonaletan instalatu eta lana pertsonalki edo urrunetik egin dezakete COVID-19 pandemiaren ondorioz larrialdi-egoera deklaratzen bada.

Oinarrizko bibliografia

1.- B. Horn, Robot Vision,MIT Press

2.- Haralick, Shapiro, Computer and robot vision, Addison Wesley

3.- R.C. Gonzalez, R.E. Woods, Digital image processing, Pearson

4.- Pratt, Digital Image Processing, John Wiley & Sons

Gehiago sakontzeko bibliografia

1.- R Hartley y A Zisserman Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge University Press
2.- Computer Vision: Algorithms and Applications, Richard Szeliski,

Aldizkariak

IEEE Pattern recognition and machine intelligence
IEEE image processing
Acceso a Elsevier, Springer e IEEE.