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Visión por computador: análisis y reconocimiento de documentos

Datos generales de la materia

Modalidad
Presencial
Idioma
Inglés

Profesorado

NombreInstituciónCategoríaDoctor/aPerfil docenteÁreaEmail
ARGANDA CARRERAS, IGNACIOUniversidad del País Vasco/Euskal Herriko UnibertsitateaVisitante IkerbaskeDoctorNo bilingüeCiencia de la Computación e Inteligencia Artificialignacio.arganda@ehu.eus

Competencias

DenominaciónPeso
Entender los fundamentos de las imágenes, así como su tratamiento para un sistema de Visión por computador. Adquirir la jerga necesaria para entender los artículos relacionados con tratamiento de imagen y reconocimiento de patrones. Utilizar herramientas genéricas de Visión por computador y específicas en el Análisis de Documentos. Optimización de los programas en el área de tratamiento de imágenes.100.0 %

Tipos de docencia

TipoHoras presencialesHoras no presencialesHoras totales
Magistral152237
Seminario5813
P. Ordenador101525

Actividades formativas

DenominaciónHorasPorcentaje de presencialidad
Actividades propuestas por el equipo docente a través de la plataforma virtual0.00 %
Clases expositivas10.0100 %
Elaboración de informes y exposiciones15.030 %
Estudio sistematizado20.00 %
Horas de contacto virtual a través de la plataforma (participación en foros, consulta de dudas, etc)0.0100 %
Interacción con el docente en entornos virtuales0.030 %
Lectura y análisis prácticos20.050 %
Talleres de aplicación10.0100 %
Videoconferencias0.0100 %

Sistemas de evaluación

DenominaciónPonderación mínimaPonderación máxima
Asistencia y Participación15.0 % 25.0 %
Exposiciones30.0 % 40.0 %
Otros0.0 % 10.0 %
Participación en los foros15.0 % 25.0 %
Pruebas de evaluación a distancia75.0 % 85.0 %
Trabajos Prácticos30.0 % 40.0 %

Temario

Tema 1 FUNDAMENTOS DE LA LUZ Y DEL COLOR

Tema 2 TRATAMIENTO DE LA IMAGEN: TRANSFORMADAS, OPERADORES, FILTROS¿

Tema 3 SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES: BORDES, FONDO, ZONAS, TEXTURAS¿

Tema 4 RECONOCIMIENTO: APRENDIZAJE, CARACTERÍSTICAS, CLASIFICADORES¿

Tema 5 OPTIMIZACIÓN DEL SOFTWARE: MEJORA RENDIMIENTO EN MEMORIA CACHE, CLONING, IN-LINE¿.

Tema 6 PROCESADORES PARA EL TRATAMIENTO DE IMAGEN

Bibliografía

Bibliografía básica

¿ Visión por computador. Gonzalo Pajares y Jesús M. de la Cruz. Rama.2001

¿ Character Recognition Systems. M. Cheriet, N. Karma, Cheng-Lin Liu, Ching Y. Suen. Wiley. 2007.

¿ Compilers. Principles, Techniques and Tools. A. Aho, M. Lan, R. Seto and J. Ullman. Pearson, Addison Wesley. 2007.

¿ Optimizing Compilers for Modern Architectures. Randy Allen, Ken Kennedy. Morgan Kaufmann. 2002.

¿ Visión por computador. Gonzalo Pajares y Jesús M. de la Cruz. Rama.2001

¿ Character Recognition Systems. M. Cheriet, N. Karma, Cheng-Lin Liu, Ching Y. Suen. Wiley. 2007.

¿ Compilers. Principles, Techniques and Tools. A. Aho, M. Lan, R. Seto and J. Ullman. Pearson, Addison Wesley. 2007.

¿ Optimizing Compilers for Modern Architectures. Randy Allen, Ken Kennedy. Morgan Kaufmann. 2002.

Bibliografía de profundización

Un poco de neurobiología, biología, medicina¿:

La consciencia. Christof Koch. Ariel. 2005.

Fisiología del Ojo. William M. Hart, Jr. Mosby/Doyma. 1994.

Inteligencia Visual. Donald. D. Hoffman. Paidos. 2000.

Fotografía:

Fotoshop CS3 para Fotógrafos. Martin Evening. Anaya. 2007.

Restauración Digital de Fotografía. Ctein. Anaya. 2007.

Fotogrametría digital. Tony Schenk. Marcombo. 2002

Revistas

Pattern Recognition. (PR).

IEEE Transactions on Pattern Analisys and Machine Intellingence. (PAMI).

International Journal of Document Analysis and Recognition (IJDAR)..

International Conference on Document Analysis and Recognition.(ICDAR).

International Conference on Pattern Recognition (ICPR).

International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition. (ICFHR).

Enlaces

Iternational Association for Pattern Frecognition. (IAPR): www.iapr.org

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