Computer Vision26224
- Centre
- Faculty of Informatics
- Degree
- Grado en Inteligencia Artficial
- Academic course
- 2024/25
- Academic year
- 3
- No. of credits
- 6
- Languages
- Spanish
- Basque
- Code
- 26224
TeachingToggle Navigation
Teaching guideToggle Navigation
Description and Contextualization of the SubjectToggle Navigation
Please note that this subject is taught only in Spanish/Basque
Ordenagailu bidezko ikusmena teknika konputazionalen multzo bat da, gero eta gehiago erabiltzen dena
industrian, aplikazio medikoetan, robotikan eta gizaki-makina elkarrekintzan oinarritutako sistemetan, adibidez keinuen bidez edo informazio biometrikoa hartzean.
Skills/Learning outcomes of the subjectToggle Navigation
Please note that this subject is taught only in Spanish/Basque
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.
Theoretical and practical contentToggle Navigation
Please note that this subject is taught only in Spanish/Basque
0 - Sarrera
1 - Irudien oinarriak
2 - Irudien eraldaketak
3 - Ertzak eta ezaugarriak
4 - 3D, sakonera eta estereo-ikusmena
5 - Ikasketa sakona
6 - Irudiak ezagutzea
7 - Objektuen detekzioa
8 - Irudien segmentazioa
9 - Bideoen ulermena
10 - Auto-ikasketa
11 - Irudien sorkuntza
12 - Ikusmena eta hizkuntza
MethodologyToggle Navigation
Please note that this subject is taught only in Spanish/Basque
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.
Assessment systemsToggle Navigation
- Continuous Assessment System
- Final Assessment System
- Tools and qualification percentages:
- Written test to be taken (%): 30
- Realization of Practical Work (exercises, cases or problems) (%): 40
- Exhibition of works, readings ... (%): 30
Ordinary Call: Orientations and DisclaimerToggle Navigation
Please note that this subject is taught only in Spanish/Basque
Ikasleak bi aukera ditu: ebaluazio orokorra (lauhilekoaren amaieran) edo jarraitua. Ebaluazio jarraitua aukerakoa da, eta ikasleak ikaskuntza prozesuan aktiboki parte hartzea eskatzen du, eta lauhileko osoan aldizka lan egitea. Beraz, uste da ikasgelara joaten dela, eztabaidetan parte hartzen duela, gaiaren alderdi teorikoak aztertzen dituela, ariketak egiten dituela eta laborategiko saioetan ordenagailuekin lan egiten duela.
Erabiltzen den ebaluazio jarraituaren metodoak, ikasleak azterketetan egindako lana ez ezik, eskolan aktiboki parte hartzearen kalitatea, laborategiko lanak, idatzizko kontakizunaren argitasuna, ahozko aurkezpenean erakutsitako komunikazio-gaitasuna eta abar ere islatzen ditu.
Ebaluazio jarraitua lauhilekoaren hasieran aukeratzen da, eta ikasleak behin betiko erabakia har dezake (lauhilekoaren %60tik %80ra), irakasleak ikasleen errendimendua gainbegiratu ondoren. Ikasleak formulario bat bete behar du, non adieraziko baitira ebaluazioaren portzentajea eta ikasleak une horretan lortutako nota.
Ebaluazio jarraiturako azken erregistroa berresten ez bada, ikasleak azken ebaluazioaren sistema aukeratu duela ulertuko da.
EBALUAZIO JARRAITUA
A: Idatzizko azterketa -> 6/10
B: Proiektua -> 4/10
OHARRA: Idatzizko azterketa eta proiektua derrigorrezkoak dira eta gutxieneko nota bat eskatuko da bietan.
AZKEN EBALUAKETA
A: Idatzizko azterketa -> 7/10
B: Proiektua -> 3/10
OHARRA: Idatzizko azterketa eta proiektua derrigorrezkoak dira eta gutxieneko nota bat eskatuko da bietan.
Extraordinary Call: Orientations and DisclaimerToggle Navigation
Please note that this subject is taught only in Spanish/Basque
A: Idatzizko azterketa -> 7/10
B: Proiektua -> 3/10
OHARRA: Idatzizko azterketa eta proiektua derrigorrezkoak dira eta gutxieneko nota bat eskatuko da bietan.
Compulsory materialsToggle Navigation
Please note that this subject is taught only in Spanish/Basque
CONOCIMIENTOS Y DESTREZAS QUE SE REQUIEREN
Se realizan los trabajos practicos en Matlab, conocimientos previos no son un requisito pero si contribuyen al mejor rendimiento del alumno.
Matlab y las toolboxes requeridas tienen licencia educativa corporativa, por lo que los alumnos pueden instalarlas en sus ordenadores personales y realizar los trabajos de forma presencial o remota si se declara una situaciĆ³n de emergencia por la pandemia de COVID-19.
BibliographyToggle Navigation
Basic bibliography
Please note that this subject is taught only in Spanish/Basque
Richard Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer
R Hartley y A Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge University Press
I Goodfellow, Y Bengio, A Couville, Deep Learning, MIT Press
In-depth bibliography
Please note that this subject is taught only in Spanish/Basque
1.- R Hartley y A Zisserman Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge University Press
Revistas
Journals
Please note that this subject is taught only in Spanish/Basque
IEEE Pattern recognition and machine intelligence
IEEE image processing
International Journal of Computer Vision
Web addresses
Please note that this subject is taught only in Spanish/Basque
Stanford Convolutional Neural Networks for Visual Recognition: http://cs231n.stanford.edu/
Washington University Computer Vision: https://courses.cs.washington.edu/courses/cse455/22sp/
New York University Computer Vision: https://cs.nyu.edu/~fergus/teaching/vision/index.html
GroupsToggle Navigation
16 Teórico (Spanish - Tarde)Show/hide subpages
Weeks | Monday | Tuesday | Wednesday | Thursday | Friday |
---|---|---|---|---|---|
16-30 | 15:30-17:00 (1) | 14:00-15:30 (2) |
Teaching staff
16 Applied laboratory-based groups-1 (Spanish - Tarde)Show/hide subpages
Weeks | Monday | Tuesday | Wednesday | Thursday | Friday |
---|---|---|---|---|---|
16-30 | 17:00-18:30 (1) |
Teaching staff
31 Teórico (Basque - Mañana)Show/hide subpages
Weeks | Monday | Tuesday | Wednesday | Thursday | Friday |
---|---|---|---|---|---|
16-30 | 10:30-12:00 (1) | 09:00-10:30 (2) |
Teaching staff
31 Applied laboratory-based groups-1 (Basque - Mañana)Show/hide subpages
Weeks | Monday | Tuesday | Wednesday | Thursday | Friday |
---|---|---|---|---|---|
16-30 | 12:00-13:30 (1) |