Titulación | Tipo | Curso |
---|---|---|
2503758 Ingeniería de Datos | OB | 2 |
Puede consultar esta información al final del documento.
No hay prerrequisitos. Esta asignatura es bastante autocontenida. Sin embargo, en esta asignatura se tocarán temas relacionados con cálculo matemático, probabilidad y teoría de la señal. Problemas y prácticas en muchos casos serán pequeños programas, por lo que se necesita una buena base en matemáticas y en programación.
Los objetivos de la asignatura se pueden resumir en:
Conocimientos:
Conocer, entender y saber modelar la adquisición con diferentes sensores, especialmente con cámaras.
Describir y relacionar las fases en que se divide la solución a un problema de análisis de procesamiento de la señal.
Identificar las ventajas e inconvenientes de los algoritmos de procesamiento de imágenes.
Resolver problemas reales relacionados con técnicas de procesamiento de imágenes.
Entender los resultados y las limitaciones de las técnicas de visión en diferentes casos de estudio.
Saber escoger el algoritmo de procesamiento de imágenes más adecuado para solucionar una tarea dada.
Saber elegir las técnicas de visión por computador más adecuadas para solucionar problemas contextualizados.
Habilidades:
Reconocer las situaciones en las que la aplicación de algoritmos de procesamiento de imágenes puede ser adecuada para solucionar un problema.
Analizar el problema a resolver y diseñar la solución óptima aplicando las técnicas aprendidas.
Redactar documentos técnicos relacionados con el análisis y la solución de un problema.
Programar los algoritmos básicos para solucionar los problemas propuestos.
Evaluar los resultados de la solución implementada y valorar las posibles mejoras.
Defender y argumentar las decisiones tomadas en la solución de los problemas propuestos.
1. Introducción al tratamiento de la señal, imagen y vídeo
2. Formación de la imagen
3. Procesamiento de imágenes
4. Filtrado lineal (espacial)
5. Filtrado frecuencial
6. Filtrado no lineal
7. Transformaciones geométricas
8. Segmentación
9. Características
10. Clasificación
Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
---|---|---|---|
Tipo: Dirigidas | |||
Clase magistral | 12 | 0,48 | 5, 2, 4, 6, 1, 7 |
Prácticas de laboratorio | 15 | 0,6 | 5, 2, 4, 3, 6, 1, 7 |
Seminario de problemas | 14 | 0,56 | 5, 2, 4, 3, 6, 1, 7 |
Tipo: Supervisadas | |||
Análisis y diseño del proyecto | 15 | 0,6 | 5, 2, 4, 3, 1, 7 |
Documentación del proyecto | 10 | 0,4 | 5, 2, 4, 3, 1, 7 |
Tipo: Autónomas | |||
Estudio en grupo | 30 | 1,2 | 5, 2, 4, 3, 6, 1, 7 |
Estudio personal | 45 | 1,8 | 5, 4, 6, 1, 7 |
Las diferentes actividades que se llevarán a cabo en la asignatura se organizan de la siguiente manera:
Clases magistrales
Se expondrán los principales conceptos y algoritmos de cada tema de teoría. Estos temas suponen el punto de partida en el trabajo de la asignatura.
Seminarios de problemas
Serán clases con grupos reducidos de estudiantes que faciliten la interacción. En estas clases se plantearán casos prácticos que requieran el diseño de una solución en la que se utilicen los métodos vistos en las clases de teoría.
Prácticas de laboratorio
Habrá una serie de prácticas comunes que permitirán alcanzar unas competencias básicas en temas de processamient de señal, imagen y vídeo. Algunas de las sesiones se marcarán como sesiones de control donde se deberá entregar una práctica. En estas sesiones los grupos deberán explicar el trabajo hecho y el profesor hará cuestiones a todos los miembros del grupo para valorar el trabajo realizado. La asistencia a estas sesiones es obligatoria.
En la segunda parte del semestre los alumnos en grupos de 4 o 5 prepararán exposiciones de diferentes temas y prepararán unas mini prácticas que tendrán que entregarles los compañeros de los otros grupos.
Los grupos y temas a repartir se concretarán la semana después del Examen Parcial.
La gestión de la docencia de la asignatura se hará a través del Campus Virtual (https://cv.uab.cat/), que servirá para poder ver los materiales, gestionar los grupos de prácticas, realizar las entregas correspondientes, ver las notas, comunicarse con los profesores, etc.
Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.
Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
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Proyecto grupal | 25% | 1 | 0,04 | 5, 2, 4, 3, 6, 1, 7 |
Pruebas escritas individuales | 30% | 6 | 0,24 | 5, 4, 3, 6 |
Validacións de les prácticas | 45% | 2 | 0,08 | 5, 4, 3, 6, 1, 7 |
Esta asignatura no contempla el sistema de evaluación única. La evaluación es continua. El alumno ve en todo momento su evolución en la asignatura.
Hay dos bloques diferenciados:
Bloque 1
La nota del Bloque 1 se formará a partir de la media de las notas de las prácticas y el resultado de un examen parcial. El examen parcial evaluará tanto temas teóricos como conocimientos sobre las implementaciones de los laboratorios. El 30% de la nota del Bloque 1 será del Examen Parcial. Las entregas de las prácticas son grupales, pero se evaluarán individualmente durante sesiones de control.
Bloque 2
Las entregas se realizarán en grupos de 4 o 5 alumnos. Cada grupo preparará y expondrá un tema del temario. Además de la exposición el grupo deberá preparar tres preguntas tipo test para el examen final y una mini práctica para sus compañeros de clase. Se evaluará también la retroalimentación que se da a sus compañeros. Este proyecto forma 50% de la nota del Bloque 2. La nota será individual porque se multiplicará por un factor basado en la coevaluación de los compañeros de grupo.
El peso del examen final es 30% de la nota del Block 2, y las entregas de prácticas contribuyen 20% de esta nota.
La Nota Final de la asignatura se obtiene combinando la evaluación de ambos bloques
Nota Final = 0.5 * Nota Bloque 1 + 0.5 Nota Bloque 2
No hay notas mínimas en ninguna de las evaluaciones excepto en la nota final. La nota por aprobar la asignatura es 5.0.
Proceso de recuperación: Los dos exámenes y el 50% de las prácticas son recuperables. El estudiante puede presentarse a la recuperación siempre que se haya presentado a un conjunto de actividades que representenun mínimo de dos terceras partes de la calificación total de la asignatura. De éstos, se podrán presentar a la recuperación aquellos estudiantes que tengan como media de todas las actividades de la asignatura una calificación superior a 3,5.
Criterios para Matrícula de Honor: Otorgar una calificación de matrícula de honor es decisión del profesorado responsable de la asignatura. La normativa de la UAB indica que las MH sólo podrán concederse a estudiantes que hayan obtenido una calificación final igual o superior a 9.00. Puede otorgarse hasta un 5% de MH del total de estudiantes matriculados.
Criterios para la calificación No Evaluable: Un estudiante se considerará no evaluable (NA) sólo si no se ha presentado a las actividades de pruebas escritas del Bloque 1 y el Bloque 2.
Programación de actividades de evaluación: Las fechas de evaluación continua y entrega de trabajos se publicarán en la página web de la asignatura y en el Campus Virtual y pueden estar sujetas a cambios de programación por motivos de adaptación a posibles incidencias; siempre se informará en la página web de la asignatura y en el Campus Virtual sobre estos cambios, ya que se entiende que la página web de la asignatura y el Campus Virtual son los mecanismos habituales de intercambio de información entre profesor y estudiantes.
Procedimiento de revisión: Para cada actividad de evaluación, se indicará un lugar, fecha y hora de revisión en la que el estudiante podrá revisar la actividad con el profesor. En este contexto, se podrán realizar reclamaciones sobre la nota de la actividad, que serán evaluadas por el profesorado responsable de la asignatura. Si el estudiante no se presenta a esta revisión, no se revisará posteriormente esta actividad.
Uso de herramientas de IA (p. ej. ChatGPT): El uso de este tipo de herramientas sólo estará restringido en las pruebas escritas (controles de teoría, controles de problemas y pruebas de validación de prácticas). Esto significa que es imprescindible que haga un uso crítico de estas herramientas, es decir, que las utilice para aprender no para copiar.
Nota sobre plagios: Sin perjuicio de otras medidas disciplinarias que se estimen oportunas, y de acuerdo con la normativa académica vigente, las irregularidades cometidas por uno o una estudiante que puedan conducir a una variación de la calificación en una actividad evaluable se calificarán con un cero (0). Las actividades de evaluación calificadas de esta forma y por este procedimiento no serán recuperables. Si es necesario superar cualquiera de estas actividades de evaluación para aprobar la asignatura, esta asignatura quedará suspendida directamente, sin oportunidad de recuperarla en el mismo curso. Estas irregularidades incluyen, entre otras:
La nota numérica del expediente será el valor menor entre 3.0 y la media ponderada de las notas en caso de que el estudiante haya cometido irregularidades en un acto de evaluación (y por tanto no será posible el aprobado por compensación).
En resumen: copiar, dejar copiar o plagiar en cualquiera de las actividades de evaluación equivale a un SUSPENSO con nota inferior a 3.0.
MatLab
Python
Nombre | Grupo | Idioma | Semestre | Turno |
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(PAUL) Prácticas de aula | 81 | Inglés | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
(PAUL) Prácticas de aula | 82 | Catalán | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |