Titulación | Tipo | Curso |
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4318299 Visión por Computador / Computer Vision | OB | 0 |
Puede consultar esta información al final del documento.
Grado en Ingeniería, Matemáticas, Física o similar.
Coordinadora del mòdulo: Dr. Gloria Haro
El objetivo de este módulo es aprender los principios de la reconstrucción en 3D de un objeto o de una escena a partir de múltiples imágenes o vídeos estereoscópicos. Para ello, primero se introducen los conceptos básicos de la geometría proyectiva y el espacio 3D. El resto de aspectos y aplicaciones teóricas se basan en estas herramientas básicas. Se estudiará el mapeo del mundo 3D al plano de la imagen, introduciendo diferentes modelos de cámara, sus parámetros y la forma de estimarlos (calibración de la cámara y autocalibración). Se estudiará la geometría que relaciona un par de vistas. Todos estos conceptos se aplicarán para obtener una reconstrucción 3D en las dos principales situaciones posibles: cámaras calibradas o sin calibrar. En particular, aprenderemos a: estimar la profundidad de los puntos de una imagen, extraer los puntos 3D subyacentes dados un conjunto de correspondencias puntuales en las imágenes, generar vistas nuevas, estimar el objeto 3D dado un conjunto de imágenes calibradas en color o imágenes binarias, y estimar un conjunto de puntos 3D dado un conjunto de imágenes no calibradas. Se estudiará la representación 3D en voxeles y mallas. Explicaremos la reconstrucción y modelado a partir de datos de Kinect, como un modelo particular de sensores que proporcionan una imagen de la escena junto con sus profundidades. Finalmente, veremos algunas técnicas para procesar nubes de puntos 3D. Los conceptos y técnicas aprendidas en este módulo se utilizan en aplicaciones reales que van desde la realidad aumentada, la digitalización de objetos, la captura de movimiento, la síntesis de nuevas vistas, la generación de efectosespeciales, la robótica, etc.
Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
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Tipo: Dirigidas | |||
Sesiones teóricas | 20 | 0,8 | CA01, CA06, KA04, KA12, SA04, SA10, SA15, SA17, CA01 |
Tipo: Supervisadas | |||
Sesiones de seguimiento de proyectos | 8 | 0,32 | CA01, CA06, KA04, KA12, SA04, SA10, SA15, SA17, CA01 |
Tipo: Autónomas | |||
Trabajo autónomo | 113 | 4,52 | CA01, CA06, KA04, KA12, SA04, SA10, SA15, SA17, CA01 |
Sesiones supervisadas: (Algunas de estas sesiones podrían ser en línea síncronas)
Sesiones dirigidas:
Trabajo autónomo:
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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Asistencia a sesiones | 0.05 | 0,5 | 0,02 | CA01, CA06, KA04, KA12, SA04, SA10, SA15, SA17 |
Examen | 0.4 | 2,5 | 0,1 | CA01, CA06, KA04, KA12, SA04, SA10, SA15, SA17 |
Proyecto | 0.55 | 6 | 0,24 | CA01, CA06, KA04, KA12, SA04, SA10, SA15, SA17 |
La nota final de este módulo se calculará con la siguiente fórmula:
Nota final = 0,4 x Examen + 0,55 x Proyecto + 0,05 x Asistencia
donde,
Examen: es la nota obtenida en el examen del módulo (debe ser >= 3).
Asistencia: es la nota derivada del control de asistencia a las sesiones (mínimo 70%)
Proyecto: es la nota proporcionada por el coordinador del proyecto a partir del seguimiento semanal del proyecto y de las entregas (debe ser >= 5). Todo de acuerdo con criterios específicos tales como:
Sólo los estudiantes que han suspendido (nota final < 5.0) podran hacer el examen de recuperación.
Libros:
Tutoriales:
Nombre | Grupo | Idioma | Semestre | Turno |
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(PLABm) Prácticas de laboratorio (máster) | 1 | Inglés | primer cuatrimestre | manaña-mixto |
(TEm) Teoría (máster) | 1 | Inglés | primer cuatrimestre | manaña-mixto |