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CAPITULO 0. Temas        Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial         Datos         Objetivos         Resumen ...
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Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial          ESPECIALIDAD:                      Ing. Mecatronica          CICLO:...
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Objetivos                      OBJETIVOS GENERALES          Desarrollar en el estudiante la lógica        aplicada a la re...
Objetivos    OBJETIVOS ESPECIFICOS    Conocimientos:    • Conocer las características básicas de un sistema de visión     ...
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Resumen    Fundamentos biológicos de la visión.    Tipos de visión: Diferentes casos.    Técnicas experimentales en vis...
Resumen    Adaptabilidad y control de la ganancia en visión.    Detección de características y nivel bajo de     procesa...
Resumen SUMILLA 2.   Fundamentos biológicos de la visión. 3.   Tipos de visión: Diferentes casos. 4.   Técnicas experiment...
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Metodología        METODO DE ENSEÑANZA – APRENDIZAJE      • Exposición en clase utilizando los medios        disponibles. ...
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Sistema de Evaluación  Sistema de Evaluación:      Tarea y Evaluación Personal (10)      Laboratorios (09)             ...
CAPITULO 0. Temas        Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial         Datos         Objetivos         Resumen ...
Bibliografía   •   R. C. González, R. E. Woods; Digital image processing;       Addison-Wesley, 2007.   •   N. Efford; Dig...
Recursos web 1.    http://es.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Portada 2.    http://www.cs.cmu.edu/~cil/vision.html 3.    http:...
Tarea 01   •    Realizar los mapas semántico y/o mapas conceptuales de        todo el contenido de la Diapositiva de la Se...
Presentación  Todas las fuentes deben presentarse en formato digital   (USB), dentro de una carpeta que lleve las inicial...
Agradecimiento      Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial           Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial ...
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  1. 1. Facultad de Ingeniería Electrónica y Mecatrónica Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial (ET410) Sesión: 0 Ing. José C. Benítez P.
  2. 2. CAPITULO 0. Temas Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial  Datos  Objetivos  Resumen  Metodología  Evaluación  Bibliografía Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 2
  3. 3. CAPITULO 0. Temas Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial  Datos  Objetivos  Resumen  Metodología  Evaluación  Bibliografía Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 3
  4. 4. Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial ESPECIALIDAD: Ing. Mecatronica CICLO: Decimo CREDITOS: 04 AÑO: Quinto HORAS/SEMANA: T2/P2 REGIMEN: Obligatorio EVALUACION: Tipo F PROFESOR: Ing. José Benítez P. jcbenitezp@gmail.com Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 4
  5. 5. CAPITULO 0. Temas Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial  Datos  Objetivos  Resumen  Metodología  Evaluación  Bibliografía Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 5
  6. 6. Objetivos OBJETIVOS GENERALES Desarrollar en el estudiante la lógica aplicada a la resolución de problemas a partir del conocimiento de la Visión Artificial. Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 6
  7. 7. Objetivos OBJETIVOS ESPECIFICOS Conocimientos: • Conocer las características básicas de un sistema de visión artificial partir de sus especificaciones, y sus posibles aplicaciones. • Con base en el funcionamiento de los sistemas de visión artificial, plantear diferentes alternativas de diseño e implementación a problemas de ingeniería. Habilidades y destrezas: • Configuración y manejo de sistemas de visión artificial a través de simuladores como base para la construcción y diagnostico de sus aplicaciones. • Problemas que puede solucionar: Referenciado a sistemas de visión artificial de un primer nivel. Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 7
  8. 8. CAPITULO 0. Temas Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial  Datos  Objetivos  Resumen  Metodología  Evaluación  Bibliografía Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 8
  9. 9. Resumen  Fundamentos biológicos de la visión.  Tipos de visión: Diferentes casos.  Técnicas experimentales en visión.  Visión Biológica comparada con cámaras y sensores VLSI ópticos.  Límites teóricos del procesamiento de señales en ojos y cámaras.  Introducción de la aplicabilidad de la transformada de Fourier y del teorema de muestreo a la visión biológica y artificial .  Prueba experimental de los Límites teóricos.  Fototransducción.  Organización de lo fotoreceptores en retina de primates y procesamiento de las capas de la retina. Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 9
  10. 10. Resumen  Adaptabilidad y control de la ganancia en visión.  Detección de características y nivel bajo de procesamiento.  Codificación y representación.  Visión estereoscópica.  Percepción del movimiento.  Percepción del color.  Atención visual.  Percepción de la forma y análisis de escena.  Reconocimiento de objetos.  Reorientación de la atención visual.  Realidad virtual y robótica. Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 10
  11. 11. Resumen SUMILLA 2. Fundamentos biológicos de la visión. 3. Tipos de visión: Diferentes casos. 4. Técnicas experimentales en visión. 5. Visión Biológica comparada con cámaras y sensores VLSI ópticos. 6. Límites teóricos del procesamiento de señales en ojos y cámaras. 7. Introducción de la aplicabilidad de la transformada de Fourier y del teorema de muestreo a la visión biológica y artificial . 8. Prueba experimental de los Límites teóricos. 9. Fototransducción. 10. Organización de lo fotoreceptores en retina de primates y procesamiento de las capas de la retina. EXAMEN PARCIAL Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 11
  12. 12. Resumen SUMILLA 2. Adaptabilidad y control de la ganancia en visión. 3. Detección de características y nivel bajo de procesamiento. 4. Codificación y representación. 5. Visión estereoscópica. 6. Percepción del movimiento. Percepción del color. 7. Atención visual. Percepción de la forma y análisis de escena. 8. Reconocimiento de objetos. 9. Reorientación de la atención visual. 10. Realidad virtual y robótica. EXAMEN FINAL Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 12
  13. 13. CAPITULO 0. Temas Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial  Datos  Objetivos  Resumen  Metodología  Evaluación  Bibliografía Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 13
  14. 14. Metodología METODO DE ENSEÑANZA – APRENDIZAJE • Exposición en clase utilizando los medios disponibles. • Desarrollo de ejercicios en clase, con base en el tema expuesto. • Demostración de los conceptos utilizando un simulador y el MatLab. Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 14
  15. 15. CAPITULO 0. Temas Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial  Datos  Objetivos  Resumen  Metodología  Evaluación  Bibliografía Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 15
  16. 16. Sistema de Evaluación  Sistema de Evaluación:  Tarea y Evaluación Personal (10)  Laboratorios (09) E P1 + P 2 + P3 + PTEP + PLab PP =  Practicas calificadas (05) 5  Examen Parcial  Examen Final ExP + ExF + PP PF =  Examen Sustitutorio 3 Nota:  Se elimina una sola practica calificada (4/5).  Los Tareas y Laboratorios se presentan escrito (papel) y en digital (USB). Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 16
  17. 17. CAPITULO 0. Temas Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial  Datos  Objetivos  Resumen  Metodología  Evaluación  Bibliografía Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 17
  18. 18. Bibliografía • R. C. González, R. E. Woods; Digital image processing; Addison-Wesley, 2007. • N. Efford; Digital image processing: A practical introduction using JAVA; Addison-Wesley, 2000. • R. C. González, R. E. Woods, S. L. Eddins; Digital image processing using MATLAB; Prentice Hall, 2004. • J. R. Parker; Algorithms for image processing and computer vision; Wiley, 1997. Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 18
  19. 19. Recursos web 1. http://es.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Portada 2. http://www.cs.cmu.edu/~cil/vision.html 3. http://www.cs.hmc.edu/~fleck/computer-vision-handbook/ 4. http://research.microsoft.com/en-us/um/people/szeliski/Book/ 5. http://research.microsoft.com/en-us/groups/vision/ 6. http://computervision.wikia.com/wiki/Main_Page 7. http://www.dccia.ua.es/vasi/ 8. http://sine.ni.com/nips/cds/view/p/lang/es/nid/2290 9. http://ccc.inaoep.mx/~esucar/vision.html 10. http://www.escet.urjc.es/~visionc/ Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 19
  20. 20. Tarea 01 • Realizar los mapas semántico y/o mapas conceptuales de todo el contenido de la Diapositiva de la Sesión 1.- Introducción a la Visión Artificial. • Adjuntar fuentes que le han ayudado a consolidar la tarea. Presentación: •Impreso y en USB el desarrollo de la tarea. •Los mapas semánticos se deben hacer en PowerPoint y los mapas conceptuales en CMapTools. •En USB adjuntar las fuentes (05 PDFs, 05 PPTs y 01 Video.). •La fuente debe provenir de una universidad. Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 20
  21. 21. Presentación  Todas las fuentes deben presentarse en formato digital (USB), dentro de una carpeta que lleve las iniciales del curso, sus Apellidos, guion bajo y luego el numero de la Tarea. Ejemplo: PDIVA_BenitezPalacios_T1  La fuente debe conservar el nombre original y agregar _tema.  Las Tareas que no cumplan las indicaciones no serán recepcionados por el profesor. Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 21
  22. 22. Agradecimiento Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 22
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