Asignaturas Grado en ingeniería informática

Asignaturas Grado en ingeniería informática

VISIÓN ARTIFICIAL

Código Asignatura: 71014046

NOMBRE DE LA ASIGNATURA
VISIÓN ARTIFICIAL
CÓDIGO
71014046
CURSO ACADÉMICO
2024/2025
DEPARTAMENTO
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
TÍTULO EN QUE SE IMPARTE
GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA
  • CUARTO
  • SEMESTRE 1
  • OPTATIVAS
GRADO EN INGENIERÍA EN TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN
  • CUARTO
  • SEMESTRE 1
  • OPTATIVAS
Nº ECTS
6
HORAS
150
IDIOMAS EN QUE SE IMPARTE
CASTELLANO

La asignatura de “Visión Artificial” se encuadra, dentro del plan de estudios del Grado en Ingeniería Informática, en el módulo de "Percepción" de la materia de "Sistemas Autónomos". Consta de 6 créditos ETCS y se estudia en el primer cuatrimestre de cuarto curso. La asignatura tiene un carácter eminentemente aplicado y sirve para poner en práctica los conocimientos vistos en otras asignaturas del grado relacionadas con la programación, los fundamentos físicos o el  aprendizaje automático.

Esta asignatura ofrece al alumno una panorámica del problema de la percepción visual a través del estudio de las distintas etapas y módulos de un sistema de visión artificial, desde la captación de la imagen hasta la interpretación de la misma. A través de las distintas etapas se abstrae la información proporcionada por la imagen para asociarla con los objetos de interés presentes en la misma. En el proceso, se utilizan niveles de descripción de la imagen con grado creciente de abstracción: píxeles, blobs, objetos y actividades (en esta asignatura sólo se llegará hasta el nivel de objetos). Por un lado, la imagen está compuesta por píxeles, los cuales pueden ser manipulados mediante distintas operaciones de procesado de bajo nivel y agrupados en blobs mediante el proceso de segmentación. Los blobs pueden ser descritos por sus características espaciales, temporales y visuales y pueden ser simples o compuestos. Por otro, los objetos del mundo real también pueden ser descritos mediante sus características espaciales, temporales y visuales, por lo que pueden ser localizados en la imagen si somos capaces de establecer la correspondencia con los blobs localizados previamente. El modelado de los objetos y las técnicas de reconocimiento de patrones serán las herramientas utilizadas para ello.

Actualmente, la visión artificial se aplica en áreas tan diversas como la robótica, la teledetección, el análisis de imagen médica, el diagnóstico por imagen, el control de calidad y, en general, en el análisis de cualquier tipo de datos que presente características espacio-temporales reseñables.