Visión Computacional Semana 1

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Visión Computacional M.C Said Zamora

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Visión Computacional

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Temario

Introducción Operaciones de Imagen Filtros Bordes Formas Líneas Círculos y Elipses Agujeros GHT Var. Polígonos y Esquinas Textura BSA, BPA Ajuste de patrones

Medio Curso29/09/2014

Ordinario28/11/2014

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Evaluación

%

Tareas (6) 30 (4 +1)

Examen Medio Curso 25

Examen Ordinario 25

Producto Integrador 20

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Textos

Computer andMachine Vision (4th).E.R Davies, Elsevier,2012.

Computer Vision: Amodern Approach.Forsyth and Ponce.Prentice Hall, 2003.

Digital ImageProcessing (4th),William K. Pratt.John Wiley & Sons,2007.

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Contacto Dudas:[email protected]

Asunto: Materia.

Tareas:[email protected]: Materia, Hora, # Tarea, Matrícula.

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Introducción

¿Qué es la Visión Computacional?

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Aplicaciones: Reconocimiento óptico de caracteres

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Aplicaciones: Inspección de máquinas

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Aplicaciones: Comercios Minoristas

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Aplicaciones:

Construcción demodelos en 3D

Imagen médica

Detección deobstrucciones

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Aplicaciones:

Seguridad automotriz

Empate de movimiento

Captura de movimiento

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Aplicaciones:

Autenticación visual

Identificación de huellasdigitales

Vigilancia

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Visión ComputacionalSesión 2

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Visión humana Dependencia Interpretación 10^10 unidades de procesamiento

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Reconocimiento

Remoción de información innecesaria

Localización de un objeto

Distancia de Hamming

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70s

A) Algoritmos de marcado de línea B) Estructuras de imagen C) Análisis de cilindros y solidos en revolución D) Imágenes intrínsecas E) Algoritmos de correspondencia F) Intensidad basada en flujo óptico

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80s

A) Mezclado de imagen B) Forma desde el sombreado C) Detección de bordes D) Modelos físicos E) Reconstrucción de superficies F) Adquisición de datos

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90s

A) Factorización de estructura desde movimiento B) Comparación por densidad C) Reconstrucción multifocal D) Detección de rostros E) Segmentación de imagen F) Reconocimiento facial

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00s

A) Parametrización de imágenes B) Modelado basado en imágenes C) Mapeado por tonos D) Síntesis de textura E) Reconocimiento de propiedades F) Reconocimiento de regiones

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Visión ComputacionalSesión 3

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Componentes del proceso de formación de imágenes A) Perspectiva de la proyección B) Dispersión de la luz C) Óptica de Lentes D) Arreglo de filtro de color (Bayer)

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Líneas y planos

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Luz

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Luz

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Sombras, modelo de Phong

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Óptica

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Relación fundamental radiométrica

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Color

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Color