AVAC - PRESENCIAL 64
VISIÓN POR COMPUTADOR GRUPO - 1
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General
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Texto guía
Lecturas adicionales
Indicaciones generales - P64
Noticias IA - VC (Parcial 2)
UNIDAD 1 - Formación y adquisición de imágenes.
0. Introducción a la Visión por computador
Lectura 1 - Componentes de la VC e iluminación
1. La visión fundamentos
El emperador desnudo!
UNIDAD 2 - Operaciones y preprocesamiento de imágenes
2. Imagen Digital - Conceptos
Lectura 2 - Cámara Digital
Imagen globo de colores
Construcción de imágenes en Python 1
Construcción de imágenes en Python 2
Construcción de imágenes en Python 3
Espacios de color y aplicación de máscaras
automovil
3. Imagen Digital - Operaciones pixel a pixel
Image Thresholding
4. Imagen Digital - Operaciones sobre grupos de pixeles
5. Imagen Digital - Aplicaciones de la convolución
Imagen ruido sal y pimienta
Imagen ruido gaussiano
Imagen sin ruido
Convolución
6. Imagen Digital - Transformaciones Geométricas
metro quito
Traslacion rotacion
UNIDAD 3 - Extracción de características
7. Segmentación
Evaluación Lectura 1 - Segmentación por medio del método Mean Shift: Estado del Arte
8. Transformaciones Morfológicas
Fundamentos de la morofología matemática
Transformaciones morfológicas en imágenes
Operaciones Morfológicas con OpenCV
HoM ejemplos
9. Extracción de características globales (Momentos)
Momentos en OpenCV
estrella
10. Extracción de característias locales
SIFT en python
11. Otros métodos de extracción de características
HOG
Imagen Hough
Evaluación de Lectura 2 - Transformada de Fourier
Lectura opcional: Extracción y selección de características
Lectura opcional: Lectura opcional: Clasificación Imágenes - Extracción Carácterísticas (en R)
Lectura opcional: Reconocimiento de lenguaje de señas en tiempo real (Momentos Hu)
Lectura opcional: Técnicas de extracción de características (expresiones faciales)
UNIDAD 4 - Fundamentos de descriptores avanzados y reconocimiento de patrones.
KMeans Ejemplos VC
Lago Victoria
tienda
12. Deep Learning
CNN Digit Recognition
Evaluación de Lectura 2 - Develop a Deep Convolutional Neural Network Step-by-Step (copia)
Lectura opcional: Conceptos básicos de ML
Lectura opcional: Google Deep Learning
Lectura opcional: SIFT - Explicación en español
Lectura opcional: Clasificación de objetos usando SIFT
Lectura opcional: Estudio y Selección de las Técnicas SIFT, SURF y ASIFT
Prácticas
Práctica 1 - Introducción a la Visión por Computador
Práctica 2 - Cámara de Pinhole (proyecciones)
Práctica 3 - Imagen digital - conceptos, espacios de color y operaciones
Práctica 4 - Operaciones punto a punto
Práctica 5 - Operaciones sobre grupo de pixeles
Práctica 7 - Segmentación (Blob labeling)
Práctica 8 - Momentos de Hu y Zernike
Práctica 9 - SIFT & SURF
Práctica 10 - HOG y Transformada de Hough
Actividades calificadas y aportes
Grupos de Proyectos
Proyecto - Parte 1
Proyecto - Parte 2
Prueba 1 - Teoría
Prueba 1 - Práctica
Prueba 2 - Teoría
Prueba 2 - Práctica
Prueba acumulada 3 - Teoría
Prueba Práctica 3 - Python (Morfología)
Prueba acumulada 4 - Teoría
Prueba Práctica 4 - Ejercicios (Extracción de características)
GUÍA Y RÚBRICA PARA PROYECTO INTEGRADORES P65 AA y VC
Actividades de Recuperación
Actividades Extra en clase (Parcial 1)
Actividad Extra - Foro Noticas y participaciones en clase P1
Actividad Extra 2: Práctica 2 (Python)
Actividad Extra 3: Práctica 3 (Python)
Actividad Extra 1: Foro Noticas y participaciones en clase P2
Actividades Extra en clase (Parcial 2)
Actividad Extra 1: Operaciones Morfológicas en OpenCV
Imágenes Lectura 2 - Transformaciones morfológicas
Actividad Extra 2: Momentos
Actividad Extra 3: Extractores de Características
Actividad Extra 4: K-means en Imágenes
Actividad Extra 5: Otros Extractores de Características
Trabajo remedial
Exámenes
Examen Teórico - Parcial 1
Examen Práctico - Parcial 1
GUÍA Y RÚBRICA PARA PROYECTO INTEGRADORES P63 AA y VC
Entrega Proyecto
Rubricas de evaluación
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(64) 2024 - 2024
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COMPUTACIÓN
8º NIVEL
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VISIÓN POR COMPUTADOR GRUPO - 1
Teacher:
PAULINA ADRIANA MORILLO ALCIVAR