5.35.2.9 Visión y percepción por computador (12 horas) [Habilidades a,j]

Referencias Bibliográficas: [Nilsson, 2001,Russell and Norvig, 2003,Ponce-Gallegos et al., 2014] Temas

1. Visión Computacional
   1. Adquisición de imágenes, representación, procesamiento y propiedades
   2. Representación de formas, reconocimiento y segmentación de objetos
   3. Análisis de movimiento
2. Modularidad en reconocimiento.
3. Enfoques de reconocimiento de patrones
   1. Algoritmos de clasificación y medidas de calidad de la clasificación.
   2. Técnicas estadísticas.

Objetivos de Aprendizaje

1. Resumir la importancia del reconocimiento de imagenes y objetos en Inteligencia Artificial (AI) e indicar varias aplicaciones significativas de esta tecnologia [Usar]
2. Listar al menos tres aproximaciones de segmentación de imágenes, tales como algoritmos de limites (thresholding), basado en el borde y basado en regiones, junto con sus características definitorias, fortalezas y debilidades [Usar]
3. Implementar reconocimiento de objetos en 2d basados en la representación del contorno y/o regiones basadas en formas [Usar]
4. Proporcionar al menos dos ejemplos de transformación de una fuente de datos de un dominio sensorial a otro, ejemplo, datos táctiles interpretados como imágenes en 2d de una sola banda [Usar]
5. Implementar un algoritmo para la extracción de caracteristicas en información real, ejemplo, un detector de bordes o esquinas para imágenes o vectores de coeficientes de Fourier describiendo una pequeña porción de señal de audio [Usar]
6. Implementar un algoritmo de clasificación que segmenta percepciones de entrada en categorias de salida y evalua cuantitativamente la clasificación resultante [Usar]
7. Evaluar el desempeño de la función de extracción subyacente, en relación con al menos una aproximación alternativa posible (ya sea implementado o no) en su contribución a la tarea de clasificación (8) anterior [Usar]