Módulo/Materia
MTT - Módulo de Tecnologías de Telecomunicación
M1 - Tecnologías Avanzadas de Telecomunicación
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Descripción/Contenidos
- Captura de imagen y vídeo
- Entornos C++: OpenCV y Qt
- Procesado de imagen avanzado
- Extracción de características
- Clasificación automática
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Descriptores
Captura avanzada de información multimedia
Procesado avanzado de información multimedia
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Competencias genéricas
- CB7: Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
- CB9: Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
- CB10: Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
- CG1: Capacidad para proyectar, calcular y diseñar productos, procesos e instalaciones en todos los ámbitos de la ingeniería de telecomunicación.
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Competencias específicas
- CE1 Capacidad para aplicar métodos de la teoría de la información, la modulación adaptativa y codificación de canal, así como técnicas avanzadas de procesado digital de señal a los sistemas de comunicaciones y audiovisuales.
- CE6 Capacidad para modelar, diseñar, implantar, gestionar, operar, administrar y mantener redes, servicios y contenidos.
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Resultados aprendizaje
Al finalizar la asignatura, el alumno debe ser capaz de:
- Emplear técnicas avanzadas de captura multimedia.
- Emplear técnicas avanzadas de procesado mutimedia.
- Emplear técnicas de clasificación automática de información multimedia.
- Implementar la captura y procesado en un entorno C++.
- Desarrollar y defender un proyecto complejo de clasificación automática.
- Evaluar estadísticamente y de forma comparativa el rendimiento de los sistemas de clasificación.
- Escribir una memoria científica de los resultados de un proyecto de investigación.
- Presentar un trabajo científico de los resultados de un proyecto de investigación.
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Metodología
Metodología - Actividad |
Horas Presenciales |
Horas no presenciales |
A-1 Clases expositivas/participativas |
40 |
|
A-2 Prácticas |
45 |
|
A-3 Debates, puestas en común, tutoría grupos |
5 |
|
A-4 Elaboración de trabajo |
|
67 |
A-5 Lecturas de material |
|
30 |
A-6 Estudio individual |
|
30 |
A-7 Exámenes, pruebas de evaluación |
2 |
|
A-8 Tutorías individuales |
6 |
|
|
|
|
Total |
98 |
127 |
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Evaluación
Resultado de aprendizaje |
Sistema de evaluación |
Peso (%) |
Carácter recuperable |
Emplear técnicas avanzadas de captura multimedia |
Test |
10 |
NO |
Emplear técnicas avanzadas de procesado mutimedia |
Test |
10 |
NO |
Emplear técnicas de clasificación automática de información multimedia |
Test |
10 |
NO |
Implementar la captura y procesado en un entorno C++ |
Proyecto |
10 |
SÍ |
Desarrollar un proyecto de clasificación automática |
Proyecto |
30 |
SÍ |
Escribir una memoria de los resultados de un proyecto de investigación |
Memoria |
15 |
SÍ |
Presentar y defender un trabajo de los resultados de un proyecto de investigación |
Presentación |
15 |
SÍ |
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Temario
Captación de imagen y vídeo: iluminación
- Fundamentos de la luz
- Rendimiento color
- Temperatura color
- Balance blancos
- Aparatos de medida
- Fuentes de luz
Captación de imagen y vídeo: captura
- Ajuste exposición
- Sensor de captación: sensibilidad y rango dinámico
- El objetivo: distancia focal, profundidad de campo, artefactos, ¿
- Tecnología de sensores de captación
Programación en C/C++
- Programación en C/C++
- Introducción a Qt
- Introducción a OpenCV
Procesado de imagen: filtrado y transformaciones
- Filtrado espacial lineal
- Filtrado espacial no lineal
- Histograma
- Transformaciones espaciales
Procesado de imagen: procesado morfológico
- Erosión / Dilatación
- Apertura / Cierre
- Procesado morfológico en escala de grises
- Operaciones especiales
Procesado de imagen: segmentación
- Binarización
- Análisis de componentes conectadas
- Etiquetado
- Características
- Descripción de contornos
Clasificación automática: fundamentos
- Reconocimiento de patrones
- Extracción de características
- Entrenamiento
- Evaluación
Clasificación automática: técnicas
- Clasificadores de distancia mínima
- Clasificadores Bayesianos
- K-Nearest neighbors
- Redes neuronales
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Idiomas
La asignatura se desarrollará en castellano aunque la mayor parte de la documentación disponible sea en inglés.
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Lugar de impartición
Laboratorio de Procesado de la Señal (edificio de Los Tejos).
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