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Academic Year: 2023/24

633 - Master's Degree in Biomedical Engineering

69717 - Computer Vision


Teaching Plan Information

Academic year:
2023/24
Subject:
69717 - Computer Vision
Faculty / School:
110 - Escuela de Ingeniería y Arquitectura
Degree:
633 - Master's Degree in Biomedical Engineering
ECTS:
3.0
Year:
1
Semester:
Second semester
Subject type:
Optional
Module:
---

1. General information

The objective of the subject is the computerized perception from images obtained by cameras. Vision has proven applicability in motion capture and analysis, biometrics, and three-dimensional measurement from images and sequences, as well as in robotics and augmented reality. This has a growing application in the biomedical field due to the ease of image acquisition and storage, and the generalization of endoscopic access.

https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/)These approaches and objectives are aligned with some of the Sustainable Development Goals, SDGs, of the 2030 Agenda (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/) and certain specific targets, so that the acquisition of the learning results of the subject provides training and competence to the student to contribute to some extent to the achievement of Objective 3.d of Goal 3.

2. Learning results

1. To understand the fundamentals of image acquisition and training, feature detection and robust matching, 3D vision geometry, image alignment, calibration, structure and motion in image sequences.

2. To be skilled in the implementation of basic algorithms for perception with vision, and in the handling of standard software in computer vision and three-dimensional estimation.

3. To be skilled in the design and implementation of simple applications combining basic computer vision algorithms.

4. To be able to self-learn by reading research articles, where the latest advances in the field of computer vision are presented.

5. To be skilled in oral and written communication of computer vision based systems, including their description and experimental evaluation.

3. Syllabus

The contents of the subject are:

  1. Image acquisition and formation
  2. Feature detection and matching
  3. Feature-based image alignment
  4. Structure from motion
  5. Simultaneous localization and mapping and augmented reality
  6. Visual recognition

The program of practical sessions/problems is:

  1. Photogrammetric reconstruction
  2. Uncalibrated geometry and robust matching
  3. Classification with visual characteristics
  4. Structure and motion and augmented reality inserts

4. Academic activities

  • Master classes (20 hours). Presentation by the teachers.
  • Problem solving (5 hours). Analysis and solving of practical cases.
  • Laboratory practices (5 hours). Practical exercises programming on a computer.
  • Practical work (12 hours). Selection and reading of a scientific article on computer vision related to biomedical engineering and preparation of a presentation where the student will present the article. 
  • Personal study (30 hours). Study of the contents taught in lectures, writing of the report corresponding to the practice/problem selected by the student.
  • Assessment tests (3 hours). Written test and presentation of a scientific article.

5. Assessment system

E1 (40%) Short exam of short questions or conceptual exercises. Focused on the basic contents of the subject developed in class and practices. The student will be able to use the agreed bibliographic material. This activity assesses learning results 1 and 5. 

E2 (40%) Performance of the proposed laboratory practices. Each student selects a practice or problem seen in class in which they has a special interest. They must prepare a written report with a maximum length of 5 pages with the structure of a scientific article for the selected practice/problem. This activity will mainly assess learning results 2, 3 and 5. 

E3 (20%) Oral defence of a research paper in the dedicated session. The default work will consist of the presentation of a relevant paper selected from recent scientific literature. The defence of a research work related to the subject may also be considered. This activity will mainly assess learning results 4 and 5.

Students may also pass the subject by means of a global test carried out on the day indicated by the centre, passing the same tests as in the continuous evaluation mentioned above.

 


Curso Académico: 2023/24

633 - Máster Universitario en Ingeniería Biomédica

69717 - Percepción y visión por computador


Información del Plan Docente

Año académico:
2023/24
Asignatura:
69717 - Percepción y visión por computador
Centro académico:
110 - Escuela de Ingeniería y Arquitectura
Titulación:
633 - Máster Universitario en Ingeniería Biomédica
Créditos:
3.0
Curso:
1
Periodo de impartición:
Segundo semestre
Clase de asignatura:
Optativa
Materia:
---

1. Información básica de la asignatura

El objetivo de la asignatura es la percepción computerizada a partir de imágenes obtenidas mediante cámaras. La visión tiene aplicabilidad ya demostrada en captura y análisis de movimiento, biometría, y medición tridimensional a partir de imágenes y secuencias, así como en robótica y realidad aumentada. Esto tiene una creciente aplicación en el campo biomédico debido la facilidad de adquisición y almacenamiento de imágenes, y a la generalización del acceso endoscópico

Estos planteamientos y objetivos están alineados con algunos de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), de la Agenda 2030 (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/), de tal manera que la adquisición de los resultados de aprendizaje de la asignatura proporciona capacitación y competencia al estudiante para contribuir en cierta medida al logro de la meta 3.d del objetivo 3.

2. Resultados de aprendizaje

1. Conocer los fundamentos de adquisición y formación de imágenes, detección de características y emparejamiento robusto, geometría de la visión 3D, alineamiento de imágenes, calibración, y estructura y movimiento en secuencias de imágenes.

2. Destreza en la implementación de algoritmos básicos para la percepción con visión, manejando software estándar en visión por computador y estimación tridimensional.

3. Destreza en el diseño y la implementación de aplicaciones sencillas que combinan algoritmos básicos de visión por computador.

4. Capacidad para el autoaprendizaje mediante la lectura de artículos de investigación, donde se presentan los últimos avances en el campo de la visión por computador.

5. Destreza para comunicación oral y escrita de sistemas basados en visión por computador, incluyendo su descripción y su evaluación experimental.

3. Programa de la asignatura

Los contenidos de la asignatura son:

  1. Adquisición y formación de imágenes
  2. Detección de características y emparejamiento
  3. Alineamiento de imágenes basado en características
  4. Estructura a partir de movimiento
  5. Localización y mapeo simultáneo y realidad aumentada
  6. Reconocimiento visual

El programa de sesiones prácticas/problemas es:

  1. Reconstrucción fotogramétrica
  2. Geometría no calibrada y emparejamiento robusto
  3. Clasificación con características visuales
  4. Estructura y movimiento e inserciones de realidad aumentada

4. Actividades académicas

  • Clases magistrales (20 horas). Exposición por parte de los profesores.
  • Resolución de problemas (5 horas). Análisis y resolución de casos prácticos.
  • Prácticas de laboratorio (5 horas). Ejercicios prácticos programando en un computador.
  • Realización de trabajos prácticos (12 horas). Selección, lectura de un artículo científico de visión por computador relacionado con la ingeniería biomédica y realización de una presentación donde expondrá dicho artículo. 
  • Estudio personal (30 horas). Estudio de los contenidos impartidos en clases magistrales, redacción de la memoria correspondiente a la práctica/problema seleccionado por el estudiante.
  • Pruebas de evaluación (3 horas). Prueba escrita y presentación de un artículo científico.

5. Sistema de evaluación

E1 (40%) Breve examen de preguntas cortas o ejercicios conceptuales. Centrado en  los contenidos básicos del curso desarrollados en clase y en las prácticas. El alumno podrá utilizar el material bibliográfico acordado. Con esta actividad se evalúan los resultados de aprendizaje 1 y 5. 

E2 (40%) Realización de las prácticas de laboratorio propuestas. Cada estudiante selecciona una práctica o problema visto en  clase en donde que profundiza de forma especial. Para la práctica/problema seleccionado deberá elaborar una memoria escrita de extensión máxima 5 páginas con estructura de artículo científico. Con esta actividad se evaluarán principalmente los resultados de aprendizaje 2, 3 y 5. 

E3 (20%) Defensa oral en la sesión dedicada a ello de un artículo de investigación. El trabajo por defecto consistirá en la presentación de un trabajo relevante seleccionado de la literatura científica reciente. Se podrá considerar también la defensa de un trabajo de investigación propio relacionado con la asignatura. Con esta actividad se evaluará principalmente los resultados de aprendizaje 4 y 5.

Los estudiantes también podrán superar la asignatura mediante una prueba global realizada el día señalado por el centro, superando las mismas pruebas, que en la evaluación continua antes mencionada.