Máster Oficial en Visión Artificial

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Universidad Rey Juan Carlos

Máster Oficial en Visión Artificial

Curso 2015/16: Sexta Edición

Coordinador: Antonio Sanz Montemayor

www.mastervisionartificial.es @VisionArtif

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Universidad Rey Juan Carlos 6

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www.mastervisionartificial.es www.aulavirtual.urjc.es/

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Universidad Rey Juan Carlos 10 www.aulavirtual.urjc.es

Recursos electrónicos

- Presentaciones - Audio clases - Foros - Recursos (vídeos, imágenes, enunciados prácticas,…) - Calendario

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@VisionArtif

Recursos electrónicos

- Novedades curso

- Anuncio seminarios/empleo - Difusión noticias externas - Comunidad

alumnos/egresados

También grupo en Linkedin (menos activo)

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Acabaré mi titulación ¿qué alternativas

tengo?

Grado

Empresa Máster Programa de Doctorado Empresa VA MOVA Informática (GIC/GIS/GII) Telecomunicaciones Industriales CC. Físicas CC. Matemáticas

Dobles grados técnicos Imagen/sonido

Profesionales empresas

Investigación Empresa

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¿Qué es la “Visión Artificial”?

Tag cloud de la página

de “Computer Vision” de Wikipedia mediante http://tagcrowd.com

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¿Por qué aprender Visión Artificial?

Existen multitud de problemas sin resolver

Gran interés en la industria

Muchas oportunidades a nivel nacional e

internacional para trabajar en el tema

Muchos ingenieros saben hacer un sitio web, ¿cuántos saben hacer un Sistema de Visión Artificial?

Buenas perspectivas salariales.

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Egresados internacionales

28

Emilio Almazan (URJC) Kingston University (Londres) Eduardo Alcaín (UC3M)

Massachusetts Institute of Technology (Boston, USA)

Adrián Martín (UAM)

Massachusetts Institute of Technology (Boston, USA) David Concha (URJC)

Santa Clara University (California, USA)

Gabriel Maicas (UAM) University of Adelaide

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Egresados 1ª y 2ª eds.

29 Encuesta 20 personas Doctorado Temática

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Objetivos del Máster

Ofrecer formación de calidad en:

Soluciones basadas en técnicas de Visión Artificial que resulten aplicables de manera realista y eficiente.

Sistemas hardware/software basados en Visión Artificial. El desarrollo de sistemas de Visión Artificial orientados a ámbitos específicos

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Contenidos

Tratamiento Digital de Imágenes Herramientas Software para Tratamiento de Imágenes Fundamentos Matemáticos Reconocimiento de Patrones Imagen Médica Aplicaciones Industriales y comerciales Introducción a la Investigación en Visión Artificial Visión 3D

Seminarios de Visión Artificial Instrumentación para Visión Biometría Informática

Visión Dinámica Visión en Robótica

Trabajo de fin de máster

32

Semestre 1 Semestre 2

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33

Tratamiento Digital de Imágenes (1)

Objetivo: presentar los procesos más básicos que tienen lugar en

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Herramientas Software para Tratamiento

de Imágenes (1)

Objetivo: presentar las herramientas, lenguajes, entornos de

programación y librerías más comunes en el campo del tratamiento de la imagen digital. Homogeneizar el perfil del alumno ingresado.

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Imagen Médica (1)

Objetivo: Presentar las principales modalidades de imagen

biomédica, sus aplicaciones, técnicas de tratamiento de imagen más utilizados y formatos y los sistemas de gestión de imágenes en medicina.

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Fundamentos Matemáticos (1)

Objetivo: El objetivo de la asignatura es que el alumno conozca las

herramientas matemáticas empleadas en visión artificial.

Álgebra Lineal

Rotaciones Filtrado

Métodos de

Aproximación Numérica _Tensores

Métodos de Optimización Fundamentos Matemáticos de Flujo Óptico Transformaciones lineales matrices y cambio de base

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Aplicaciones Industriales y Comerciales (1)

Objetivo: Presentar aplicaciones industriales de los sistemas de

Visión Artificial, técnicas y casos de uso importantes, limitaciones y la aplicabilidad de la Visión Artificial en la industria.

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Reconocimiento de Patrones (1)

Objetivo: presentar los fundamentos de las técnicas más

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Seminarios de Visión Artificial (2)

Objetivo: presentar aspectos tangenciales derivados de la visión

artificial como campo de investigación y aplicación por terceros.

Proyectos de Investigación Visitas a Centros Temas de Actualidad Conferencias Seminarios de Empresas

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Visión tridimensional (2)

40

Objetivo: Estudia la comprensión del mundo físico a partir de

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Instrumentación para Visión (2)

Objetivo: familiarizarse con la instrumentación típica de un

sistema de visión artificial (cámaras, tarjetas de adquisición,

procesadores digitales…) y aprender a escoger los componentes más adecuados para cada problema.

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Biometría Informática (2)

Objetivo: presentar la arquitectura y funcionamiento de un sistema

biométrico, las características y técnicas más importantes de las diferentes modalidades.

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Visión Dinámica (2)

Objetivo: presentar técnicas de procesamiento en secuencias de

(29)

Visión en Robótica (2)

Objetivo: presentar aspectos fundamentales de la visión en robots:

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Trabajo de Fin de Máster (TFM)

Novedad curso 2015/16

TFM (anual) = IIVA (1) + TFM (2)

Se abre nueva asignatura Introducción a la

Investigación en Visión Artificial (IIVA)

Contacto con grupos de investigación

Acercamiento de temas de TFM desde comienzo de curso

TFM Max. 2 años de plazo para realizarlo

Orientados a salidas profesionales/investigación

Casos de éxito: Medimsight, BusVigia, IProNet,…

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Trabajos de Fin de Máster (TFM)

José María Cañas

Inspección visual de edificios desde un drone

Autolocalización visual 3D en tiempo real de un drone

Ángel Sánchez

Descripción lingüística de imágenes de mamografías Sistema automático de detección de fotocopias

directas

Cristina Rodríguez Sánchez

Sistema de reconocimiento de rutas en interiores basado en cámaras 3D

Integración de una cámara orientada a sistemas

embebidos para su integración en una nave de vuelo tipo dron para interiores

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Trabajos de Fin de Máster (TFM)

José Miguel Buenaposada

OCR sin restricciones

Estimación de atributos de cuerpo completo

Emanuele Schiavi

Nonlocal Variational Models for Image

Processing

Raúl Cabido

Reconocimiento de actividades con redes de convolución

Segmentación de imágenes en sistemas embarcados

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Trabajos de Fin de Máster (TFM)

José Vélez Serrano

Un sistema para la detección del Layout de un documento

Un sistema para la verificación de firmas basado en puntos singulares

Reconocimiento de actores en películas comerciales

Juan José Pantrigo

Desarrollo de un sistema de seguimiento visual de

objetos basado en técnicas Tracking-Learning-Detection

Antonio Sanz Montemayor

Desarrollo de un sistema de registro RGBD para estudios de vulcanología

BusVigia2.0

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Trabajos de Fin de Máster (TFM)

FRAV

Visión Artificial para Seguridad Aeroportuaria y Biometría. Proyecto ABC4EU

Videovigilancia Inteligente. Proyecto INVISUM Visión Ultra-Rápida por Eventos. AER

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Becas, Ayudas e Inserción Laboral

Becas y ayudas al estudio:

Es posible solicitar ayudas al estudio del MEC

Posibilidad de ser becado por una entidad colaboradora Posibilidad de hacer un TFM becado por una entidad colaboradora

Oportunidades para la inserción laboral:

Se publicarán ofertas de empleo de las entidades colaboradoras y de terceros

Se publicarán ofertas de TFM en colaboración con entidades colaboradoras

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Acceso al desarrollo de Tesis Doctoral

Además del máster, es necesario estar en posesión

de títulos que sumen más de 300 cr:

grado + máster >= 300 cr

titulación superior + master >= 300 cr

Si tienes una titulación técnica, además de este

máster, es necesario cursar:

otro máster de 60 créditos ECTS, ó una titulación superior, ó

un curso puente para adaptar tu titulación a un nuevo grado (opción aún no disponible en la URJC)

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Últimos consejos

Esfuerzo

Prácticas, lecturas extras, todo vale Es momento de ser proactivo

Hagamos del MOVA un gran título

Profesores Alumnos Empresas

53

Buscad TFM pronto

Más tiempo para desarrollarlo

Valorad opciones de temas con todos los profesores

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Máster Oficial en Visión Artificial

Curso 2015/16: 6ª edición

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