Esta asignatura se dedica al estudio de unos contenidos que también se suelen englobar bajo otros nombres, como Visión Artificial o Visión por Computador. Se encuadra dentro de un campo más amplio como es la Inteligencia Artificial, y dentro de ella al subcampo conocido como Percepción. En este sentido la asignatura aborda de forma específica los Sistemas de Percepción basados sólo en Visión por Computador, y de ahí su denominación de Sistemas de Percepción Visual.
La fuente de datos para los Sistemas de Percepción Visual proviene de sensores con capacidad de obtener imágenes de una escena tridimensional. Existen multitud de sensores capaces de proporcionar las mencionadas imágenes abarcando desde los satélites artificiales hasta las imágenes microscópicas, pasando por las convencionales, obtenidas con las cámaras fotográficas de propósito general. Además, dependiendo del tipo de sensor se pueden conseguir imágenes ópticas (en color), infrarrojas, rayos X, de ultrasonidos o cualquier otro tipo de señal que se pueda representar en forma de matriz numérica.
El propósito de esta asignatura es que el alumno comprenda todos los elementos que constituyen un Sistema de Percepción Visual, y que sea capaz de analizar y desarrollar métodos y procedimientos en forma de algoritmos que habitualmente se programan en este tipo de sistemas con el fin de extraer la información necesaria de las imágenes. Algunos de tales métodos tienen que ver con el propio tratamiento de la señal, en el caso de las imágenes bidimensional, hasta aplicaciones del tipo de reconocimiento y clasificación de objetos, detección del movimiento o reconstrucción de la escena tridimensional.
Contextualización:
La asignatura “SISTEMAS DE PERCEPCIÓN VISUAL” es anual, de 9 ECTS (dedicación estimada de 225 horas), de carácter optativo y perteneciente al Bloque de Ingeniería de Sistemas Informáticos. Concretamente, esta asignatura es una de las 2 que forman la materia: “Robótica y percepción visual”, siendo la otra asignatura de esta materia la de “MODELADO Y SIMULACIÓN DE ROBOTS”.
En efecto, la evolución de la Visión Artificial ha estado muy vinculada desde sus orígenes a la Robótica, habida cuenta que los sistemas de percepción visual incorporados en los robots representan uno de sus sensores más potentes y que más contribuyen a su funcionamiento autónomo e inteligente.
No obstante, esta asignatura también está relacionada, aunque no de forma tan directa, con otras asignaturas del Máster. Por ejemplo, la tecnología y el conjunto de técnicas empleadas en Computación Ubicua se utilizan en ocasiones como fuentes de información sensorial complementaria a la suministrada por los sistemas de visión. Con esta fusión sensorial se consiguen sistemas de percepción más potentes y robustos que los basados en un único tipo de sensor.
Un asunto interesante que se introduce en esta asignatura es la descripción y reconocimiento de objetos 3D. Este aspecto está relacionado con el modelado tridimensional de objetos y es de gran utilidad en los sistemas avanzados de visión 3D. En la asignatura de Representación Gráfica de Superficies Implícitas se amplía de forma notable este tema. En ella se estudian técnicas específicas para el ajuste de nubes de puntos 3D pertenecientes a la superficie de un objeto (y suministrados por sensores visuales o de otro tipo) a modelos analíticos de la superficie de dicho objeto. Estos modelos permiten simplificar las técnicas de reconocimiento y facilitan la representación gráfica de los objetos analizados.
La asignatura contempla los sistemas de percepción visual no sólo como parte fundamental de la sensorización robótica, sino con un espectro más amplio. De hecho, se utilizan de forma habitual y efectiva en procesos de automatización industrial, así como en aplicaciones de control de calidad de los productos y servicios que derivan de dichos procesos de automatización.
