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Timestamp: 2020-01-23 05:17:11+00:00

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Asignatura 21714029 PERCEPCIÓN Créditos Teóricos 3
Haber cursado la asignaturas Introducción a la Programación y, opcionalmente,
- Realización de los trabajos.
- Estudio continuado de los contenidos de la asignatura.
Guillermo Bárcena González Profesor Sustituto Interino N
CO06 Capacidad para desarrollar y evaluar sistemas interactivos y de presentación de información compleja y su aplicación a la resolución de problemas de diseño de interacción persona computadora ESPECÍFICA
R-02 Definir el proceso de percepción artificial y describir sus etapas.
R-05 Definir el proceso de reconocimiento automático del habla (RAH) y describir sus etapas.
R-08 Definir el proceso de visión artificial (VA) y describir sus etapas.
R-07 Diseñar y codificar un sistema de RAH.
R-10 Diseñar y codificar un sistema de VA.
R-01 Emplear de forma adecuada la terminología básica de la asignatura.
R-03 Identificar las propiedades de señales y sistemas en tiempo discreto.
R-09 Identificar y describir los algoritmos asociados a cada etapa del proceso de VA.
R-06 Identificar y describir los algoritmos asociados a cada etapa del proceso RAH.
R-04 Manipular señales digitales mediante procesamiento en tiempo/frecuencia y transformaciones lineales.
expositivo/lección magistral. Resolución de
En ellas el profesor expone las competencias y
objetivos a alcanzar. Se enseña los contenidos
básicos de un tema.  Se resuelven problemas
basados en ejemplos concretos con la finalidad de
afianzar los contenidos de las clases teóricas.
Se realiza un seguimiento temporal de la
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METODOS DE ENSEÑANZA APRENDIZAJE: Resolución de
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MODELIDAD ORGANIZATIVA: Estudio y trabajo
Trabajo realizado por el alumno mediante el
estudio individual y el trabajo autónomo para
comprender los contenidos impartidos en teoría,
la resolución de ejercicios y problemas y la
realización de búsquedas bibliográficas.  Todo
este proceso contará con la supervisión del
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Pruebas de progreso periódicas y examen final
para los alumnos que no superen las pruebas de
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obtenidas en cada una de las actividades, según su ponderación (ver procedimiento
de la calificación)
Entrega de trabajos. Rubrica. Se valorará: - Cumplimiento de las diferentes actividades prácticas en plazo y/o forma. - Correcta expresión escrita. - Claridad y precisión en el proceso de resolución de ejercicios. - Corrección en la solución de los problemas. - Adecuada aplicación de los conocimientos teóricos a la práctica. - Uso de un buen estilo de programación. - Documentación de programas. - Corrección, claridad y eficiencia de los programas. - Adecuación a los principios de la materia en cuestión.
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Examen final. Ejercicios prácticos y cuestiones teóricas sobre los contenidos de la asignatura.
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Pruebas de progreso. Ejercicios teórico-prácticos.
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Resolución de ejercicios propuestos en los guiones de prácticas. Rúbrica.
La calificación final se obtendrá como resultado de una evaluación continua
llevada a cabo a través de las pruebas de progreso, la entrega de trabajos y la
resolución de ejercicios propuestos en los guiones de prácticas.
La calificación final se obtendrá aplicando la siguiente fórmula: 50% de las
pruebas de progreso + 50% de los trabajos entregados.
Para considerar superada la asignatura es necesario cumplir dos condiciones:
- la resolución de forma correcta y entrega de al menos el 80% de los ejercicios
propuestos en los guiones de prácticas
- haber obtenido una calificación mayor o igual que cinco en cada una de las dos
tareas de evaluación antes mencionadas.
El alumno que no opte por (o no supere) la evaluación continua deberá realizar un
examen final consistente en ejercicios teórico-prácticos en el que se evaluará el
contenido total de la asignatura.
Bloque 01: Introducción
Tema 01: Percepción artificial.
Tema 02: Procesamiento digital de señales.
CB2 CB3 CB4 CB5 CG08 CO05 CO06 CT1 R-02 R-01 R-03 R-04
Bloque 02: Reconocimiento automático del habla.
Tema 03: Introducción.
Tema 04: Captura y preprocesamiento de la señal de audio.
Tema 05: Extracción de características.
Tema 06: Cuantificación vectorial.
Tema 07: Técnicas de reconocimiento.
CB2 CB3 CB4 CB5 CG08 CO05 CO06 CT1 R-05 R-07 R-01 R-06
Bloque 03: Visión por computador.
Tema 08: Introducción.
Tema 09: Adquisición de la imagen.
Tema 10: Preprocesamiento.
Tema 11: Segmentación.
Tema 12: Operaciones morfológicas.
Tema 13: Extracción de características.
Tema 14: Interpretación de la escena.
CB2 CB3 CB4 CB5 CG08 CO05 CO06 CT1 R-08 R-10 R-01 R-09
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D. Maravall (1993), Reconocimiento de Formas y Visión Artificial, Ed. Ra-ma.
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L. Rabiner y B.H. Juang (1993). Fundamentals of Speech Recognition, Prentice-Hall.
A. de la Torre, A.M. Peinado, A. J. Rubio (2001). Reconocimiento automático de Voz en Condiciones de Ruido. Universidad de Granada.
L.R. Rabiner y R.W. Schafer. (1987). Digital processing of speech signals. Ed. Prentice Hall.
J. Bernal, j. Bobadilla, P. Gómez. (2000). Reconocimiento de voz y Fonética Acústica. Ed. Rama.
Casacuberta y Vidal (1987). Reconocimiento Automático del Habla. Ed. Marcombo
J.G. Proakis y D.K. Manolakis (2007). Digital signal processing. Principles, Algorithms and Applications. Ed. Pearson
G.A. Baxes (1994), Digital Image Processing: Principles and Practice, J. Wiley & Sons.
K.R Castelman (1996), Digital Image Processing, Prentice-Hall.
A.K. Jain (1989), Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice-Hall Internacional.
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