Visión por Computador

Este módulo explora la visión por computadora, un campo de la Inteligencia Artificial que entrena a las computadoras para interpretar y comprender el mundo visual. Abarca técnicas como el reconocimiento de imágenes, la detección de objetos y los modelos de aprendizaje profundo que permiten aplicaciones como la inspección automatizada, la vigilancia y la conducción autónoma.

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Hartley, Richard y Andrew Zisserman. Geometría de vista múltiple en Computer Vision. 2ª ed. Cambridge, Reino Unido; Nueva York: Cambridge University Press, 2003.

González, Rafael C. y Richard E. Woods. Procesamiento digital de imágenes. 3ª ed. Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall, 2008.

Sonka, Milan, Vaclav Hlavac y Roger Boyle. Procesamiento de imágenes, análisis y visión artificial. Cuarta edición. Stamford, CT, EE. UU.: Cengage Learning, 2015.

Szeliski, Richard. Visión por Computador: Algoritmos y Aplicaciones. 2ª ed. Textos en Ciencias de la Computación. Cham: Springer International Publishing, 2022.

https://doi.org/10.1007/978-3-030-34372-9

Khan, Salman, Hossein Rahmani, Syed Afaq Ali Shah y Mohammed Bennamoun. Una guía de redes neuronales convolucionales para visión artificial. Conferencias de síntesis sobre visión por computador. Cham: Springer International Publishing, 2018.

https://doi.org/10.1007/978-3-031-01821-3

Goodfellow, Ian, Yoshua Bengio y Aaron Courville. Aprendizaje profundo. Serie Computación Adaptativa y Aprendizaje Automático. The MIT Press, 2016.

Forsyth, David y Jean Ponce. Visión por computador: un enfoque moderno. 2ª ed. Boston: Pearson, 2012.

Bishop, Christopher M. Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático. Ciencia de la Información y Estadística. Nueva York: Springer, 2006.