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Oferta (curso 2020/21)
Contacta conmigo por correo-e si te interesa realizar un TFG relacionado con los temas de investigación que trabajamos en el grupo de investigación CAPO. Puedes hacerte una idea del tipo de trabajos viendo el listado de TFGs/TFMs que he dirigido/codirigido.
En Desarrollo
| Creación de un Sandbox 3D con equipamiento de consumo (co-tutora: Marta Rincón) |
Breve descripción: En este TFG se pretende hacer un montaje mediante una caja de arena que simula el relieve de un terreno y un sistema de percepción de profundidad tipo MS Kinect para superponer un mapa de alturas del relieve sobre el terreno con ayuda de un proyector.
La idea es hacer un sistema como en: HTTPS://WWW.YOUTUBE.COM/WATCH?V=J9JXTTJ0MZE.
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| Número de participantes: 1 |
| Requisitos: Python, C++, o disposición a aprender |
| Adjudicado 23/24 |
| Autor: Alejandro García Rodríguez
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Trabajos de Fin de Máster Dirigidos
| Unificación de Redes de Segmentación Semántica y Estimación de Profundidad para Mejorar el Rendimiento en Usos de Conducción Autónoma: Estimación de Trayectoria y Estimación de Cruce Mediante Vista de Pájaro |
Breve descripción: En este TFM del Máster Oficial en Visión Artificial se desarrollará una arquitectura de red que unifique vistas RGB con estimaciones de profundidad para obtener mapas de segmentación y profundidad que puedan ser de utilidad en tareas de estimación de trayectorias para conducción autónoma.
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| Número de participantes: 1 Máster Visión Artificial |
| Requisitos: Python, CARLA, datasets CityScapes |
| Finalizado (Julio 2023) |
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| Autora: Rubén Oliver Dólera
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| Redes de detección de objetos en sistemas embebidos |
Breve descripción: En este TFM del Máster Oficial en Visión Artificial se desarrollará un sistema embebido de detección de objetos basado en redes de detección ligeras, evaluando el rendimiento de diversas variantes en una plataforma Jetson TX2 con entrenamiento en servidores NVIDIA DGX.
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| Número de participantes: 1 Máster Visión Artificial |
| Requisitos: Python, DIGITS, TensorRT |
| Finalizado (Julio 2020) |
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| Autora: Susana Pineda de Luelmo
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| Optimización y Paralelización en CPU del método de la Ordenada Discreta para la Simulación del Transporte de Radiación en OpenFOAM (co-tutor: Javier Marugán) |
Breve descripción: En este TFM del Máster Oficial en Ingeniería Informática se analizará el método de la ordenada discreta en simulación de procesos fotoactivados para mejorar su ejeccución en plataformas abiertas como OpenFOAM y compararlas a las tradicionales en el sector productivo como ANSYS Fluent.
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| Número de participantes: 1 Máster Ingeniería Informática |
| Requisitos: C++, OpenMP, OpenMPI |
| Finalizado (Enero 2019) |
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| Autor: José Ángel Moreno San Segundo
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| Sistema de control y corrección de errores en entorno logístico (co-tutor: Juan José Pantrigo) |
Breve descripción: En este TFM del Máster Oficial en Visión Artificial se estudiarán diferentes trackers tales como TLD, Struck, Re3, KCF, MedianFlow, etc. para un problema de seguimiento de empleados y paquetes en cintas distribuidoras de mercancía.
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| Número de participantes: 1 Máster Visión Artificial |
| Requisitos: C++, Qt, OpenCV |
| Finalizado (Julio 2018) |
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| Autor: José Antonio García Fierro
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| Sistema para la Detección de Logotipos con Aprendizaje Profundo Supervisado (co-tutor: Alfredo Cuesta) |
Breve descripción: En este TFM del Máster Oficial en Visión Artificial se diseñará e implementará un sistema de detección y reconomiento de logos de marcas comerciales en secuencias de video para posterior análisis estadístico.
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| Número de participantes: 1 Máster Visión Artificial |
| Requisitos: C++, Python, OpenCV |
| Finalizado (Julio 2018) |
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| Autor: Vicent Avaria Avaria
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| Calibración y Reconstrucción 3D en Sistema de Múltiples Cámaras (co-tutor: David Concha) |
Breve descripción: En este TFM del Máster Oficial en Visión Artificial se pretende crear un sistema de reconstrucción 3D pasiva en un entorno de múltiples cámaras. En este trabajo se extenderá el método de reconstrucción epipolar matching publicado en el trabajo "Kernel-based 3D tracking" por Tyagi et al. en 2007.
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| Número de participantes: 1 Máster Visión Artificial |
| Requisitos: C++, OpenCV |
| Finalizado (Julio 2016) |
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| Autor: Joel Corrado Juarez
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| Visión tridimensional (co-tutor: Juan José Pantrigo) |
Breve descripción: En este TFM del Máster Oficial en Visión Artificial se pretenden crear diferentes aplicaciones de visión 3D desde el uso de múltiples vistas estáticas, tales como reconstrucción 3D, image stitching, etc. explorando la geometría proyectiva y los procesos de calibración de cámaras.
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| Número de participantes: 1 Máster Visión Artificial |
| Requisitos: C++, OpenCV |
| Finalizado (Julio 2016) |
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| Autor: Roger Sobregrau Gil
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| Comparativa de técnicas para segmentación de iris (co-tutor: Antonio Jesús Bandera - Univ. Málaga) |
Breve descripción: En este TFM del Máster Oficial en Visión Artificial se pretende realizar una comparativa de diferentes métodos de segmentación de iris en bases de datos de imágenes de ojos.
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| Número de participantes: 1 Máster Visión Artificial |
| Requisitos: Matlab, C++, OpenCV |
| Finalizado (Julio 2016) |
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| Autor: Trinidad Jaén Bermúdez
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| Seguimiento visual de peatones mediante redes de neuronas convolucionales (co-tutor: Alfredo Cuesta) |
Breve descripción: En este TFM del Máster Oficial en Visión Artificial se pretende utilizar los modernos métodos de redes neuronales convolucionales para su aplicación en detección y seguimiento visual de objetos. Para ello se utilizará la base de datos de Daimler de detección de peatones y el entorno Caffe/DIGITS, así como GPUs para facilitar la tarea de entrenamiento.
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| Número de participantes: 1 Máster Visión Artificial |
| Requisitos: C++, Python, DIGITS/Caffe |
| Finalizado (Julio 2016) |
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| Autor: Francisco José García Espinosa
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| CUDA-JVIE for fast analysis of highly inhomogeneous dielectric objects (co-tutor: Emanuele Schiavi) |
Breve descripción: En este TFM del Máster Oficial en Visión Artificial se pretende analizar y portar a CUDA C una solución matemática para el análisis de objetos dieléctricos no homogeneos previamente desarrollada por el Research Laboratory of Electronics del Massachussets Institute of Technology (MIT) con propósitos de aceleración de sus tiempos de ejecución para escalarlo a problemas complejos.
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| Número de participantes: 1 Máster Visión Artificial |
| Requisitos: C++, NVIDIA CUDA |
| Finalizado (Julio 2014) |
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| Autor: Eduardo Alcaín
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| Visión artificial aplicada al estudio conductual de roedores: conteo de sacudidas (co-tutor: Juan José Pantrigo) |
Breve descripción: En este TFM del Máster Oficial en Visión Artificial se pretende crear una aplicación para favorecer el análisis de experimentos llevados a cabo en el Departamento de Farmacología de la URJC. En particular, se creará una aplicación capaz de contar mediante técnicas de visión artificial las veloces sacudidas de pata de una rata de laboratorio bajo determinadas condiciones experimentales.
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| Número de participantes: 1 Máster Visión Artificial |
| Requisitos: C++, OpenCV, Qt |
| Finalizado (Julio 2014) |
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| Autor: Amaia Mangado
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| Seguimiento articulado con múltiples kinect (co-tutor: Raúl Cabido) |
Breve descripción: En este TFM del Máster Oficial en Visión Artificial se pretende crear un montaje 3D basado en los sensores RGBD de consumo Microsoft Kinect. Los dispositivos Kinect se pueden utilizar para registrar la profundidad de una estancia, calibrándolos se pueden coordinar diferentes unidades para reconstruir una estancia en 3D, realizar el seguimiento de un objeto articulado, etc. En este proyecto se abordará el problema del seguimiento en 3D de un objeto articulado mediante el uso de 4 kinects.
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| Número de participantes: 1 Máster Visión Artificial |
| Requisitos: C++, OpenCV, Qt |
| Finalizado (Julio 2013) |
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| Autor: Juan Carlos Nuñez
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| Reconocimiento y corrección de actividades físicas con Kinect (co-tutor: Raúl Cabido) |
Breve descripción: En este TFM del Máster Oficial en Visión Artificial se pretende analizar de forma automática el trabajo deportivo de un usuario bajo diferentes actividades físicas. Para ello se contará con un disposivito de profundidad Kinect que ayudará a extraer la información de las articulaciones del usuario.
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| Número de participantes: 1 Máster Visión Artificial |
| Requisitos: C++, OpenCV, Qt |
| Finalizado (Julio 2013) |
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| Autor: Francisco José Rivero
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| Análisis Computacional y Aceleración mediante GPUs del Algoritmo PCA en Problemas de Reconocimiento de Cara (co-tutor: Raúl Cabido) |
Breve descripción: En este TFM del Máster Oficial en Visión Artificial se pretende analizar el rendimiento del método de Principal Component Analysis (PCA) típico en problemas de reconocimiento facial, así como acelerarlo mediante su cómputo en procesadores gráficos de consumo.
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| Número de participantes: 1 Máster Visión Artificial |
| Requisitos: C++, NVIDIA CUDA |
| Finalizado (Mayo 2013) |
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| Autor: Roberto García
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| Evaluación de múltiples regiones en GPU y aplicación al seguimiento de objetos articulados (co-tutor: Raúl Cabido) |
Breve descripción: En este TFM del Máster Oficial en Visión Artificial se pretende analizar el rendimiento de diferentes implementaciones en GPU para la evaluación de múltiples regiones de interés (con lados no necesariamente paralelos a los ejes) en una imagen que muestra el movimiento de un objeto articulado. Las diferentes implementaciones incluirán desarrollos basados en el pipeline gráfico de renderizado (mediante técnicas de shading), así como otras basadas en la tecnología Nvidia CUDA.
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| Número de participantes: 1 Máster Visión Artificial |
| Requisitos: C++, OpenCV, CUDA, OpenGLm, Cg |
| Finalizado (Septiembre 2011) |
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| Autor: David Concha Gómez
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| Detección de cambio de carril-bus en plataformas de bajas prestaciones (co-tutor: Raúl Cabido) |
Breve descripción: En este TFM del Máster Oficial en Visión Artificial se pretende abordar el problema de la detección automática de cambio de carril por un autobús circulando por su vía. Para ello se dispondrá de un autobús de la EMT con un conductor profesional.
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| Número de participantes: 1 Máster Visión Artificial |
| Requisitos: Java o C++, OpenCV |
| Finalizado (Junio 2011) |
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| Autor: David Fernández López
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| Detección y seguimiento de objetivos en imágenes de radar (co-tutor: Juan José Pantrigo) |
Breve descripción: En este TFM del Máster Oficial en Visión Artificial se pretende abordar un problema de vigilancia mediante radar marítimo en una ciudad aplicando métodos propios de procesamiento de imágen.
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| Número de participantes: 1 Máster Visión Artificial |
| Requisitos: C++, OpenCV |
| Finalizado (Junio 2011) |
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| Autor: Jesús Sánchez-Oro
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| Detección de cambios de escenas en vídeos (co-tutor: Juan José Pantrigo) |
Breve descripción: En este TFM del Máster Oficial en Visión Artificial se pretende disponer de una herramienta que permita la identificación de transiciones en vídeos. La detección de transiciones es una tareas que puede llegar a ser muy compleja debido a la naturaleza de la transición, desde un cambio abrusco (fácil) hasta una transición gradual con movimiento (difícil). Para este trabajo se utilizará un enfoque dinámico adaptativo a través de medidas del flujo óptico y comparación de histogramas.
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| Número de participantes: 1 Máster Visión Artificial |
| Requisitos: Java o C++, OpenCV |
| Finalizado (Junio 2011) |
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| Autor: Emilio Almazán
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| Detección y contextualización de familias de objetos mediante sistemas de recuperación de imágenes basados en contenido |
Breve descripción: En este TFM del Master en Investigación en Sistemas HW y SW Avanzados se pretende disponer de una herramienta que permita la identificación de contenido a través del uso de colecciones de datos disponibles en Internet haciendo como caso de estudio la búsqueda de carátulas de CDs.
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| Número de participantes: 1 Máster MISHA |
| Requisitos: Java o C++, OpenCV |
| Finalizado (Junio 2010) |
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| Autor: Luis Ignacio Díaz del Dedo
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Proyectos de Fin de Carrera o Trabajos de Fin de Grado Dirigidos
| Estudio de Rendimiento, Eficiencia y Accesibilidad de la Tecnología NVIDIA CUDA para Operaciones Matriciales (co-tutor: David Concha) |
Breve descripción: En este TFG se trabajará con diferentes problemas matriciales y se buscará hacer un estudio de rendimiento mediante la tecnología NVIDIA CUDA frente a ejecuciones colaborará con investigadores de Farmacología para desarrollar una aplicación que simplifique la labor de monitorizar a ratas de laboratorio que se someten al experimento del laberinto en cruz. La rata que se expone al laberinto se monitorizará de forma automática para conocer los tiempos que pasa en las diferentes zonas del mismo, y que sirve para analizar el comportamiento de los animales en diferentes condiciones, fármacos, etc.
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| Número de participantes: 1 |
| Requisitos: NVIDIA CUDA, Python, C++ disposición a aprender |
| Finalizado (Julio 2023) |
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| Autor: Tomás Pérez Martínez
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| Desarrollo e integración de un sistema de automatización de tareas y recuperación frente a errores en un proyecto de Industria 4.0 |
Breve descripción: En este proyecto se crea un entorno de ejecución y automatización de Notebooks mediante las tecnologías Apache Nifi y Apache Zeppelin.
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| Número de participantes: 1 |
| Requisitos: - |
| Finalizado (Julio 2022) |
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| Autor: Cristina Fernández Orozco
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| Sistema de Registro de Eventos URJC mediante Código QR de la Tarjeta TUI |
Breve descripción: En este proyecto se pretende crear una app móvil de gestión de inscripciones de estudiantes en eventos utilizando el QR de la TUI virtual de la URJC App. El organizador del evento cargará la aplicación, leerá los códigos QR de los estudiantes asistentes y creará un listado de estudiantes registrados que podrá utilizarlo para compartirlo con el servicio de Reconocimiento Académico de Créditos a través de su respectiva facultad/escuela.
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| Número de participantes: 1 |
| Requisitos: Procesamiento de imágenes, integración de frameworks, Android o disposición a aprender |
| Finalizado (Mayo 2021) |
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| Autor: José Ignacio Gaitán
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| Detección Visual de Aparcamiento mediante la Aplicación de Redes Neuronales |
Breve descripción: En este TFG se propondrá la utilización de redes neuronales de segmentación para extraer la profundidad de una escena tomada mediante cámaras monoculares. Su aplicación final podrá ser la de detectar espacios de aparcamiento en la ciudad.
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| Número de participantes: 1 |
| Requisitos: Procesamiento de imágenes, frameworks de deep learning (Tensorflow, Keras,...) o disposición a aprender |
| Finalizado (Noviembre 2020) |
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| Autor: Ruben Oliver Dolera
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| Análisis Visual Automático del Test de Porsolt en Ratas |
Breve descripción: En este proyecto se pretende analizar visual y automáticamente el comportamiento de ratas nadando en cubetas de agua. El test de Porsolt al que se refiere este experimento sirve para hacer un screening de fármacos antidepresivos. Este TFM se hará en contacto directo con investigadores de Farmacología de la URJC.
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| Número de participantes: 1 |
| Requisitos: Procesamiento de imágenes o disposición a aprender |
| Finalizado (Septiembre 2019) |
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| Autor: Susana Pineda
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| Visor Web de Modelos BIM en el Ámbito de la Edificación Inteligente |
Breve descripción: El objeto de esta parte del proyecto es la creación de una serie de aplicaciones que permitan la visualización de la información contenida en los modelos BIM ya desarrollados. Estas aplicaciones estarían enfocadas a tres tipos de usuarios finales de la Universidad: el servicio de mantenimiento de campus, la Unidad de Servicios Informáticos, y el departamento de implantaciones.
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| Número de participantes: 1 |
| Requisitos: Desarrollo web, Node.js, Angular, Autodesk o disposición a aprender |
| Finalizado (Septiembre 2019) |
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| Autor: Susana Pineda
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| Creación de un Chatbot Universitario para Resolución de Dudas de Estudiantes (Co-Tutora: Soto Montalvo) |
Breve descripción: En este TFG se pretende utilizar tecnología accesible (IBM Watson, Microsoft Azure, Google Dialogflow, etc.) para la creación de un chatbot con una base de conocimiento adecuada para responder las dudas de los estudiantes de la universidad. Se podría partir de una guía como: https://edubotdocs.blob.core.windows.net/edubotdocs/EDUBotManual_v1.pdf.
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| Número de participantes: 1 |
| Requisitos: Procesamiento de Lenguaje Natural, programación Python o disposición a aprender |
| Finalizado (Julio 2019) |
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| Autor: Javier Martín
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| Selección Paramétrica para Redes de Detección YOLO (co-tutor: David Concha) |
Breve descripción: En este proyecto se creará una interfaz para la selección de parámetros de una red de detección You Only Look Once (YOLOv3) y hacer experimentación de detección de objetos con la configuración elegida.
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| Número de participantes: 1 |
| Requisitos: Aprendizaje profundo, redes neuronales convolucionales, procesamiento de imágenes o disposición a aprender |
| Finalizado (Mayo 2019) |
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| Autor: Santiago Marcos
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| Análisis de la Tensoflow Object Detection API para la detección visual de contenedores de residuos en imágenes |
Breve descripción: En este proyecto se pretende analizar el rendimiento del API de Tensorflow ofrecido por Google para la detección de objetos en imágenes. Además, se pretende hacer una comparativa de cada arquitectura de red disponible en el API y entrenada con contenedores de residuos urbanos a través de un conjunto de imágenes de la ciudad.
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| Número de participantes: 1 |
| Requisitos: Aprendizaje profundo, redes neuronales convolucionales, procesamiento de imágenes o disposición a aprender |
| Finalizado (Octubre 2018) |
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| Autor: Eva Moreno
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| Estudio de técnicas de entrenamiento de redes neuronales profundas para su aplicación en ciudades inteligentes |
Breve descripción: En este proyecto se pretende crear un sistema de visión artificial que funcione de manera embarcada en un vehículo para la detección visual en tiempo real de otros vehículos en imágenes. Se hará uso de datasets reales, extraídos a partir de Google Street View o propias, y sintéticos, mediante las colecciones SYNTHIA y CITYSCAPES.
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| Número de participantes: 1 |
| Requisitos: Aprendizaje profundo, redes neuronales convolucionales, procesamiento de imágenes o disposición a aprender |
| Finalizado (Julio 2018) |
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| Autor: Mario Conejos Basanta
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| Evaluación de la calidad del asfaltado mediante sensores de bajo coste: visión artificial y sensores inerciales |
Breve descripción: En este proyecto se pretende crear una aplicación de móvil capaz de determinar el estado de la carretera mediante el uso de sensores inerciales y una evaluación visual durante la conducción. De esta forma, un móvil ejecutando la aplicación durante un viaje en un vehículo evaluará y registrará las coordenadas GPS de las zonas más deterioradas de la calzada, para posteriormente crear un registro visual georreferenciado en un mapa.
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| Número de participantes: 1 |
| Requisitos: Programación Android, Java, procesamiento de imágenes o disposición a aprender |
| Finalizado (Junio 2017) |
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| Autor: Brandan José González
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| ToyCNN: Construcción de la una red neuronal convolucional a bajo nivel (co-tutor: Alfredo Cuesta) |
Breve descripción: En este proyecto se pretende crear una arquitectura de red neuronal convolucional desde su base, y comparar su rendimiento frente a frameworks establecidos para el propósito de entrenarla y probarla en una problema de clasificación de entradas.
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| Número de participantes: 1 |
| Requisitos: Programación C/C++, procesamiento de imágenes, aprendizaje profundo o disposición a aprender |
| Finalizado (Junio 2017) |
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| Autor: Sergio Hernández
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| Scanner-Cam (co-tutor: Juanjo Pantrigo) |
Breve descripción: En este proyecto se pretende desarrollar una aplicación que permita escanear por partes un documento a través de una pequeña cámara de consumo tipo webcam, cámara de móvil o similar y reconstruir dicho documento.
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| Número de participantes: 1 Ing. Técnica Inf. Sist. o Superior |
| Requisitos: C++, OpenCV, Directshow, o disposición a aprender |
| Finalizado (Junio 2017) |
| Autor: Samuel Fernández
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| Herramientas para la Estimación Automática de la Ocupación en Aparcamientos |
Breve descripción: En este proyecto se abordará el estudio del grado de ocupación de aparcamientos de vehículos con el fin de crear informes de resultados automatizados en función de los diferentes usos horarios. La idea consiste en desarrollar una serie de aplicaciones funcionales e intuitivas, que sirvan como herramientas para la estimación automática de ocupación de los aparcamientos.
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| Número de participantes: 1 Grado |
| Requisitos: C/C++, OpenCV, o disposición a aprender |
| Finalizado (Junio 2016) |
| Autor: Alejandro Magaña Castro
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| Analisis Automático de Estadísticas en Partidos de Fútbol |
Breve descripción: En retransmisiones deportivas, muchas estadísticas que se ofrecen se calculan de manera manual a través del seguimiento de los deportistas. En este proyecto se pretende desarrollar algoritmos que calculen de manera automática determinadas acciones tales como fuera de juego o el seguimiento de determinados jugadores en partidos de fútbol. Es recomendable, aunque no obligatorio, conocer un lenguaje de programación como C/C++ o Matlab y tener conocimientos previos de visión artificial.
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| Número de participantes: 1 Grado |
| Requisitos: C/C++, OpenCV o disposición a aprender |
| Finalizado (Octubre 2015) |
| Autor: Diego Moreno Lennon
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| DenunciaCar: Visión artificial para la denuncia de infracciones de tráfico en una aplicación Android |
Breve descripción: Los dispositivos móviles han adquirido una gran importancia dentro de las arquitecturas de consumo por ofrecer buenas capacidades de cómputo en teléfonos inteligentes o tablets. En este proyecto se pretende hacer uso de dichas capacidades programables en los dispositivos móviles para crear una aplicación colaborativa de denuncia de infracciones de vehículos en carretera o entornos urbanos (vehículos mal aparcados, etc.) a través de la captura de forma automática de la matrícula del vehículo a partir de una fotografía.
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| Número de participantes: 1 Grado |
| Requisitos: Java, C/C++, OpenCV, OpenGL o disposición a aprender |
| Finalizado (Junio 2014) |
| Autor: Francisco José García Espinosa
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| Analisis Automático de Estadísticas en Partidos de Fútbol |
Breve descripción: En retransmisiones deportivas, muchas estadísticas que se ofrecen se calculan de manera manual a través del seguimiento de los deportistas. En este proyecto se pretende desarrollar algoritmos que calculen de manera automática determinadas acciones tales como fuera de juego o el seguimiento de determinados jugadores en partidos de fútbol. Es recomendable, aunque no obligatorio, conocer un lenguaje de programación como C/C++ o Matlab y tener conocimientos previos de visión artificial..
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| Número de participantes: 1 Grado |
| Requisitos: C/C++, OpenCV o disposición a aprender |
| Finalizado (Junio 2014) |
| Autor: Sergio Andrés García
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| Super-Resolución en GPU (co-tutor: Raúl Cabido) |
Breve descripción: El objetivo de este proyecto es el estudio de un algoritmo de super-resolución utilizando una plataforma CPU y una plataforma híbrida CPU+GPU que acelere algunas de las etapas algorítmicas constituyentes. La idea es utilizar la técnica de Orthogonal Matching Pursuit (OMP) e implementar etapas altamente paralelizables que tienen lugar en todo el proceso de superresolución para, dados dos diccionarios de baja y alta resolución, respectivamente, conseguir de una imagen de alta resolución proveniente de una de baja.
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| Número de participantes: 1 GII, GIC o GIS |
| Requisitos: C++, Matlab, CUDA o disposición a aprender |
| Finalizado (Julio 2013) |
| Autor: Manuel Mora
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| Pizarra Virtual (co-tutor: Juanjo Pantrigo) |
Breve descripción: El objetivo de este proyecto es el desarrollo de una aplicación informática que permita a un usuario hacer dibujos en un ordenador, utilizando para ello el movimiento de las manos.
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| Número de participantes: 1 Ing. Técnica Inf. Sist. o Superior |
| Requisitos: C++, OpenCV, Directshow, o disposición a aprender |
| Finalizado (Junio 2013) |
| Blog: http://felix2603.googlepages.com/home |
| Autor: Félix Ruiz Banegas
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| Autolocalización visual (planar) mediante dispositivos Android de bajas prestaciones (co-tutor: Juan José Pantrigo) |
Breve descripción: En este proyecto se propone el uso de un móvil con sistema operativo Android para realizar una calibración y autolocalización visual mediante su cámara. Para ello se trabajará con OpenCV y algún método de detección de puntos característicos junto a su seguimiento a través del análisis del flujo óptico.
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| Requisitos: OpenCV, C++, Java o disposición a aprender |
| Finalizado (Mayo 2013) |
| Autor: José Luis Vara
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| Recuperación de Imágenes basada en Contenido II (co-tutor: Juan José Pantrigo) |
Breve descripción: La recuperación de imágenes basada en contenido es una línea de investigación e interés creciente que puede tener especial interés en buscadores de imágenes, etiquetación automática, redes sociales, etc.
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| Requisitos: Java o disposición a aprender |
| Finalizado (Diciembre 2011) |
| Blog: http://cbirurjc.wordpress.com/ |
| Autor: Javier Manso
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| Procesamiento de imagen y seguimiento visual en arquitecturas Cell (co-tutor: Raul Cabido) |
Breve descripción: En este TFC se pretende poner a punto un simulador del procesador de una videoconsola Playstation3 para realizar cómputo intensivo de procesamiento de imágenes. Dicha arquitectura está basada en un multiprocesador heterogeneo vectorial compuesto por 8 SPUs (Synergistic Processor Unit) y 1 PPU (PowerPC Unit) de IBM que cambiará en gran medida el mundo de las arquitecturas de bajo coste.
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| Número de participantes: 1 Ing. Superior |
| Requisitos: C++, Fedora Core 5, CellSDK, o disposición a aprender |
| Finalizado (Mayo 2011) |
| Blog: http://cellprogramming.wordpress.com/ |
| Autor: Javier Sánchez Egido
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| Multitouch Visual (co-tutor: Javier Hernández) |
Breve descripción: En este PFC se desarrollará una pantalla multitouch a través de técnicas de visión artificial para ilustrar su funcionamiento en un videojuego basado en visión artificial.
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| Número de participantes: 1 Ing. Técnica Inf. Sist. o Superior |
| Requisitos: C++, OpenCV o disposición a aprender |
| Finalizado (Mayo 2011) |
| Blog: http://multitouchvisual.blogspot.com/ |
| Autor: Diana Gil "Saysa"
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| Seguimiento de Movimiento Articulado utilizando Hardware Gráfico (co-tutor: Raúl Cabido) |
Breve descripción: En este TFC se desarrollará una solución de seguimiento visual del movimiento articulado haciendo uso de las prestaciones del hardware gráfico. En particular se utilizará el pipeline de renderizado a través de la programación de shaders en NVIDIA Cg para evaluar las etapas computacionales de un filtro de partículas. La solución será mucho más eficiente que si se evaluara en CPU debido a la potencia del rasterizador de una GPU de consumo en comparación con cualquier CPU.
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| Número de participantes: 1 Ing. Superior |
| Requisitos: C++, OpenGL y Nvidia Cg, o disposición a aprender |
| Finalizado (Mayo 2011) |
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| Autor: David Concha Gómez
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| Filtro de Partículas para Visión Estereoscópica (co-tutor: Juanjo Pantrigo) |
Breve descripción: Este PFC continuará las líneas del PFC "Pizarra Virtual", creando una aplicación que incida en los temas del control de vibraciones en la estimación del seguimiento para la aplicación de pizarra virtual con el uso de una cámara. Además, el filtro de partículas se utilizará para estimar la posición 3D de los objetos a seguir a través de un sistema de visión esteroscópico.
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| Número de participantes: 1 Ing. Técnica Inf. Sist. o Superior |
| Requisitos: C++, OpenCV o disposición a aprender |
| Finalizado (Diciembre 2010) |
| Blog: http://pfcinescalvo.wordpress.com/ |
| Autor: Inés Calvo Felipe
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| Extracción de Características para Recuperación de Imágenes basada en Contenido (co-tutor: Juan José Pantrigo) |
Breve descripción: La recuperación de imágenes basada en contenido es una línea de investigación e interés creciente que puede tener especial interés en buscadores de imágenes, etiquetación automática, redes sociales, etc.
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| Requisitos: Java o disposición a aprender |
| Finalizado (Diciembre 2010) |
| Blog: http://cbir3.wordpress.com/ |
| Autor: Álvaro Bermejo
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| Scanner-Cam (co-tutor: Juanjo Pantrigo) |
Breve descripción: En este proyecto se pretende desarrollar una aplicación que permita escanear por partes un documento a través de una pequeña cámara de consumo tipo webcam, cámara de móvil o similar y reconstruir dicho documento.
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| Número de participantes: 1 Ing. Técnica Inf. Sist. o Superior |
| Requisitos: C++, OpenCV o disposición a aprender |
| Finalizado (Septiembre 2010) |
| Blog: http://scannercampfc.wordpress.com/ |
| Autor: Juan Rinconada
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| Filtro de Partículas para Seguimiento de Grupos (co-tutor: Juanjo Pantrigo) |
Breve descripción: Contar personas en una secuencia de vídeo es una tarea relativamente sencilla para un humano, pero que en condiciones generales es muy compleja para una máquina. En este PFC se creará una aplicación con propósitos de seguridad y videovigilancia, que pueda etiquetar la presencia de individuos que se agrupen y desagrupen en secuencias de imágenes.
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| Número de participantes: 1 Ing. Técnica Inf. Sist. o Superior |
| Requisitos: C++, OpenCV o disposición a aprender |
| Finalizado (Septiembre 2010) |
| Blog: http://javiergutierrezpfc.wordpress.com/ |
| Autor: Javier Gutiérrez
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| Análisis de Actividades en Entorno Deportivo: Seguimiento de jugadores (co-tutor: Raúl Cabido) |
Breve descripción: En este proyecto se trabajará con secuencias de partidos de fútbol y se intentará realizar un seguimiento e identificación de los jugadores presentes en las escenas. Se trabajará a través de OpenCV y las secuencias de campo más abiertas, donde hay mayor presencia de jugadores en escena.
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| Número de participantes: 1 Ing. Técnica Inf. Sist. o Superior |
| Requisitos: C++, OpenCV, o disposición a aprender |
| Finalizado (Septiembre 2010) |
| Blog: http://nachorodriguezpfc.wordpress.com/ |
| Autor: Ignacio Rodríguez
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| Reconstrucción de PET mediante CUDA: una aproximación paralela (co-tutor: Raúl Cabido) |
Breve descripción: CUDA es una nueva arquitectura software/hardware para el desarrollo de aplicaciones de altas prestaciones basadas en cómputo sobre hardware gráfico. En este proyecto se pretende incorporar CUDA a aplicaciones tipo benchmark para realizar una comparativa de rendimiento bruto.
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| Número de participantes: 1 Ing. Técnica Inf. Sist. o Superior |
| Requisitos: C++, OpenGL, Cg, CUDA, o disposición a aprender |
| Finalizado (Junio 2010) |
| Blog: http://pfccpp.wordpress.com/ |
| Autor: Santi García Sánchez
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| Seguimiento Visual mediante Playstation 3 (co-tutor: Raul Cabido) |
Breve descripción: En este TFC se pretende programar el multiprocesador de una videoconsola Playstation3 para realizar cómputo intensivo de procesamiento de imágenes. Dicha arquitectura está basada en un multiprocesador heterogeneo vectorial compuesto por 8 SPUs (Synergistic Processor Unit), 6 útiles, y 1 PPU (PowerPC Unit) de IBM que cambiará en gran medida el mundo de las arquitecturas de bajo coste.
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| Número de participantes: 1 Ing. Superior |
| Requisitos: C++, Fedora Core 5, CellSDK, o disposición a aprender |
| Finalizado (Junio 2010) |
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| Autor: Alberto Matías
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| Modelado de escenarios para aplicaciones de videovigilancia (co-tutor: Juan José Pantrigo) |
Breve descripción: Se trata de crear un entorno de videovigilancia que integre una serie de técnicas generales de procesamiento de imágenes y vídeo para crear diversas aplicaciones de videovigilancia o análisis de escenarios mediante visión artificial. Es posible que para el proyecto se pueda contar con un sistema inalámbrico de envío de imágenes a un nodo central.
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| Requisitos: Lenguaje de alto nivel tipo C/C++ o disposición a aprender |
| Finalizado (Junio 2010) |
| Autor: Antonio Collazos
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| Ampliación del Optófono |
Breve descripción:
En este proyecto se ampliará el desarrollo
del optófono original.
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| Número de participantes: 1 |
| Requisitos: MATLAB y/o C/C++ o disposición a aprender |
| Finalizado (Junio 2010) |
| Autor: Guillermo Rey
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| BusVigía: Análisis en tiempo real de la circulación para el control de un Carril-Bus (co-tutor: Juan José Pantrigo) |
Breve descripción: Se trata de crear un entorno de videovigilancia que integre una serie de técnicas generales de procesamiento de vídeo y videovigilancia y que pueda procesar en arquitecturas heterogéneas (CPU y GPU fundamentalmente). Es posible que para el proyecto se pueda contar con un sistema inalámbrico de envío de imágenes a un nodo central.
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| Requisitos: Lenguaje de alto nivel tipo C/C++ o disposición a aprender |
| Finalizado (Mayo 2010) |
| Autor: David Fernández
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| Análisis de Actividades en Entorno Deportivo: Autolocalización y Seguimiento (co-tutor: Juan José Pantrigo) |
Breve descripción: En este proyecto se trabajará con secuencias de partidos de fútbol y se intentará autolocalizar la cámara desde la que se visualiza el campo de juego. Se trabajará a través de OpenCV y se buscarán ciertos parámetros en el campo como puntos salientes y otras características (líneas, heurísticos,...).
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| Número de participantes: 1 Ing. Técnica Inf. Sist. o Superior |
| Requisitos: C++, OpenCV, o disposición a aprender |
| Finalizado (Mayo 2010) |
| Blog: http://www.diegotapiador.blogspot.com/ |
| Autor: Diego Tapiador
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| Seguimiento visual con filtros de partículas hibridados con algoritmos meméticos (co-tutor: Juan José Pantrigo) |
Breve descripción: La combinación de los filtros de partículas como estimadores secuenciales con algoritmos meméticos para refinamientos en la evaluación de los filtros de partículas pueden dar buenos resultados cualitativos y cuantitativos. En este proyecto se pretende estudiar dicho comportamiento.
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| Requisitos: Lenguaje de alto nivel tipo C/C++ o disposición a aprender |
| Finalizado (Abril 2010) |
| Autor: Javier Hernández Sánchez
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| Cámara Estadística: Control de velocidad (co-tutor: Juanjo Pantrigo) |
Breve descripción: La ciudad es un entorno complejo, dinámico y lleno de datos. Las cámaras inteligentes reciben y procesan imágenes para ofrecer información de más alto nivel. En este proyecto se creará una aplicación inteligente que almacene las estadísticas que un experto decida a través de una serie de reglas en un escenario preparado para controlar la velocidad a través de balizas virtuales de una cierta vía.
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| Número de participantes: 1 Ing. Técnica Inf. Sist. o Superior |
| Requisitos: C++, OpenCV o disposición a aprender |
| Finalizado (Ene. 2010) |
| Blog: http://camaraestadistica.blogspot.com |
| Autor: Roberto Sánchez
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| Computación distribuida en hardware gráfico para reconstrucción de imágenes médicas (co-tutor: Raúl Cabido) |
Breve descripción: En este proyecto se extenderá la funcionalidad de un cluster para poder hacer uso de plataformas GPU son soporte para Nvidia CUDA, continuando el proyecto desarrollado anteriormente GPGPU@home y se aplicará a un problema de reconstrucción de imagen médica.
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| Número de participantes: 1 Ing. Técnica Inf. Sist. o Superior |
| Requisitos: C++, CUDA, o disposición a aprender |
| Finalizado (Ene. 2010) |
| Blog: http://macudapfc.wordpress.com/ |
| Autor: Miguel Ángel Jiménez
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| Interfaces "Minority-Report" para navegación en mapas (co-tutor: Juanjo Pantrigo) |
Breve descripción: En este proyecto se pretende desarrollar una interfaz de usuario que permita navegar a través de los mapas de GoogleMaps o similares a través del movimiento de las manos.
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| Número de participantes: 1 Ing. Técnica Inf. Sist. o Superior |
| Requisitos: C++, OpenCV, Directshow, o disposición a aprender |
| Finalizado (Ene. 2010) |
| Blog: http://mapsnavigation.blogspot.com/ |
| Autor: Miguel Ángel Ntugu
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| Interfaces de usuario Minority Report 2 (co-tutor: Juanjo Pantrigo) |
Breve descripción: Este PFC continuará las líneas que dejó "Interfaces de Usuario Minority Report", con un control del sistema gestor de ventanas a partir de una cámara.
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| Número de participantes: 1 Ing. Técnica Inf. Sist. o Superior |
| Requisitos: C++, OpenCV o disposición a aprender |
| Finalizado (Sep. 2009) |
| Blog: http://enelprincipio.wordpress.com |
| Autor: Carlos Martín Mora
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| Reconstrucción de vídeo a partir de fotografías temporalmente distantes (co-tutor: Juanjo Pantrigo) |
Breve descripción: A partir de una colección de imágenes del mismo escenario dinámico pero tomadas en instantes diferentes, se aplicarán métodos de reconstrucción para crear un vídeo que minimice los problemas de iluminación, movimiento y posición de las capturas.
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| Número de participantes: 1 Ing. Técnica Inf. Sist. o Superior |
| Requisitos: C++, OpenCV o disposición a aprender |
| Finalizado (Jun. 2009) |
| Blog: http://pfc-jesus.blogspot.com/ |
| Autor: Jesús Lorenzo Morales
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| Cluster heterogéneo de procesadores gráficos para cómputo de propósito general (co-tutor: Raúl Cabido) |
Breve descripción: Las tarjetas gráficas actuales poseen mucha capacidad de cómputo disponible para problemas de gran envergadura. Este tipo de problemas suelen necesitar grandes cantidades de memoria por lo que una opción es realizar particiones de datos capaces de ser procesadas por separado mediante diferentes procesadores. En este proyecto se pretende utilizar una red de tarjetas gráficas (esclavos) para procesar independientemente porciones de datos y devolver un resultado único a una máquina que hace las labores de procesador maestro en una arquitectura de maestro/esclavo. Se mostrará especial atención a las labores de rendimiento frente al tiempo invertido en las comunicaciones.
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| Número de participantes: 1 Ing. Técnica Inf. Sist. o Superior |
| Requisitos: C++, OpenGL, Cg, CUDA, MPI, PVM o disposición a aprender |
| Finalizado (Feb. 2009) |
| Blog: http://degryll-pfc.blogspot.com/ |
| Autor: David Concha Gómez
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| Detección de objetos abandonados en estancias controladas (co-tutor: Juanjo Pantrigo) |
Breve descripción: En este proyecto se pretende desarrollar una aplicación informática orientada a la seguridad que detecte el abandono de objetos en zonas de paso.
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| Número de participantes: 1 Ing. Técnica Inf. Sist. o Superior |
| Requisitos: C++, OpenCV, Directshow, o disposición a aprender |
| Finalizado (Feb. 2009) |
| Blog: http://objetosabandonados.blogspot.com/ |
| Autor: Antonio Collazos
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| Interfaces "Minority-Report" basadas en seguimiento visual (co-tutor: Juanjo Pantrigo) |
Breve descripción: En este proyecto se pretende desarrollar una interfaz de usuario que permita controlar el ordenador a través del movimiento de las manos.
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| Número de participantes: 1 Ing. Técnica Inf. Sist. o Superior |
| Requisitos: C++, OpenCV, Directshow, o disposición a aprender |
| Finalizado (Sep. 2008) |
| Blog: http://pfc-minorityreport.blogspot.com/ |
| Autor: Alexis Martín Montero
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| Filtros de Partículas con Realimentación basada en Memoria (co-tutor: Juanjo Pantrigo) |
Breve descripción: Los filtros de partículas son métodos muy utilizados en
tareas de seguimiento de características, objetos, planos,... Esta técnica es generalmente
utilizada y exitosa mientras exista realimentación visual, pero a diferencia de otras técnicas
(como los filtros de Kalman), no poseen claros mecanismos de control cuando se pierde la
realimentación visual. En este TFC se propone la implementación y experimentación exhaustiva
de un sistema híbrido entre los Filtros de Kalman y de Partículas.
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| Número de participantes: 1 Ing. Técnica Inf. Sist. o Superior |
| Requisitos: MATLAB, C++, Directshow, o disposición a aprender |
| Finalizado (Jun. 2008) |
| Blog: http://projektzenko.blogspot.com/ |
| Autor: Javier Hernández Sánchez
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| Interfaces "Minority-Report" para navegación en mapas (co-tutor: Juanjo Pantrigo) |
Breve descripción: En este proyecto se pretende desarrollar una interfaz de usuario que permita navegar a través de los mapas de GoogleMaps o similares a través del movimiento de las manos.
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| Número de participantes: 1 Ing. Técnica Inf. Sist. o Superior |
| Requisitos: C++, OpenCV, Directshow, o disposición a aprender |
| Finalizado (Jun. 2008) |
| Blog: http://navegacionenmapas.wordpress.com/ |
| Autor: David Fernández
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| Seguimiento visual de planos implementado en la GPU (co-tutor: José Miguel Buenaposada) |
Breve descripción: En este TFC se pretende implementar un sistema de seguimiento de planos, ya desarrollado con anterioridad (implementación disponible en C++), sobre la tarjeta gráfica. Y es que las tarjetas de vídeo actuales poseen Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU) que, en muchos casos, poseen más potencia de cálculo y número de transistores que las CPUs del momento.
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| Número de participantes: 1 Ing. Técnica Inf. Sist. o Superior |
| Requisitos: C++, OpenGL, Cg, o disposición a aprender |
| Finalizado (Feb. 2008) |
| Autor: Luis Alexis
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| Segmentación de vídeo en tiempo real mediante técnicas de partición de grafos (co-tutor: Abraham Duarte) |
Breve descripción: Una interesante línea en el procesamiento de vídeo es la segmentación de objetos.
En este proyecto se pretende utilizar técnicas probadas en problemas de segmentación de imágenes para su uso
en streams de vídeo.
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| Número de participantes: 1 Ing. Técnica Inf. Sist. |
| Requisitos: C++, DirectShow, o disposición a aprender |
| Finalizado (Jun. 2007) |
| Autor: Emilio Almazán
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| Estudio de FBOs y pBuffers para procesamientos multipasada en GPU(co-tutor: Raúl Cabido) |
Breve descripción: Las tarjetas gráficas son actualmente programables y ofrecen funcionalidad para el
desarrollo de aplicaciones gráficas. Sin embargo, esta funcionalidad puede ser aprovechable para distintos usos, entre ellos
la computación científica. Los FBO (Frame Buffer Objects) así como los pBuffers (Pixel Buffers) permiten redirigir la salida de un proceso de renderizado a la entrada
del camino de ejecución de una tarjeta gráfica. En este trabajo se hará un estudio en profundidad del rendimiento de cada una
de las alternativas.
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| Número de participantes: 1 Ing. Técnica Inf. Sist. |
| Requisitos: C++, DirectShow, o disposición a aprender |
| Finalizado (Feb. 2006) |
| Autor: Sergio García
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| Seguimiento de Objectos Móviles en Tiempo Real (co-tutor:
Juanjo Pantrigo) |
Breve descripción: En este proyecto se estudiarán
técnicas de seguimiento de objetos en secuencias de imágenes 2D.
Las aplicaciones serán optimizadas para ser utilizadas en tiempo real y
sacar máximo provecho a los procesadores.
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| Número de participantes: 1 |
| Requisitos: C, DirectShow, extensiones multimedia MMX/SSE/SSE2 |
Finalizado (Jun. 2005)
Vídeo 1
Vídeo 2
Vídeo 3
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| Autor: Guillermo Ortega |
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| Filtro de Partículas con Búsqueda Dispersa para el Desarrollo de Interfaces de Usuario Avanzadas (co-tutor:
Juanjo Pantrigo) |
Breve descripción: En este proyecto se integrarán técnicas
de seguimiento de múltiples objetos con el control de la interfaz gráfica
estudiada en proyectos anteriores. Asimismo, se hará un estudio experimental exhaustivo.
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| Número de participantes: 1 |
| Requisitos: C++, DirectShow |
| Finalizado (Jun. 2005) |
| Autor: Miguel Ruiz Muñoz |
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| Procesamiento sobre GPU vs. CPU |
Breve descripción: En este proyecto se comparan técnicas
de procesamiento de altas prestaciones sobre plataformas CPU y GPU mediante la
implementación de diferentes problemas matriciales de elevado coste
computacional.
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| Número de participantes: 1 Ing. Sup. Informática |
| Requisitos: C, OpenGL, Cg, BrookGPU, extensiones multimedia MMX/SSE/SSE2 |
| Finalizado (Feb. 2005) |
| Autor: Enrique Torres |
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| Filtro de Partículas con Búsqueda Dispersa para
seguimiento de múltipes objetos: aplicación al seguimento humano
(co-tutor: Juanjo Pantrigo) |
Breve descripción: En este proyecto se estudiará y se
implementará una solución para el análisis del movimiento
humano en tiempo real basado en la hibridación del filtro de
partículas con algún método de búsqueda.
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| Número de participantes: 1 |
| Requisitos: C++, DirectShow |
Finalizado (Feb. 2005)
Memoria del Proyecto (formato .pdf; 6 MB).
Vídeo
(formato .avi; 3.6 MB) |
| Autor: Oscar Varela |
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| Visual-Ratón |
Breve descripción: El proyecto consiste en el desarrollo de un
sistema de seguimiento de alguna característica humana identificable mediante
un sensor óptico. Dicho seguimiento se utilizará para el posicionamiento del
cursor del ratón generando así un visual-ratón.
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| Número de participantes: 1 |
| Requisitos: C++, DirectShow o disposición a aprender |
| Finalizado (Feb. 2005) |
| Autor: José Antonio Almena |
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| Procesamiento de altas prestaciones de imágenes mediante
hardware gráfico de consumo: Template Matching sobre la GPU |
Breve descripción: El proyecto consiste en realizar un estudio de
las nuevas propuestas de las principales marcas comerciales de hardware
gráfico para la programación a bajo nivel de sus tarjetas. En
concreto se estudiarán el lenguaje de alto nivel Cg de Nvidia. Como
aplicación se crearán pixel shaders para aplicarlos al
template matching como técnica de reconocimiento de patrones.
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| Número de participantes: 1 Ing. Sup. Informática |
| Requisitos: C, OpenGL, Cg |
| Finalizado (Sept. 2004) |
| Autor: Raúl Cabido Valladolid |
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| Sonificación de imágenes en color 2-D |
Breve descripción: El proyecto consiste en el desarrollo y
aplicación de un sencillo sistema de sonificación que transforme
una señal visual simplificada (imagen bidimensional o sintética)
en una señal de audio equivalente, usando el color de la imagen como
nueva característica a modelar con un sistema borroso.
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| Número de participantes: 1 |
| Requisitos: C o MATLAB o disposición a aprender |
| Finalizado (Feb. 2004) |
| Autor: Rodrigo Blasco Pérez |
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| Aplicación de tratamiento de imágenes usando OpenGL |
Breve descripción: OpenGL es un estándar multiplataforma
especializado en la generación de gráficos 3D por
aceleración hardware. En este proyecto el alumno se apoyará en
esta librería para diseñar una aplicación de tratamiento
de secuencias de imágenes de altas prestaciones.
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| Número de participantes: 1 |
| Requisitos: C, Win32 o disposición a aprender |
| Finalizado (Sept. 2003) |
| Autora: Laura García Plaza |
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| Aplicación del filtro de Partículas al seguimiento
de objetos en secuencias de imágenes (co-tutor: Juanjo Pantrigo) |
Breve descripción: El proyecto consiste en el desarrollo y
evaluación del filtro de partículas para secuencias de
imágenes en diferentes condiciones experimentales (oclusión,
varios objetos, movimientos no plano paralelos,...).
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| Número de participantes: 1 |
| Requisitos: MATLAB o disposición a aprender |
Finalizado (Jun. 2003)
Memoria del Proyecto (formato
.pdf; 4.2 MB).
Vídeo (formato .avi; 1.0 MB) |
| Autora: Eva Burgueño Raigal |
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| Aplicación del filtro de Kalman al seguimiento de objetos en
secuencias de imágenes (co-tutor: Juanjo Pantrigo) |
Breve descripción: El proyecto consiste en el desarrollo y
evaluación del filtro de Kalman para secuencias de imágenes en
diferentes condiciones experimentales (oclusión, movimientos no plano
paralelos,...).
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| Número de participantes: 1 |
| Requisitos: MATLAB o disposición a aprender |
Finalizado (Jun. 2003)
Memoria del Proyecto (formato
.pdf; 1.4 MB) |
| Autora: Patricia Rodríguez Muñoz |
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| Sonificación de imágenes 2-D |
Breve descripción: El proyecto consiste en el desarrollo y
aplicación de un sencillo sistema de sonificación que transforme
una señal visual simplificada (imagen bidimensional o sintética)
en una señal de audio equivalente, usando diferentes métodos de
preprocesamiento y segmentación a modo de optófono.
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| Número de participantes: 1 |
| Requisitos: C++ o disposición a aprender |
Finalizado (Jun. 2003)
Memoria del Proyecto (formato
.pdf; 2.0 MB) |
| Autor: Alberto Luis Corrales Hermoso |
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| Aplicación de la lógica borrosa a la
segmentación de imágenes |
Breve descripción: Se plantea el desarrollo de un sistema basado
en reglas "fuzzy" (lógica borrosa) que permita establecer criterios de
similitud entre regiones adyacentes para agruparlas/separarlas, resultantes de
un proceso de segmentación de imágenes. El sistema se
validará con diferentes imágenes de prueba.
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| Número de participantes: 2 |
| Requisitos: MATLAB |
| Finalizado (Jun. 2002) |
| Autores: Raúl Cabido Valladolid y Jesús Gil Fernández |
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| Diseño e Implementación de una Aplicación
para Detección de Movimiento |
Breve descripción: El proyecto consiste en el desarrollo y
aplicación de un sistema de detección de movimiento mediante el
cálculo del flujo óptico en secuencias de imágenes en
formato mpeg.
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| Número de participantes: 1 |
| Requisitos: C++ o disposición a aprender |
| Finalizado (Sept. 2001) |
| Autor: Teófilo Romera |
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