Ponderación

Tareas

• Individuales.
• Anotar nombre y número de cuenta en la parte superior.
• Se pueden entregar tarde con penalización del 10 % por cada día de retraso (hasta llegar a 0).

Prácticas

• Por equipos. Al haber 5 alumnos inscritos → dos equipos: uno de 3 y otro de 2.
• Se evalúan 3 componentes:
  • Implementación: código reproducible.
  • Reporte escrito en formato IEEE.
  • Presentación oral de todos los integrantes (cada equipo pasa al frente a explicar desarrollo, código y decisiones de diseño).
• Empiezan la semana siguiente a la Clase 2. Entregas de viernes a viernes (una semana completa; nada de viernes-a-lunes).
• No se aceptan después de la fecha de entrega.

Proyecto final

• Aplicación de alguna de las opciones propuestas de reconocimiento de patrones.
• Se evalúan los mismos 3 componentes que las prácticas (implementación + reporte IEEE + presentación oral).
• Fecha de entrega tentativa: 30 de noviembre.
• Todos los integrantes suben el reporte y los archivos de código al Classroom.

¡Importante!

El que una calificación mayor a .5 suba a la inmediata superior queda a criterio del profesor con base en el desempeño del alumno durante el semestre.

Tarea 1 — fecha de entrega: 4 de septiembre de 2026

• Ejercicios 1 y 2 a mano, con procedimiento claro y ordenado y los resultados obtenidos. El ejercicio 3 puede ser un documento de Word.
• Guía: ejercicios resueltos en clase — Ejercicios de Hu y GLCM (PDF).

1.1 — Momentos de Hu. Para la imagen siguiente, calcular Hu[1] y Hu[2]. Aplicar al final la escala logarítmica vista en clase a los momentos calculados.

I =  0 0 0 0 0 0
     0 1 1 1 0 0
     0 1 0 0 0 0
     0 1 0 0 0 0
     0 1 1 1 1 0
     0 0 0 0 0 0

1.2 — GLCM. Para la imagen siguiente, calcular la GLCM normalizada en las direcciones oeste→este y norte→sur, con distancia de píxel d = 1; luego el contraste, la energía y la entropía de cada dirección → 3 características × 2 direcciones = 6 características.

I =  0 0 1 2 2 3
     0 1 1 2 3 3
     1 1 4 2 3 4
     2 4 2 3 3 4
     3 3 4 4 4 5
     3 4 4 5 5 2

1.3 — LBP. Investigar y explicar en qué consisten los Local Binary Patterns (LBP).

Archivos

Cotejo de la solución entregada

Los resultados finales de tu entrega coinciden con la solución verificada:

• 1.1 Hu: centroide (2, 8/3); μ20=10, μ02=16, μ11=3; η20=10/81, η02=16/81, η11=3/81; Hu[1]=26/81≈0.32099 (log 0.4935), Hu[2]=8/729≈0.01097 (log 1.9596). ✔
• 1.2 GLCM (simétrica ÷60): Oeste→Este — contraste 1.4667, energía 0.2415, entropía 2.9561 (log₂ 4.2647). Norte→Sur — contraste 1.6333, energía 0.2528, entropía 2.8901 (log₂ 4.1696). ✔
• 1.3 LBP: definición formal con LBP(P,R)=Σ s(g_p−g_c)·2^p, histograma de códigos como vector de características, patrones uniformes, variantes y referencias en APA 7. ✔

Nota: este repositorio es público. Aquí está tu entrega tal como la subiste.

Datos del curso

• Lenguaje: Python.
• Seguimiento en Google Classroom: código tz6dpily.
• 15 semanas · 28 sesiones · días inhábiles: 2 y 16 de noviembre.
• Los oyentes son bienvenidos y se tratan como estudiantes regulares.
• Contacto: ruben.azuara@ingenieria.unam.edu