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Master Profesional en VisiónComputarizada

UUnniivveerrssiiddaadd ddee lloossPPuueebbllooss ddee EEuurrooppaa

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UPE Universidad de los Pueblos de Europa (University of the EuropeanPeoples) es una institución independiente de educación superior queofrece titulaciones de nivel profesional, de postgrado a través de unosprogramas académicos actuales, un método innovador de enseñanza adistancia y que tiene el compromiso de cubrir las necesidades delestudiante adulto. UPE ofrece titulaciones de postgrado en las que tantoel programa de estudio como los exámenes se completan a distancia. Sevaloran la experiencia y los estudios previos de cada alumno para poderdiseñar un programa académico a la medida de cada estudiante. Elsistema pedagógico de UPE permite un calendario flexible yabsolutamente compatible con el trabajo y estilo de vida de cadapersona.

UPE Universidad de los Pueblos de Europa se concibió en 1994 como unainstitución privada e independiente con el compromiso de resolver lasdeficiencias que adolece la educación tradicional cuando se dirige aprofesionales y adultos. UPE fue establecida en Europa por expertos eneducación que realizaron una compleja labor de integración demetodología pedagógica con las idiosincrasias de las principales culturase idiomas. Doctores de todo el mundo conforman nuestro consejoacadémico. UPE asumió el reto de convertirse en una de las mejoresuniversidades a distancia del mundo. Está registrada en el Reino deEspaña (UE) en la Dirección General del Registro Mercantil de laProvincia de Málaga del Ministerio de Justicia con el número 1505 y conel Código de Identificación B29651064. Hoy en día, UPE está reconocidao es miembro de prestigiosas organizaciones internacionales entre lasque se encuentra la WAUC Wold Association of Universities and Colleges(USA) y University EuroAmerican Consortium (EU).

IInnssttiittuucciióónnIInnssttiittuucciióónn

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Este Master desarrolla un programa de calidad, con un contenidototalmente actualizado y un diseño atractivo, ofrece una formaciónespecializada a nivel de maestría dentro del campo de la imagen artificialcomputerizada.

Aborda todos aquellos aspectos que son necesarios en el campo de lavisión por computador o visión artificial, desde el procesamiento y elanálisis de imágenes a las aplicaciones de máximo interés. En el texto seconjugan rigurosidad con claridad y sencillez para que el esfuerzo decomprensión sea mínimo y permita al lector desarrollar sus propiasaplicaciones. Incluye acceso al Campus Virtual y material multimediacon más de 500 imágenes en formato JPEG, así como diversasaplicaciones de interés, trece apéndices y el área de ejercicios resueltosque completan su contenido.

Con la programación de este MASTER PROFESIONAL EN VISIÓNCOMPUTERIZADA nos proponemos los siguientes objetivos:

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2. Conocer las industrias estrechamente relacionadas con estatecnología y sus campos de aplicación.

3. Orientar a los profesionales de la Computación sobre laimportancia de la imagen digital y sus diferentes aplicaciones

4. Formar parte del equipo del área de imagen computarizadaen los centros de investigación.

PPrreesseennttaacciióónn

OObbjjeettiivvooss

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Una vez finalizado y superado el curso, el alumno estará preparado paradesarrollar su trabajo en los siguientes ámbitos:

1. Investigación y Desarrollo.

2. Trabajar en empresas y corporaciones empresariales.

3. Ocuparse de aquellos puestos de trabajo donde se exija dichaespecialidad profesional.

1. Diplomados y Licenciados en Informática.

2. El programa de Maestría esta diseñado para adultos que trabajan yque ya obtuvieron la graduación académica profesional y quecuentan con suficiente experiencia laboral. Puede ser terminado en24 meses o antes dependiendo de los créditos obtenidos y de lamotivación del estudiante. En este programa también se evalúa laexperiencia profesional y académica del estudiante para obtenercréditos.

SSaalliiddaass PPrrooffeessiioonnaalleess

DDiirriiggiiddoo aa

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Este sistema de educación a distancia no debe entenderse como unasustitución del método educativo tradicional, sino como una alternativade educación superior para aquellos que por razones de trabajo,localidad de residencia o asuntos personales, no hayan podido conseguirdicha formación superior.

El sistema de educación a distancia le permite transformar en créditos deestudio todos aquellos conocimientos y experiencia profesional que hayapodido conseguir en centros de capacitación, seminarios, cursillos, centrode trabajo, etc. Se trata de una forma de complementar los créditos coneste programa académico valorado y preparado de acuerdo a susnecesidades en el campo profesional. Así puede obtener cómodamente yen menor plazo de tiempo posible su acreditación superior en esteMaster Profesional en Visión Computarizada.

600 horas / 60 créditos

MMooddaalliiddaadd DDiissttaannccee LLeeaarrnniinngg

DDuurraacciióónn // CCrrééddiittooss

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1. VISIÓN ARTIFICIAL

1.1 Introducción1.2 Representación de imágenes digitales1.3 Segmentación1.4 Descripción1.5 Aplicaciones1.6 Notas finales

2. TRATAMIENTO DE IMÁGENES POR TRANSFORMACIÓN DELDOMINIO

2.1 Introducción2.2 La transformada de Fourier2.3 Filtrado espacial de imágenes digitales2.4 Algunas propiedades de la transformada de Fourier2.4.1 Separabilidad2.4.2 Traslación2.4.3 Periodicidad y simetría conjugada2.4.4 Rotación2.4.5 Distributividad y escalado2.4.6 Valor medio2.4.7 Laplaciana2.5 Filtrado en frecuencia de imágenes digitales2.5.1 Ejemplo de filtrado2.5.2 Filtrado paso bajo2.5.3 Filtrado paso alto2.5.4 Filtros paso banda2.6 Generación de mascaras espaciales a partir de especificaciones en eldominio de la frecuencia2.7 La transformada del coseno2.8 La transformada de Walsh-Hadamard2.9 Transformada de wavelets2.10 La transformada de Haar

PPrrooggrraammaa ddee EEssttuuddiioo

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2.11 La transformada de Slant2.12 La transformada de Hotelling

3. PROCESAMIENTO BÁSICO DE IMÁGENES DIGITALES

3.1 Introducción3.2 Procesamiento básico de imágenes3.2.1 Operaciones individuales3.2.2 Operaciones de vecindad3.2.3 Otras transformaciones3.3 Transformaciones lógicas3.4 Transformaciones geométricas3.4.1 Interpolación3.4.2 Desplazamiento3.4.3 Cambio de escala (escalado)3.4.4 Zoom3.4.5 Giros3.5 Notas finales

4. SUAVIZADO Y REALZADO

4.1 Introducción4.2 Suavizado4.2.1 Promediado del entorno de vecindad4.2.2 Preservar los bordes y suavizar la imagen4.2.3 Suavizado binario de imágenes4.3 El histograma de una imagen: el realzado4.3.1 El histograma4.3.2 Brillo, contraste y corrección gamma4.3.3 Contracción del histograma4.3.4 Expansión del histograma4.3.5 Desplazamiento del histograma4.3.6 Igualación del histograma4.3.7 Realzado adaptativo del contraste4.3.8 Realzado en el dominio de la frecuencia.Filtrado homomórfico4.3.9 Combinación de técnicas4.3.10 Énfasis de alta frecuencia4.4 Notas finales

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5. FUNDAMENTOS DEL COLOR

5.1 Introducción5.2 Fundamentos del color5.3 Modelos de color5.3.1 El modelo RGB5.3.2 El modelo CMY5.3.3 El modelo YIQ5.3.4 El modelo HSI5.3.5 Conversión de RGB a HSI5.3.6 Conversión de hsi a rgb5.3.7 El modelo hsv5.4 Pseudocolor5.4.1 Rodajas de intensidad5.4.2 Transformación del nivel de gris a color5.5 Ejemplos de aplicación5.5.1 Separación de las componentes de frecuencia según el modelo rgb5.5.2 Separación de las componentes rgb en imágenes de grises5.5.3 Componentes de las imágenes hsi a partir de una imagen rgb5.5.4 Segmentación utilizando el modelo hsi(v)5.6 Notas finales

6 .EXTRACCIÓN DE BORDES, ESQUINAS Y PUNTOS DE INTERÉS

6.1 Introducción6.2 Concepto de derivada en la extracción de bordes6.3 Operadores primera derivada6.3.1 Gradiente de una imagen6.3.2 Operadores de Sobel6.3.3 Operador de Prewitt6.3.4 Operador de Roberts6.3.5 Máscaras de Kirsch6.3.6 Máscaras de Robinson6.3.7 Máscaras de Frei-Chen6.3.8 Extensión de Operadores6.3.9 Algoritmo de Canny6.4 Operadores segunda derivada6.4.1 Operador Laplaciana6.4.2 Operador Laplaciana de la Gaussiana6.4.3 Diferencia de Gaussianas6.5 Realización de los operadores de borde

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6.6 Extracción de esquinas6.7 Extracción de puntos de interés6.8 Notas finales

7 .EXTRACCIÓN DE REGIONES

7.1 Introducción7.2 Binarización mediante detección de umbral7.2.1 Selección del umbral óptimo7.2.2 Selección de umbral basada en características de la frontera7.2.3 Umbrales basados en varias variables7.3 Etiquetado de componentes conexas7.3.1 Un algoritmo iterativo7.3.2 Algoritmo clásico7.4 Crecimiento y división7.4.1 Crecimiento de regiones mediante adición de píxeles7.4.2 División y fusión de imágenes7.5 Extracción de regiones por el color7.6 Notas finales

8. DESCRIPCIÓN DE LÍNEAS Y CONTORNOS

8.1 Introducción8.2 Segmentos rectos mediante códigos de cadena8.3 Ajuste de líneas mediante mínimos cuadrados8.4 Ajuste de líneas mediante autovector8.5 La transformada de Hough8.6 Descripción de diversos tipos de fronteras8.6.1 Códigos de cadena8.6.2 Signaturas8.6.3 Descriptores de Fourier8.6.4 Momentos8.6.5 Ajuste de elipses8.6.6 Ajuste de contornos deformables8.6.7 Funciones splines8.7 Notas finales

9 .DESCRIPCIÓN DE REGIONES

9.1 Introducción9.2 Propiedades de las regiones

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9.2.1 Propiedades topológicas9.2.2 Métricas9.2.3 Descripciones basadas en irregularidades9.2.4 Esqueleto de una región9.3 Texturas9.3.1 Modelos en el tratamiento de las texturas9.3.2 Energía de la textura9.3.3 Estadísticas de los niveles de gris9.3.4 Texturas basadas en operadores de borde9.4 Momentos invariantes9.5 Notas finales

10. OPERACIONES MORFOLÓGICAS

10.1 Introducción10.2 Principios y transformaciones básicos10.2.1 Definiciones elementales10.2.2 Transformaciones morfológicas cuantitativas10.3 Esqueletización y otras propiedades de las operaciones morfológicas10.3.1 Transformaciones homotópicas10.3.2 Esqueleto10.3.3 Adelgazamiento y ensanchado10.3.4 Envoltura convexa de una región mediante morfología10.3.5 Rellenado de regiones10.3.6 Granulación y cuenta del número de gránulos10.4 Morfología en imágenes de grises10.4.1 Dilatación y erosión10.4.2 Apertura y cierre10.4.3 Algunas aplicaciones de la morfología en imágenes de grises10.5 Notas finales

11. GEOMETRÍA Y PARÁMETROS DE LAS CÁMARAS

11.1 Introducción11.2 Geometría11.2.1 Proyección de perspectiva11.2.2 Proyección ortográfica11.2.3 Proyección paralela11.3 Modelo de la cámara y su calibración según el método de Tsai11.3.1 El modelo de la cámara

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11.3.2 Ecuaciones relacionando las coordenadas 3D del mundo a lascoordenadas 2D de la imagen en el computador11.3.3 Calibración de la cámara utilizando un conjunto de puntoscoplanares11.3.4 Calibración de la cámara utilizando un conjunto de p untos nocoplanares11.4 Método de calibración de Ayache11.5 Método de calibración de Song de Ma11.6 Análisis de la calibración11.7 Líneas epipolares11.7.1 Definición11.7.2 Determinación de los epipolos11.7.3 Ecuación paramétrica de las líneas epipolares11.7.4 Cálculo práctico11.8 Formación de imágenes con lentes y enfoque11.8.1 Magnificación o aumento11.8.2 Longitud focal11.8.3 Profundidad de campo11.9 Corrección de errores de las cámaras11.9.1 Corrección geométrica11.9.2 Corrección de imágenes desenfocadas11.10 Notas finales

12. ANÁLISIS DEL MOVIMIENTO

12.1 Introducción12.2 Estimación del flujo óptico12.3 Formulación analítica del movimiento: campo de movimiento12.4 Detección de la profundidad y colisiones12.4.1 Profundidad mediante el flujo óptico y el campo de movimiento12.4.2 Profundidad mediante la relación de adyacencia12.4.3 Colisiones12.5 Análisis del movimiento basado en la detección de puntos de interés12.6 Método diferencial de análisis del movimiento12.7 Método de diferencias de análisis del movimiento12.8 Métodos de seguimiento y predicción de características medianteuna secuencia de imágenes12.9 Utilizando el movimiento12.9.1 Movimiento 3D y estructura a partir del campo de movimiento12.9.2 Orientación de superficies y detección de bordes12.10 Notas finales

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13. RECONOCIMIENTO DE PATRONES I: ESTIMACIÓN,AGRUPACIÓN Y CLASIFICACIÓN

13.1 Introducción13.2 Algunos ejemplos de propiedades cuantitativas13.3 Estimación estadística y aprendizaje13.3.1 Formulación del problema de aprendizaje13.3.2 El papel de la máquina de aprendizaje13.3.3 Aproximaciones clásicas13.4 Estimación de la función de densidad de probabilidad13.4.1 Estimación paramétrica13.4.2 Estimación no paramétrica13.5 Métodos para reducción de datos y reducción de la dimensionalidad13.5.1 Cuantización vectorial13.5.2 Agrupamiento o Clustering13.5.3 Reducción de la dimensionalidad: Self-Organizing Map13.6 Clasificación13.6.1 Teoría de la decisión de Bayes: el clasificador Bayesiano13.6.2 Estimadores no paramétricos13.6.3 Cuantización vectorial y agrupamientos como clasificadores13.6.4 El perceptrón y el perceptrón multicapa13.7 Notas finales

14. RECONOCIMIENTO DE PATRONES II: EL PERCEPTRÓN Y ELPERCEPTRÓN MULTICAPA

14.1 Introducción14.2 El Perceptrón14.2.1 Perceptrón para dos clases separables14.2.2 Clases no separables14.3 La red retropropagación14.3.1 Arquitectura de la red retropropagación14.3.2 Entrenamiento por retropropagación14.4 Notas finales

15. RECONOCIMIENTO DE PATRONES III: MÉTODOSESTRUCTURALES Y BASADOS EN LA APARIENCIA

15.1 Introducción15.2 Métodos estructurales y sintácticos

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15.2.1 Representación simbólica de patrones15.2.2 Métodos estructurales15.2.3 Métodos sintácticos: gramáticas de cadenas15.3 Reconocimiento basado en la apariencia15.3.1 Imágenes en lugar de propiedades15.3.2 Autoespacios de imágenes15.4 Notas finales

16. OBTENCIÓN DE LA FORMA I: FORMAS A PARTIR DE LAINTENSIDAD

16.1 Introducción: formas a partir de x16.2 Aspectos generales sobre las formas a partir de variaciones de laintensidad16.2.1 Formación de imágenes y distribución de las fuentes deiluminación16.2.2 Orientación de las superficies16.3 El mapa de reflectancia16.4 Tonalidad en las imágenes16.5 Aplicaciones, ejemplos y métodos16.5.1 Gráficos sombreados16.5.2 Mapa de reflectancia: determinación de la forma medianteestéreo fotométrico y obtención del albedo16.5.3 Mapa de reflectancia: determinación de la forma a partir de unaúnica imagen16.6 Notas finales

17. OBTENCIÓN DE LA FORMA II: LA VISIÓN ESTEREOSCÓPICA

17.1 Introducción17.2 Geometría del sistema estereoscópico y obtención de la distancia17.3 Extracción de características17.4 Correspondencia estereoscópica17.4.1 Restricciones aplicables para la correspondencia17.4.2 Métodos de correspondencia basados en el área17.4.3 Métodos de correspondencia basados en las características17.5 Notas finales

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18. OBTENCIÓN DE LA FORMA III: FORMAS A PARTIR DE LATEXTURA Y DEL ENFOQUE

18.1 Introducción18.2 Formas a partir de la textura18.2.1 Proyección de perspectiva (paraperspectiva)18.2.2 Proyección ortográfica18.3 Formas a partir del enfoque18.3.1 Análisis del enfoque18.3.2 Funciones criterio para medir la calidad del enfoque18.3.3 Método de obtención de la distancia de los objetos18.4 Notas finales

19. DESCRIPCIÓN Y RECONOCIMIENTO DE OBJETOS 3D

19.1 Introducción19.2 Segmentación y descripción de superficies19.2.1 Propiedades de las curvaturas y discontinuidad de las superficies19.2.2 Valores extremos y transiciones por cero19.2.3 Clasificación y unión espacial19.2.4 Segmentación en superficies19.2.5 Ajuste de superficies19.2.6 Extracción de superficies a partir de las superficies visibles de laescena 3D19.3 Inferencia y descripción de objetos19.3.1 Representación de objetos19.4 Reconocimiento de objetos 3D19.4.1 Una primera lista de candidatos19.4.2 Compatibilidad entre los nodos del modelo y la escena19.5 Otros métodos de segmentación y descripción de estructuras 3D19.5.1 Ajuste de áreas planas a agrupaciones de datos19.5.2 Uso de imágenes Gaussianas extendidas19.5.3 Uso del gradiente19.5.4 Etiquetado de líneas y uniones19.5.5 Conos generalizados19.6 Notas finales

20. RESTAURACIÓN DE IMÁGENES I: DOMINIO DE LAFRECUENCIA

20.1 Introducción

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20.2 Modelo de degradación20.2.1 El ruido20.2.2 Algunas definiciones20.2.3 Modelo de degradación para funciones continuas20.2.4 Formulación discreta20.3 Aproximación algebraica para la restauración20.3.1 Restauración no restringida20.3.2 Restauración restringida20.4 Filtrado inverso20.5 Filtro de mínimos cuadrados (Wiener)20.6 Filtro de mínimos cuadrados restringido20.7 Filtro de la media geométrica20.8 Restauración interactiva o filtro de corte20.9 Eliminación de desenfoque originado por movimiento linealuniforme20.10 Notas finales

21. RESTAURACIÓN DE IMÁGENES II: DOMINIO ESPACIAL

21.1 Introducción21.2 Filtros de orden21.2.1 Filtrado de la mediana21.2.2 Filtrado de la moda21.2.3 Filtrado de máximos y mínimos21.2.4 Filtro del punto medio y medio alfa recortado21.3 Filtros de medias21.4 Filtros adaptativos21.5 Promedio de imágenes21.6 Notas finales

22. COMPRESIÓN DE IMÁGENES

22.1 Introducción22.2 Modelo del sistema de compresión22.3 Criterios de fidelidad22.4 Elementos de la teoría de la información22.4.1 Medida de la información22.4.2 El canal de información22.4.3 Teoremas fundamentales de codificación22.4.4 Uso de la teoría de la información22.5 Métodos de compresión sin pérdidas

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22.5.1 Codificación de Huffman22.5.2 Otros códigos de longitud variable óptimos22.5.3 Codificación aritmética22.5.4 Código de longitud de cadenas22.5.5 Código Lempel-Ziv-Welch22.5.6 Trazado de contornos y codificación22.6 Métodos de compresión con pérdidas22.6.1 Codificación nivel de gris y longitud de cadena22.6.2 Codificación mediante truncado de bloques22.6.3 Cuantización vectorial22.6.4 Codificación predictiva diferencial22.6.5 Módulos de predicción óptimos22.6.6 Cuantización óptima22.6.7 Codificación de la transformada22.6.8 Transformada de Wavelets22.7 Estándares de compresión de imágenes22.7.1 Estándares de compresión de imágenes binarias22.7.2 Estándares de compresión de imágenes de grises y color22.8 Notas finales22.09 Ejercicios Resueltos.22.10 Proyecto final.

Se seguirá la metodología propia de la enseñanza a distancia. El alumnodispondrá del material didáctico para resolver las pruebas de evaluación,así como la ayuda de un tutor del área correspondiente, con el queseguirá el programa hasta su finalización.

UPE Universidad de los Pueblos de Europa esta orgullosa de susconsejeros académicos y asesores. Su calidad y experiencia a nivelprofesional y académico nos permite garantizarle que su programa, seráevaluado por un reconocido especialista en la disciplina con ampliaexperiencia académica.

La responsabilidad de los consejeros es la de guiar al estudiante, en lospuntos clave del programa académico.

MMeettooddoollooggííaa ddee EEssttuuddiioo

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El material de estudio específicamente para este Master consta de 2unidades didácticas con 1.100 páginas. El alumno recibirá la guíadidáctica y los volúmenes correspondientes al programa que estáinteresado en soporte físico (bibliografía de apoyo).

Guía didáctica: “manual de instrucciones” del Master.

Bibliografía de apoyo:

Pajares Martinsanz, Gonzalo; Editorial Microinformática

Examen: El alumno recibirá junto a cada unidad didáctica, elcuestionario de examen correspondiente.

Tesina: Para obtener la Titulación de Grado Master, el alumno debeadjuntar a su expediente académico un proyecto final o tesina con unaextensión mínima de 40 folios (A4) a doble espacio (puede enviarse enformato *.doc de Microsoft Word u Open Office o *.pdf de Adobe). Latesina debe estar acorde con algunas de las asignaturas definidas en elprograma y de libre elección.

CERTIFICACIÓN DEL MASTER

UPE promociona sus propios Certificados y Diplomas, por lo que una vezenviada la Hoja de Respuestas del Test de Evaluación, un proyecto finalsobre un tema de libre elección de la programación de estudio con una

MMaatteerriiaall ddee EEssttuuddiioo

EEvvaalluuaacciióónn

TTiittuullaacciióónn

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extensión mínima de 40 páginas y aprobado el Master y redactada yentregada y/o defensa del trabajo fin de Master (Tesis), y aprobada estase extenderá el respectivo certificado de estudios y diploma de MasterProfesional al alumno que acredita su realización y superación delmismo.

Por lo tanto, al finalizar la programación de estudios el alumno recibirá laCertificación que avala los conocimientos adquiridos a través de losestudios realizados: Master Profesional en Marketing Internacional.

Todas las titulaciones son entregadas debidamente legalizadas, con suDiploma, Certificado de Estudios y Cerificado Académico.

Master completo al contado: UE€ 1.350

Master fraccionado: UE€ 1.875

3 Plazos a UE€ 625

GASTOS DE ENVÍO: ESPAÑA: UE€ 20INTERNACIONAL: UE€ 35

Rellene el FORMULARIO DE INSCRIPCION desde http://www.upe-edu.org con los datos completos y remítalos.

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