TECC - Visão Computacional

UNIVERSIDADE FEDERAL DE CAMPINA GRANDE

CENTRO DE ENGENHARIA ELÉTRICA E INFORMÁTICA

PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
DISCIPLINA: VISÃO COMPUTACIONAL
NÚMERO DE CRÉDITOS: 02
CARGA HORÁRIA: 30H
PROFESSOR: Herman Gomes

EMENTA: Visão por computador. Aquisição de imagem e sensores de visão. Pré-processamento e segmentação de imagens. Descrição, reconhecimento de padrões e decisão. Representação. Visão 2D e 3D. Movimento. Rastreamento. Arquiteturas e aplicações

I. Bibliografia

· L. G. Shapiro, G. Stockman, Computer Vision, Prentice Hall, 2001

· D. A. Forsyth and J. Ponce, Computer Vision: A modern approach, Prentice Hall, Upper Saddle River, N.J., 2003.

· M. Shah, Fundamentals of Computer Vision, 1997.

· D. Marr. Vision. Freeman, 1982.

· R. Duda, P. Hart, D. Stork, Pattern Classification, 2nd Ed, Wiley, 2000.

II. Metodologia: aulas expositivas, realização de exercícios práticos de programação envolvendo os conceitos estudados, e atividade de elaboração de um projeto de visão computacional ao final do curso, com apresentação na forma de seminário.

III. Sistema de Avaliação: serão 3 notas, sendo 2 provas e 1 Seminário para apresentação dos projetos. A nota final será calculada como sendo a média aritmética entre as notas.

IV. Conteúdo Programático e Aulas

1) Introdução e Conceitos Fundamentais de Visão Computacional

2) Processo de Formação e Mecanismos de Aquisição de Imagens

3) Representação de Imagens

4) Algoritmos de Segmentação

5) Classificação de Imagens

6) Análise de Movimento e Fluxo Ótico

7) Rastreamento de Objetos Visuais

8) Visão 3D

Aula	Data	Assuntos
1	23/09	1) Apresentação da Disciplina e Introdução
2	25/09	1) Conceitos fundamentais
3	02/10	1) Conceitos fundamentais
4	03/10	2) Processo de Formação e Mecanismos de Aquisição de Imagens
5	09/10	3) Representação de Imagens e 4) Algoritmos de Segmentação
6	10/10	1) e 3) Primal sketch e imagens retinais
7	23/10	1) e 3) Aprendizagem de modelos icônicos
8	24/10	1) Programando filtros de convolução em Matlab/Octave
9	30/10	5) Classificação de Imagens: link 1, link2
10	31/10	Aula de Revisão e resolução de exercícios
11	06/11	6) Análise de Movimento e Fluxo Ótico
12	07/11	Prova 1 – Unidades 1 a 4
13	13/11	7) Rastreamento de Objetos Visuais
14	14/11	8) Visão 3D
15	17/11	Aplicações
16	28/11	Prova 2 - Unidades 5 a 8
17	04/12	Apresentação dos seminários sobre os projetos desenvolvidos

Avaliação dos seminários: de uma forma geral os seminaristas devem demonstrar clareza, objetividade, domínio de conteúdo e respeitar o tempo de 25 a 30min.

Recomenda-se a seguinte estrutura: introdução e/ou motivação ao assunto, definição do assunto/problema tratado pelo artigo, descrição em maiores detalhes do sistema/algoritmo e experimentos realizados, análise do sistema/algoritmo e resultados, além de uma análise crítica pessoal ou considerações sobre o assunto abordado no seminário, os resultados obtidos pelo sistema etc. Ao final do seminário, deve-se incluir as referências bibliográficas consultadas, no formato ABNT. Critérios específicos:

· Qualidade dos slides (peso 1)

· Organização e Estrutura da apresentação (peso 1)

· Clareza e Objetividade (peso 1)

· Introdução e Motivações (peso 1)

· Domínio (peso 3)

· Análise crítica (peso 2)

· Tempo de apresentação (peso 1)

IV. Material Suplementar

· Tutorial: Introdução ao Processamento Digital de Imagens

· Linear Spatial Filters with GNU Octave

· Introdução a Octave: 1, 2, 3, 4, 5