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Lista de Disciplinas | CMP197

UFRGS – Instituto de Informática
Disciplina : Fundamentos de Visão Computacional
Período Letivo: 2020/2
Responsável: Cláudio Rosito Jung ()

Disciplina: Fundamentos de Visão Computacional

Código: CMP197

Pré-Requisito: –

Carga Horária Total: 60 horas/aula

Créditos: 4

Matrícula de Graduandos: A matrícula deverá ser feita em INF01030

 

SÚMULA

A disciplina abrange os seguintes tópicos: modelos e calibração de câmera; filtragem e realce de imagens; segmentação; cor e textura; detecção de curvas e linhas; análise de formas; estereoscopia; fluxo ótico e rastreamento de objetos; conceitos de reconhecimento de padrões;

 

OBJETIVOS

Esta disciplina tem por objetivo introduzir conceitos e problemas básicos de visão computacional. Mais precisamente, pretende-se fornecer aos alunos a ferramentas básicas matemáticas e computacionais para a manipulação e análise de imagens ou sequências de vídeo.

 

CONTEÚDOS PROGRAMÁTICOS

Semana 1-2

1.modelos e calibração de câmera (8 h)

1.1 Apresentação da disciplina e conceitos básicos

1.2 Formação de imagens e modelos de câmera

1.3 Calibração de câmeras

 

Semana 3

2.filtragem e realce de imagens (4 h)

2.1 Filtragem e realce no domínio espacial

2.2 Filtragem e realce no domínio espectral

 

Semana 4

3.segmentação (4 h)

3.1 Segmentação baseada em limiarização, crescimento de regiões

3.2 Modelos de contornos ativos, watersheds

 

Semana 5-6

  1. cor e textura (8 h)

4.1 Percepção de cores

4.2 Caracterização de objetos

4.3 Descritores de textura

 

Semana 7-8

5.detecção de curvas e linhas (8 h)

5.1 Detecção de linhas – Transformada Hough

5.2 Detecção de curvas paramétricas: Hough generalizado, ajuste robusto de curvas

 

Semana 9

6.análise de formas (4 h)

6.1 Descritores para análise de forma

6.2 Reconhecimento de formas

 

Semana 10-11

  1. estereoscopia (8 h)

7.1 Conceitos básicos sobre estereoscopia

7.2 Algoritmos para casamento estéreo (locais e globais)

7.3 Estereoscopia e informação temporal (sequências de video estéreo)

 

Semana 12-14

8.fluxo ótico e rastreamento de objetos (12 h)

8.1 Definição matemática de fluxo ótico

8.2 Algoritmos para cálculo do fluxo ótico

8.3 Algoritmos para rastreamento de objetos

 

Semana 14

9.conceitos de reconhecimento de padrões (4 h)

9.1 Conceitos de reconhecimento de padrões: visão geral

9.2 Classificadores bayesianos

 

 

MÉTODOLOGIA

As 60 horas previstas para atividades teóricas e práticas indicadas no item “Carga Horária” deste Plano de Ensino incluem 30 encontros de 100 minutos de duração (2 períodos de 50 minutos por encontro, 2 encontros por semana,

durante 15 semanas), num total de 3.000 minutos. Além destas, estão previstas mais 10 horas (600 minutos) de atividades autônomas, realizadas sem contato direto com o professor, correspondentes extra-classe, conforme Resolução 11/2013 do CEPE/UFRGS.

 

Nos encontros semanais será realizada a exposição teórica dos conteúdos, juntamente com a realização de exercícios pelos alunos de forma individual ou em pequenos grupos. Algumas das aulas serão realizadas em laboratórios, para a implementação/visualização dos conceitos vistos em aula.

 

CARGA HORÁRIA

Teórica: 60 horas

Prática: 0 horas

 

EXPERIÊNCIAS DE APRENDIZAGEM

Ao longo da disciplina serão definidos dois trabalhos práticos, além de um trabalho final, para desenvolvimento como atividade extraclasse.

 

CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO

A avaliação será feita a partir de duas notas de provas escritas (NP1 e NP2), dois trabalhos de implementação (TI1 e TI2), e um trabalho final (TF) a ser entregue e apresentado em aula.

 

A nota final (NF) será obtida considerando a seguinte ponderação:

 

NF = 0,15 * NP1 + 0,25 * NP2 + 0,15 * TI1 + 0,15 * TI2 + 0,3 * TF

 

O conceito final será obtido através da seguinte conversão:

 

9,0 ≤ NF  —> A

7,5 ≤ NF < 9,0 —> B

6,0 ≤ NF < 7,5—> C

4,0 ≤ NF < 6,0—> recuperação (ver abaixo)

NF < 4,0 —> D

 

Obs: Independente da nota final NF, o conceito FF será atribuído ao aluno que não alcançar a frequência mínima (75%), de acordo com o regimento da UFRGS.

 

ATIVIDADES DE RECUPERAÇÃO PREVISTAS

Alunos que tiverem frequência mínima ao final da disciplina e obtiverem conceito 4,0 ≤ NF < 6,0 terão direito de realizar uma prova de recuperação (PR), versando sobre todo conteúdo do semestre, desde que tenham entregue o trabalho final e ao menos um dos trabalhos de implementação. Nesse caso, o conceito atribuído ao aluno passa a ser:

 

6,0 ≤ PR —> C

PR < 6,0 —> D

 

 

BIBLIOGRAFIA ESSENCIAL

Não há

 

BIBLIOGRAFIA BÁSICA

Computer Vision: Algorithms and Applications. Richard Szeliski. Springer, 2001 (versões online disponíveis em http://szeliski.org/Book/)

 

BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

Computer Vision: A Modern Approach. David A. Forsyth and Jean Ponce. Prentice Hall, 2003

Fundamentals of Computer Vision. Mubarak Shah (disponível online em http://www.cs.ucf.edu/courses/cap6411/book.pdf)

Processamento Digital de Imagens. R. Gonzalez and R. Woods. Edgar Blücher Ltda, 2000.

Richard O. Duda, Peter E. Hart, and David G. Stork, “Pattern Classification”, Wiley Interscience, 2001