Responsável: Cláudio Jung
Pré-requisitos:-
Carga Horária: 60 h
Créditos: 4
Semestres Oferecidos: Segundo semestre
Matrícula de Graduandos: A matrícula deverá ser feita em INF01030
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 de imagens ou sequências de vídeo.
PROGRAMA
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%)
Recuperação: 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
• 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)
• Computer Vision: Algorithms and Applications. Richard Szeliski. Springer, 2001 (versões online disponíveis em http://szeliski.org/Book/)
• 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