{"id":2569,"date":"2016-06-08T14:51:00","date_gmt":"2016-06-08T17:51:00","guid":{"rendered":"http:\/\/www.inf.ufrgs.br\/ppgc\/?page_id=2569"},"modified":"2018-03-08T09:31:40","modified_gmt":"2018-03-08T12:31:40","slug":"cmp571","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.inf.ufrgs.br\/ppgc\/disciplinas\/lista-de-disciplinas\/cmp571\/","title":{"rendered":"CMP571"},"content":{"rendered":"

T\u00f3picos Especiais em Computa\u00e7\u00e3o DLXXI: Introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 Vis\u00e3o Computacional<\/strong><\/h2>\n

Respons\u00e1vel:<\/strong> Cl\u00e1udio Jung<\/a>
\nPr\u00e9-requisitos:-<\/strong>
\nCarga Hor\u00e1ria:<\/strong> 60 h
\nCr\u00e9ditos:<\/strong> 4
\nSemestres Oferecidos:<\/strong> Segundo semestre
\nMatr\u00edcula de Graduandos: <\/strong>A matr\u00edcula dever\u00e1 ser feita em INF01030<\/p>\n

 <\/p>\n

S\u00daMULA<\/strong><\/h4>\n

A disciplina abrange os seguintes t\u00f3picos: modelos e calibra\u00e7\u00e3o de c\u00e2mera; filtragem e realce de imagens; segmenta\u00e7\u00e3o; cor e textura; detec\u00e7\u00e3o de curvas e linhas; an\u00e1lise de formas; estereoscopia; fluxo \u00f3tico e rastreamento de objetos; conceitos de reconhecimento de padr\u00f5es.<\/p>\n

OBJETIVOS<\/strong><\/p>\n

Esta disciplina tem por objetivo introduzir conceitos e problemas b\u00e1sicos de vis\u00e3o computacional. Mais precisamente, pretende-se fornecer aos alunos a ferramentas b\u00e1sicas matem\u00e1ticas e computacionais para a manipula\u00e7\u00e3o de imagens ou sequ\u00eancias de v\u00eddeo.<\/p>\n

PROGRAMA<\/strong><\/p>\n

    \n
  • Modelos e calibra\u00e7\u00e3o de c\u00e2mera;<\/li>\n
  • Filtragem e realce de imagens;<\/li>\n
  • Segmenta\u00e7\u00e3o;<\/li>\n
  • Cor e textura;<\/li>\n
  • Detec\u00e7\u00e3o de curvas e linhas;<\/li>\n
  • An\u00e1lise de formas;<\/li>\n
  • Estereoscopia;<\/li>\n
  • Fluxo \u00f3tico e rastreamento de objetos;<\/li>\n
  • Conceitos de reconhecimento de padr\u00f5es;<\/li>\n<\/ul>\n

     <\/p>\n

    CRIT\u00c9RIOS DE AVALIA\u00c7\u00c3O<\/strong><\/p>\n

    A avalia\u00e7\u00e3o ser\u00e1 feita a partir de duas notas de provas escritas (NP1 e NP2), dois trabalhos de implementa\u00e7\u00e3o (TI1 e TI2), e um trabalho final (TF) a ser entregue e apresentado em aula.<\/p>\n

    A nota final (NF) ser\u00e1 obtida considerando a seguinte pondera\u00e7\u00e3o:<\/p>\n

    NF = 0,15 * NP1 + 0,25 * NP2 + 0,15 * TI1 + 0,15 * TI2 + 0,3 * TF<\/p>\n

    O conceito final ser\u00e1 obtido atrav\u00e9s da seguinte convers\u00e3o:<\/p>\n

    9,0 <= NF —> A
    \n7,5 <= NF < 9,0 —> B
    \n6,0 <= NF < 7,5—> C
    \n4,0 <= NF < 6,0—> recupera\u00e7\u00e3o (ver abaixo)
    \nNF < 4,0 —> D<\/p>\n

    Obs: Independente da nota final NF, o conceito FF ser\u00e1 atribu\u00eddo ao
    \naluno que n\u00e3o alcan\u00e7ar a frequ\u00eancia m\u00ednima (75%)<\/p>\n

    Recupera\u00e7\u00e3o: alunos que tiverem frequ\u00eancia m\u00ednima ao final da disciplina e obtiverem conceito 4,0 <= NF < 6,0 ter\u00e3o direito de realizar uma prova de recupera\u00e7\u00e3o (PR), versando sobre todo conte\u00fado do semestre, desde que tenham entregue o trabalho final e ao menos um dos trabalhos de implementa\u00e7\u00e3o. Nesse caso, o conceito atribu\u00eddo ao aluno passa a ser:<\/p>\n

    6,0 <= PR —> C
    \nPR < 6,0 —> D<\/p>\n

     <\/p>\n

    BIBLIOGRAFIA<\/strong><\/p>\n

    \u2022 Computer Vision: A Modern Approach. David A. Forsyth and Jean Ponce. Prentice Hall, 2003
    \n\u2022 Fundamentals of Computer Vision. Mubarak Shah (dispon\u00edvel online em http:\/\/www.cs.ucf.edu\/courses\/cap6411\/book.pdf)
    \n\u2022 Computer Vision: Algorithms and Applications. Richard Szeliski. Springer, 2001 (vers\u00f5es online dispon\u00edveis em http:\/\/szeliski.org\/Book\/)
    \n\u2022 Processamento Digital de Imagens. R. Gonzalez and R. Woods. Edgar Bl\u00fccher Ltda, 2000.
    \n\u2022 Richard O. Duda, Peter E. Hart, and David G. Stork, Pattern Classification, Wiley Interscience, 2001<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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