{"id":4305,"date":"2019-12-13T14:24:04","date_gmt":"2019-12-13T17:24:04","guid":{"rendered":"http:\/\/www.inf.ufrgs.br\/profcomp\/?page_id=4305"},"modified":"2019-12-13T14:24:04","modified_gmt":"2019-12-13T17:24:04","slug":"cmp197","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.inf.ufrgs.br\/profcomp\/lista-de-disciplinas\/cmp197\/","title":{"rendered":"CMP197"},"content":{"rendered":"

UFRGS – Instituto de Inform\u00e1tica<\/strong>
\nDisciplina : Fundamentos de Vis\u00e3o Computacional<\/strong>
\nPer\u00edodo Letivo: 2020\/2<\/strong>
\nRespons\u00e1vel: Cl\u00e1udio Rosito Jung (<\/strong>crjung@inf.ufrgs.br<\/strong><\/a>)<\/strong><\/p>\n

Disciplina: Fundamentos de Vis\u00e3o Computacional<\/strong><\/p>\n

C\u00f3digo: CMP197<\/p>\n

Pr\u00e9-Requisito: –<\/p>\n

Carga Hor\u00e1ria Total: 60 horas\/aula<\/p>\n

Cr\u00e9ditos: 4<\/p>\n

Matr\u00edcula de Graduandos: A matr\u00edcula dever\u00e1 ser feita em INF01030<\/p>\n

 <\/p>\n

S\u00daMULA<\/strong><\/p>\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

 <\/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 e an\u00e1lise de imagens ou sequ\u00eancias de v\u00eddeo.<\/p>\n

\u00a0<\/strong><\/p>\n

CONTE\u00daDOS PROGRAM\u00c1TICOS<\/strong><\/p>\n

Semana 1-2<\/p>\n

1.modelos e calibra\u00e7\u00e3o de c\u00e2mera (8 h)<\/p>\n

1.1 Apresenta\u00e7\u00e3o da disciplina e conceitos b\u00e1sicos<\/p>\n

1.2 Forma\u00e7\u00e3o de imagens e modelos de c\u00e2mera<\/p>\n

1.3 Calibra\u00e7\u00e3o de c\u00e2meras<\/p>\n

 <\/p>\n

Semana 3<\/p>\n

2.filtragem e realce de imagens (4 h)<\/p>\n

2.1 Filtragem e realce no dom\u00ednio espacial<\/p>\n

2.2 Filtragem e realce no dom\u00ednio espectral<\/p>\n

 <\/p>\n

Semana 4<\/p>\n

3.segmenta\u00e7\u00e3o (4 h)<\/p>\n

3.1 Segmenta\u00e7\u00e3o baseada em limiariza\u00e7\u00e3o, crescimento de regi\u00f5es<\/p>\n

3.2 Modelos de contornos ativos, watersheds<\/p>\n

 <\/p>\n

Semana 5-6<\/p>\n

    \n
  1. cor e textura (8 h)<\/li>\n<\/ol>\n

    4.1 Percep\u00e7\u00e3o de cores<\/p>\n

    4.2 Caracteriza\u00e7\u00e3o de objetos<\/p>\n

    4.3 Descritores de textura<\/p>\n

     <\/p>\n

    Semana 7-8<\/p>\n

    5.detec\u00e7\u00e3o de curvas e linhas (8 h)<\/p>\n

    5.1 Detec\u00e7\u00e3o de linhas – Transformada Hough<\/p>\n

    5.2 Detec\u00e7\u00e3o de curvas param\u00e9tricas: Hough generalizado, ajuste robusto de curvas<\/p>\n

     <\/p>\n

    Semana 9<\/p>\n

    6.an\u00e1lise de formas (4 h)<\/p>\n

    6.1 Descritores para an\u00e1lise de forma<\/p>\n

    6.2 Reconhecimento de formas<\/p>\n

     <\/p>\n

    Semana 10-11<\/p>\n

      \n
    1. estereoscopia (8 h)<\/li>\n<\/ol>\n

      7.1 Conceitos b\u00e1sicos sobre estereoscopia<\/p>\n

      7.2 Algoritmos para casamento est\u00e9reo (locais e globais)<\/p>\n

      7.3 Estereoscopia e informa\u00e7\u00e3o temporal (sequ\u00eancias de video est\u00e9reo)<\/p>\n

       <\/p>\n

      Semana 12-14<\/p>\n

      8.fluxo \u00f3tico e rastreamento de objetos (12 h)<\/p>\n

      8.1 Defini\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica de fluxo \u00f3tico<\/p>\n

      8.2 Algoritmos para c\u00e1lculo do fluxo \u00f3tico<\/p>\n

      8.3 Algoritmos para rastreamento de objetos<\/p>\n

       <\/p>\n

      Semana 14<\/p>\n

      9.conceitos de reconhecimento de padr\u00f5es (4 h)<\/p>\n

      9.1 Conceitos de reconhecimento de padr\u00f5es: vis\u00e3o geral<\/p>\n

      9.2 Classificadores bayesianos<\/p>\n

       <\/p>\n

      \u00a0<\/strong><\/p>\n

      M\u00c9TODOLOGIA
      \n<\/strong><\/p>\n

      As 60 horas previstas para atividades te\u00f3ricas e pr\u00e1ticas indicadas no item “Carga Hor\u00e1ria” deste Plano de Ensino incluem 30 encontros de 100 minutos de dura\u00e7\u00e3o (2 per\u00edodos de 50 minutos por encontro, 2 encontros por semana,<\/p>\n

      durante 15 semanas), num total de 3.000 minutos. Al\u00e9m destas, est\u00e3o previstas mais 10 horas (600 minutos) de atividades aut\u00f4nomas, realizadas sem contato direto com o professor, correspondentes extra-classe, conforme Resolu\u00e7\u00e3o 11\/2013 do CEPE\/UFRGS.<\/p>\n

       <\/p>\n

      Nos encontros semanais ser\u00e1 realizada a exposi\u00e7\u00e3o te\u00f3rica dos conte\u00fados, juntamente com a realiza\u00e7\u00e3o de exerc\u00edcios pelos alunos de forma individual ou em pequenos grupos. Algumas das aulas ser\u00e3o realizadas em laborat\u00f3rios, para a implementa\u00e7\u00e3o\/visualiza\u00e7\u00e3o dos conceitos vistos em aula.<\/p>\n

      \u00a0<\/strong><\/p>\n

      CARGA HOR\u00c1RIA
      \n<\/strong><\/p>\n

      Te\u00f3rica: 60 horas<\/p>\n

      Pr\u00e1tica: 0 horas<\/p>\n

      \u00a0<\/strong><\/p>\n

      EXPERI\u00caNCIAS DE APRENDIZAGEM
      \n<\/strong><\/p>\n

      Ao longo da disciplina ser\u00e3o definidos dois trabalhos pr\u00e1ticos, al\u00e9m de um trabalho final, para desenvolvimento como atividade extraclasse.<\/p>\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

       <\/p>\n

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

       <\/p>\n

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

       <\/p>\n

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

       <\/p>\n

      9,0 \u2264 NF \u00a0—> A<\/strong><\/p>\n

      7,5 \u2264 NF < 9,0 —> B<\/strong><\/p>\n

      6,0 \u2264 NF < 7,5—> C<\/strong><\/p>\n

      4,0 \u2264 NF < 6,0—> recupera\u00e7\u00e3o (ver abaixo)<\/strong><\/p>\n

      NF < 4,0 —> D<\/strong><\/p>\n

      \u00a0<\/strong><\/p>\n

      Obs: <\/strong>Independente da nota final NF, o conceito FF <\/strong>ser\u00e1 atribu\u00eddo ao aluno que n\u00e3o alcan\u00e7ar a frequ\u00eancia m\u00ednima (75%), de acordo com o regimento da UFRGS.<\/p>\n

       <\/p>\n

      ATIVIDADES DE RECUPERA\u00c7\u00c3O PREVISTAS<\/strong><\/p>\n

      Alunos que tiverem frequ\u00eancia m\u00ednima ao final da disciplina e obtiverem conceito 4,0 \u2264 NF < 6,0 ter\u00e3o direito de realizar uma prova de recupera\u00e7\u00e3o (PR), versando sobre todo conte\u00fado do semestre, desde que<\/strong> 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

       <\/p>\n

      6,0 \u2264 PR —> C<\/strong><\/p>\n

      PR < 6,0 —> D<\/strong><\/p>\n

       <\/p>\n

      \u00a0<\/strong><\/p>\n

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

      N\u00e3o h\u00e1<\/p>\n

       <\/p>\n

      BIBLIOGRAFIA B\u00c1SICA<\/strong><\/p>\n

      Computer Vision: Algorithms and Applications. Richard Szeliski. Springer, 2001 (vers\u00f5es online dispon\u00edveis em http:\/\/szeliski.org\/Book\/)<\/p>\n

       <\/p>\n

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

      Computer Vision: A Modern Approach. David A. Forsyth and Jean Ponce. Prentice Hall, 2003<\/p>\n

      Fundamentals of Computer Vision. Mubarak Shah (dispon\u00edvel online em http:\/\/www.cs.ucf.edu\/courses\/cap6411\/book.pdf)<\/p>\n

      Processamento Digital de Imagens. R. Gonzalez and R. Woods. Edgar Bl\u00fccher Ltda, 2000.<\/p>\n

      Richard O. Duda, Peter E. Hart, and David G. Stork, “Pattern Classification”, Wiley Interscience, 2001<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      UFRGS – Instituto de Inform\u00e1tica Disciplina : Fundamentos de Vis\u00e3o Computacional Per\u00edodo Letivo: 2020\/2 Respons\u00e1vel: Cl\u00e1udio Rosito Jung (crjung@inf.ufrgs.br) Disciplina: Fundamentos de Vis\u00e3o Computacional C\u00f3digo: CMP197 Pr\u00e9-Requisito: – Carga Hor\u00e1ria Total: 60 horas\/aula Cr\u00e9ditos: 4 Matr\u00edcula de Graduandos: A matr\u00edcula dever\u00e1 ser feita em INF01030   S\u00daMULA A disciplina abrange os seguintes t\u00f3picos: modelos e […]<\/p>\n","protected":false},"author":11,"featured_media":0,"parent":462,"menu_order":197,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.inf.ufrgs.br\/profcomp\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/4305"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.inf.ufrgs.br\/profcomp\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.inf.ufrgs.br\/profcomp\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.inf.ufrgs.br\/profcomp\/wp-json\/wp\/v2\/users\/11"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.inf.ufrgs.br\/profcomp\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4305"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.inf.ufrgs.br\/profcomp\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/4305\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":4306,"href":"https:\/\/www.inf.ufrgs.br\/profcomp\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/4305\/revisions\/4306"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.inf.ufrgs.br\/profcomp\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/462"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.inf.ufrgs.br\/profcomp\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4305"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}