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marcus
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marcus [Trabalho 4 (Segmentação de imagens)]
@@ Linha 9: / Linha 9: @@
   * Comparar a complexidade teórica pessimista com a complexidade real. Em particular verificar que a complexidade real respeita o limite teórico.
   * Avaliar o escalonamento do algoritmo Dijkstra.
-  *
 === Casos de teste ===
@@ Linha 158: / Linha 158: @@
   * Verificar a complexidade do algoritmo experimentalmente e comparar com a complexidade teórica O(n^3) e com o algoritmo do trabalho 2.
 === Casos de teste ===
-  * Um gerador de casos de teste em formato DIMACS em C é disponível {{http://www.inf.ufrgs.br/~mrpritt/washington.c|aqui}}.
+  * Um gerador de casos de teste em formato DIMACS em C é disponível {{http://www.inf.ufrgs.br/~mrpritt/aa/washington.c|aqui}}.
   * Documentação:
 <code>
@@ Linha 256: / Linha 256: @@
 </code>
+==== Trabalho 4 (Segmentação de imagens) ====
+Entrega: 29/09/2014
+=== Objetivos ===
+  * Implementar um algoritmo de segmentação de imagens como vista em aula.
+  * Usar a própria implementação do fluxo máximo na solução.
+  * Segmentar uma imagem em pele/não-pele com pesos de separação diferentes.
+  * Relatar o tempo de processamento & apresentar diferentes segmentações.
+=== Casos de teste ===
+  * O caso de teste é uma imagem de si mesmo.
+=== Convenções ===
+  * As implementações do algoritmo devem aceitar uma imagem no formata PPM plain na entrada padrão (stdin) e imprimir uma imagem no mesmo formato (com todos pixels não-pelo em preto) na saída padrão (stdout).
+=== Códigos disponíveis ===
+  * Ler uma imagem PPM plain
+<code c++>
+// image data structure
+enum { R = 0, G, B };
+typedef unsigned short Color;
+typedef multi_array<Color,3> Image;
+// read an image im PPM (plain) format
+void read_ppm(Image& im, istream& in) {
+  unsigned w,h,maxcolor;
+  string magic;
+  in >> magic >> w >> h >> maxcolor;
+  assert(magic == "P3");
+  im.resize(extents[h][w][3]);
+  for(unsigned i=0; i<h; i++)
+    for(unsigned j=0; j<w; j++)
+      in >> im[i][j][R] >> im[i][j][G] >> im[i][j][B];
+}
+</code>
+  * Imprimir uma imagem PPM plain
+<code c++>
+  cout << "P3 " << w << " " << h << " 255 " << endl;
+  for(unsigned i=0; i<h; i++) {
+    for(unsigned j=0; j<w; j++)
+      cout << im[i][j][R] << " " << im[i][j][G] << " " << im[i][j][B] << " ";
+      cout << endl;
+  }
+</code>
+  * Converter qualquer imagem para PPM plain (usando {{http://www.imagemagick.org|Image Magick}})
+<code>
+  convert -compress none myimage.ext myimage.ppm
+</code>
+  * Determinar a probabilidade de pele ou não-pele (para obter valores inteiros multiplicar com p.ex. 10.000.000.000)
+<code c++>
+// mixture of Gaussians, according to Jones, Regh
+const unsigned nG = 16;
+const unsigned nV = 7;
+double skin[nG][nV] = {
+ { 73.53, 29.94, 17.76,  765.40, 121.44, 112.80, 0.0294 },
+ { 249.71, 233.94, 217.49,  39.94, 154.44, 396.05, 0.0331 },
+ { 161.68, 116.25, 96.95,  291.03, 60.48, 162.85, 0.0654 },
+ { 186.07, 136.62, 114.40,  274.95, 64.60, 198.27, 0.0756 },
+ { 189.26, 98.37, 51.18,  633.18, 222.40, 250.69, 0.0554 },
+ { 247.00, 152.20, 90.84,  65.23, 691.53, 609.92, 0.0314 },
+ { 150.10, 72.66, 37.76,  408.63, 200.77, 257.57, 0.0454 },
+ { 206.85, 171.09, 156.34,  530.08, 155.08, 572.79, 0.0469 },
+ { 212.78, 152.82, 120.04,  160.57, 84.52, 243.90, 0.0956 },
+ { 234.87, 175.43, 138.94,  163.80, 121.57, 279.22, 0.0763 },
+ { 151.19, 97.74, 74.59,  425.40, 73.56, 175.11, 0.1100 },
+ { 120.52, 77.55, 59.82,  330.45, 70.34, 151.82, 0.0676 },
+ { 192.20, 119.62, 82.32,  152.76, 92.14, 259.15, 0.0755 },
+ { 214.29, 136.08, 87.24,  204.90, 140.17, 270.19, 0.0500 },
+ { 99.57, 54.33, 38.06,  448.13, 90.18, 151.29, 0.0667 },
+ { 238.88, 203.08, 176.91,  178.38, 156.27, 404.99, 0.0749 }
+};
+double noskin[nG][nV] = {
+ { 254.37, 254.41, 253.82,  2.77, 2.81, 5.46, 0.0637 },
+ { 9.39, 8.09, 8.52,  46.84, 33.59, 32.48, 0.0516 },
+ { 96.57, 96.95, 91.53,  280.69, 156.79, 436.58, 0.0864 },
+ { 160.44, 162.49, 159.06,  355.98, 115.89, 591.24, 0.0636 },
+ { 74.98, 63.23, 46.33,  414.84, 245.95, 361.27, 0.0747 },
+ { 121.83, 60.88, 18.31,  2502.24, 1383.53, 237.18, 0.0365 },
+ { 202.18, 154.88, 91.04,  957.42, 1766.94, 1582.52, 0.0349 },
+ { 193.06, 201.93, 206.55,  562.88, 190.23, 447.28, 0.0649 },
+ { 51.88, 57.14, 61.55,  344.11, 191.77, 433.40, 0.0656 },
+ { 30.88, 26.84, 25.32,  222.07, 118.65, 182.41, 0.1189 },
+ { 44.97, 85.96, 131.95,  651.32, 840.52, 963.67, 0.0362 },
+ { 236.02, 236.27, 230.70,  225.03, 117.29, 331.95, 0.0849 },
+ { 207.86, 191.20, 164.12,  494.04, 237.69, 533.52, 0.0368 },
+ { 99.83, 148.11, 188.17,  955.88, 654.95, 916.70, 0.0389 },
+ { 135.06, 131.92, 123.10,  350.35, 130.30, 388.43, 0.0943 },
+ { 135.96, 103.89, 66.88,  806.44, 642.20, 350.36, 0.0477 }
+};
+double skin_value(Color R, Color G, Color B) {
+  double r = 0;
+  for(unsigned i=0; i<nG; i++) {
+    double t;
+    t = pow(double(R)-skin[i][0],2)/skin[i][3] + pow(double(G)-skin[i][1],2)/skin[i][4] + pow(double(B)-skin[i][2],2)/skin[i][5];
+    t = skin[i][6]*exp(-t/2) / (pow(2*M_PI,1.5) * sqrt(skin[i][3]*skin[i][4]*skin[i][5]));
+    r += t;
+  }
+  return r;
+}
+double noskin_value(Color R, Color G, Color B) {
+  double r = 0;
+  for(unsigned i=0; i<nG; i++) {
+    double t;
+    t = pow(double(R)-noskin[i][0],2)/noskin[i][3] + pow(double(G)-noskin[i][1],2)/noskin[i][4] + pow(double(B)-noskin[i][2],2)/noskin[i][5];
+    t = noskin[i][6]*exp(-t/2) / (pow(2*M_PI,1.5) * sqrt(noskin[i][3]*noskin[i][4]*noskin[i][5]));
+    r += t;
+  }
+  return r;
+}
+</code>
+==== Trabalho 5 (Teste de primalidade) ====
+Entrega: 26/11/2014
+=== Objetivos ===
+  * Implementar o teste de primalidade de Miller & Rabin
+  * Analisar a complexidade do algoritmo em função do tamanho da entrada (log_2(n)) experimentalmente.
+  * Analisar a probabilidade de responder erradamente "sim" experimentalmente.
+=== Casos de teste ===
+  * Números inteiros positivos aleatórios.
+=== Convenções ===
+  * As implementações do algoritmo devem ler um número decimal com até 1000 dígitos da entrada padrão e imprimir "s" na saída padrão caso o número é considerado primo e "n" caso contrário.
+=== Dicas ===
+  * Usa a biblioteca {{http://gmplib.org|GNU MP}} para representar números grandes. Ela tem interfaces para {{http://en.wikipedia.org/wiki/GNU_Multiple_Precision_Arithmetic_Library#Language_bindings|diversas linguagens}} de programação e é simples de usar. Um exemplo em C++:
+  <code c++>
+#include <iostream>
+using namespace std;
+#include <gmpxx.h>
+int main(int argc, char *argv[]) {
+  mpz_class a;
+  cin >> a;
+  cout << "O quadrado de " << a << " é " << a*a << endl;
+}
+</code>

Marcus Ritt

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