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inf05504:2011-2-trabalhos [2011/09/05 15:54] marcus [Trabalho 2 (Heaps de Fibonacci)] |
inf05504:2011-2-trabalhos [2011/12/13 23:39] (Actual) marcus [Entregas] |
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|---|---|---|---|
| Linha 6: | Linha 6: | ||
| ==== Entregas ==== | ==== Entregas ==== | ||
| - | ^ No. ^ T1 ^ T2 ^ | + | |
| - | | 152985 | - | | | + | Atualizado: 13/12/2011 |
| - | | 159011 | - | | | + | |
| - | | 159098 | R | | | + | ^ No. ^ T1 ^ T2 ^ T3 ^ T4 ^ T5 ^ |
| - | | 171359 | R | | | + | | 152985 | - | - | - | - | - | |
| - | | 172072 | R | | | + | | 159011 | - | - | - | - | - | |
| - | | 173256 | - | | | + | | 159098 | P | P | P | P | R | |
| - | | 173361 | R | | | + | | 171359 | P | P | P | P | R | |
| - | | 180658 | R | | | + | | 172072 | P | P | P | P | - | |
| - | | 180689 | - | | | + | | 173256 | P | P | P | - | - | |
| + | | 173361 | P | P | P | P | - | | ||
| + | | 180658 | P | P | P | P | - | | ||
| + | | 180689 | P | P | - | - | - | | ||
| R = recebido | R = recebido | ||
| + | P = avaliado e publicado | ||
| Linha 123: | Linha 127: | ||
| === Objetivos === | === Objetivos === | ||
| * Implementar um heap de Fibonacci e verificar a complexidade das operações experimentalmente. | * Implementar um heap de Fibonacci e verificar a complexidade das operações experimentalmente. | ||
| - | * Verificar a complexidade do algoritmo de Dijkstra usando um heap binomial experimentalmente. | + | * Verificar a complexidade do algoritmo de Dijkstra usando um heap de Fibonacci experimentalmente. |
| * Comparar as complexidades experimentais dos heaps binários e Fibonacci. | * Comparar as complexidades experimentais dos heaps binários e Fibonacci. | ||
| * Comparar as complexidades experimentais do algoritmo de Dijkstra com os dois heaps. | * Comparar as complexidades experimentais do algoritmo de Dijkstra com os dois heaps. | ||
| Linha 185: | Linha 189: | ||
| === Convenções === | === Convenções === | ||
| - | * As implementações do algoritmo devem aceitar uam instância no formato {{http://lpsolve.sourceforge.net/5.5/DIMACS_maxf.htm|DIMACS}} na entrada padrão (stdin) e imprimir o valor do fluxo máximo na saída padrão (stdout). | + | * As implementações do algoritmo devem aceitar uma instância no formato {{http://lpsolve.sourceforge.net/5.5/DIMACS_maxf.htm|DIMACS}} na entrada padrão (stdin) e imprimir o valor do fluxo máximo na saída padrão (stdout). |
| === Verificação === | === Verificação === | ||
| Linha 236: | Linha 240: | ||
| // (1) determine maximum flow | // (1) determine maximum flow | ||
| - | cout << edmunds_karp_max_flow(g, s, t, | + | cout << edmonds_karp_max_flow(g, s, t, |
| capacity_map(get(&EdgeInformation::edge_capacity,g)). | capacity_map(get(&EdgeInformation::edge_capacity,g)). | ||
| residual_capacity_map(get(&EdgeInformation::edge_residual_capacity,g)). | residual_capacity_map(get(&EdgeInformation::edge_residual_capacity,g)). | ||
| Linha 242: | Linha 246: | ||
| } | } | ||
| </code> | </code> | ||
| + | |||
| + | |||
| + | |||
| + | ==== Trabalho 4 (Segmentação de imagens) ==== | ||
| + | |||
| + | Entrega: 10/10/2011 | ||
| + | |||
| + | === 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. | ||
| + | |||
| + | === 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 (Sequenciamento de tarefas) ==== | ||
| + | |||
| + | Entrega: 12/12/2011 | ||
| + | |||
| + | === Objetivos === | ||
| + | * Resolver o problema P||C_max com algoritmos de aproximação. | ||
| + | * Implementar o sequenciamento em lista (2-aproximação) | ||
| + | * Implementar o sequenciamento em lista em ordem não-crescente (4/3-aproximação) | ||
| + | * Implementar o esquema de aproximação em tempo polinomial | ||
| + | * Comparar a qualidade dos algoritmos com a solução ótima | ||
| + | * Compara o tempo de execução dos algoritmos com os limites teóricos e entre si. | ||
| + | |||
| + | === Casos de teste === | ||
| + | * Disponíveis em [[http://www.or.deis.unibo.it/research_pages/ORinstances/PCmax.htm]] | ||
| + | |||
| + | === Convenções === | ||
| + | * As implementações do algoritmo devem aceitar uma instância na entrada padrão (stdin) e o tempo de término obtido na saída padrão (stdout). | ||
| + | * Para o esquema de aproximação, o primeiro argumento na linha de comando deve ser o parâmetro de qualidade epsilon. | ||