Visão Computacional Paulo Sérgio Rodrigues PEL205.
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Visão Computacional
Paulo Sérgio RodriguesPEL205
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Administrivia
• Aulas: Terças: 18:30 às 22:10 hs
• Professor: Paulo Sérgio Rodrigues www.psergio.net
[email protected]• Pré-requisitos: Conceitos Básicos de programação,
álgebra linear, cálculo diferencial e integral.
• Textbooks:“Digital Image Processing” by Rafael Gonzalez & Richard
Woods
“Computer Vision: a modern approach”
by Forsyth & Ponce
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Objetivos
• Introdução dos Principais problemas de Visão Computacional.
• Introduzir os principais problemas e técnicas para resolver os problemas.
• Dar aos alunos ferramentas e oportunidades para implementar soluções razoáveis para problemas complexos.
• Dar aos alunos uma visão geral da literatura e da área de visão computacional, bem como de sua complexidade e importância.
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Por que estudar Visão Computacional?
• Imagens e vídeos existem em todo lugar• A cada dia, novas aplicações práticas têm
surgido:– Construção de modelos virtuais de estruturas
reais 3D.– segurança (quem está fazendo o que?)– Pós-processamento de vídeo– Reconhecimento de faces, gestos, etc..
• Vários problemas científicos desafiadores– Como funciona um sistema de reconhecimento de
objetos?
• Um entendimento melhor a respeito da visão humana.
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Principais Tópicos tratados em Visão Computacional
• Detecção de Formas ou Movimento “Qual a forma 3D desse objeto?” • Segmentação
“O que pertence a que?”
• Tracking (Rastreamento) “A onde cada objeto vai?”
• Reconhecimento“O que é isso?”
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Principais Tópicos
• Câmeras– Transformações Geométricas– Projeção Perspectiva– Modelo de Câmera– Calibração
• Visão de Baixo Nível– Transformações de Imagens
• Transformada de Fourier, • DFT, • Propriedades,• FFT• Hotteling• DCT• SVD
– Melhoramento de Imagens • Filtragem no Domínio Espacial • Filtragem no Domínio da Freqüência
• Visão de Médio Nível– Segmentação de Imagens
• Detecção de Linhas e Bordas• Limiar Adaptativo• Segmentação Baseada em Região• Segmentação Baseada em Entropia• Segmentação Baseada em Movimento• K-means• Mapas Auto-Organizáveis
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Principais Tópicos
• Visão de Alto Nível– Rastreamento– Representação de Imagens
• Código de Cadeia• Assinaturas• Esqueleto
– Descrição de Imagens• Descritores de Fourier• Momentos• Descritores Topológicos
– Morfologia Matemática– Recuperação Baseada em Conteúdo
• Recuperação Baseada em Cor• Recuperação Baseada em Forma• Recuperação Baseada em Textura• Recuperação Baseada em Rascunho
– Árvore de Decisão para Reconhecimento– Reconhecimento Baseado em Métodos Estruturais– Interpretação
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Visão de Baixo Nível:Imagem filtrada com um filtro passa baixa
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Visão de Baixo Nível: Detecção de Bordas
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Visão de Médio Nível: Detecção de Linhas
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Visão de Médio Nível: Segmentação de Regiões
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Visão de Alto Nível: Reconhecimento de Regiões
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Visão de Alto Nível: Reconhecimento de Linhas
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Diferença entre CG e VC
CGModelo Matemático
Objeto Gráfico
VCImagem Real
Análise
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Diferença entre CG e VC
Exemplo de entrada para CG:
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Diferença entre CG e VC
Exemplo de entrada para CG:
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Diferença entre CG e VC
Idéia da Simulação
•O fluido é representado por um conjunto de centenas de partículas•Cada partícula é uma estrutura de dados
Classe Partícula{ float posição x; float posição y; float velocidade x; float velocidade y; float densidade; ...... }
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Diferença entre CG e VC
Exemplo de entrada e Saída para VC:
Maligno
Benigno
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Diferença entre CG e VC
Exemplo de entrada para VC:
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Diferença entre CG e VC
Exemplo de entrada e Saída para VC:
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Diferença entre CG e VC
Exemplo de entrada e Saída para VC:
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Diferença entre CG e VCProcessos para VC:
Imagem de Entrada Segmentação Extração Reconhecimento
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Diferença entre CG e VCProcessos para VC:
Reconhecimento
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Diferença entre CG e VCProcessos para VC:
Reconhecimento
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Visão Computacional
Passado e Presente
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Chapter 1: IntroductionChapter 1: Introduction
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Chapter 1: IntroductionChapter 1: Introduction
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Chapter 1: IntroductionChapter 1: Introduction
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Chapter 1: IntroductionChapter 1: Introduction
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Chapter 1: IntroductionChapter 1: Introduction
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Chapter 1: IntroductionChapter 1: Introduction
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Chapter 1: IntroductionChapter 1: Introduction
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Chapter 1: IntroductionChapter 1: Introduction
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Chapter 1: IntroductionChapter 1: Introduction
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Visão Computacional
Grandes Desafios Futuros
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Telemedicina
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Gerenciamento de Grandes Bases de Dados
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Análise de Imagens em Vídeo
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Ambientes Virtuais Colaborativos
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Ambientes Virtuais Colaborativos
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TV-Digital
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Análise de Imagens com Base em informações de Cor, Forma ou Textura
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Desafio: Visão Baseada em Contexto
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Desafio: Visão Baseada em Contexto