Visão Computacional e Aplicações
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- Elias Botelho Covalski
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1 Visão Computacional e Aplicações João do E. S. Batista Neto Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação ICMC-USP
2 Domício Pinheiro Agência Estado
3 fica á r G o utaçã p m o C Vis ã oc om pu t ac ion al Processamento de Imagens ão ç a liz a u Vis fica í t n Cie Anális ed e Im a gens
4 Áreas Relacionadas Modelagem Visualização Computacional Computação Gráfica Síntese de Imagens Processamento de Imagens Visão Computacional
5 e ag Im m as t la e r or C as e Ár Modelagem de dados (processamento de dados) DADOS Visualização Visão (computação gráfica, síntese de imagem) (análise de imagem) IMAGEM Processamento de imagens
6 Modelagem Cena: lista de objetos + condições de iluminação Objetos: características geométricas Forma Maneira como interagem com a luz incidente. Ambos os tipos de características podem ser descritos através de modelos Grau variável de sofisticação -> realismo! Modelagem geométrica Especificação de características óticas (material, cor, transparência, etc). Muita estrutura de dados!!!! Cena realista -> requer muito trabalho
7 Modelagem de dados (visualização) Curvas, superfícies, etc
8 Métodos p/ Modelagem Métodos Analíticos ou Algébricos: representação de curvas, superfícies. Métodos Analíticos ou Algébricos: representação de curvas, superfícies.
9 Computação Gráfica síntese de imagens técnicas para gerar representações visuais a partir de especificações geométricas e de atributos visuais dos seus componentes modelagem e rendering objetivo: mundo 3D no computador cena descrita em termos de sua geometria e atributos visuais para o rendering, até obter matriz de pixels
10 Sistemas Gráficos: Características sistemas altamente interativos usuário controla o conteúdo, a estrutura e a aparência dos objetos e imagens visualizadas na tela, usando dispositivos de interação forte relação com HCI - Interação Usuário Computador
11 Quer Ficar Rico? Rendering: processo de geração de imagem a partir de um modelo. Em português: visualização
12 Computação Gráfica 2D 3D
13 Rendering
14 Real ou Imaginário
15 Processamento de Imagens técnicas de transformações de imagens descritas na forma de uma matriz de pixels objetivo: melhorar características visuais (aumentar contraste, melhorar foco, reduzir ruído, eliminar distorções), extrair elementos de interesse; ou mesmo transformar a imagem, criando efeitos visuais cena: matriz de pixels
16 Processamento de Imagens Segmentação de um tumor em momografia
17 Processamento de Imagens Leandro Gerhardiger, 2006
18 André Balan, 2004
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20 O que é visão computacional? É a ciência que desenvolve as bases teóricas e algoritmicas pelas quais informações úteis são automaticamente extraídas de imagens por meio de computadores
21 O que precisamos saber para ter sucesso na construção de um sistema de visão artificial? Aspectos Cognitivos: combinação dos aparelhos sensoriais e comportamento psico-biológico: neurociências, IA, filosofia, psicologia, lingüística. Aspectos fisiológicos do cérebro.
22 Aspectos Cognitivos
23 Exemplo : ilusão cognitiva (distorção) Tamanho, comprimento, curvatura
24 Exemplo : percepção visual aspectos culturais Mostre estas figuras para um árabe e um zulu...
25 Exemplo : percepção visual especialização
26 Movimento sacádico
27 Aspectos Fisiológicos
28 Visão Natural: sistema super paralelo Macro Micro Intermediário
29 Visão Natural: o olho humano
30 Blid Spot: Ponto Cego Feche seu olho direito. Foque no número 3. Avance e recue. Ou foque nos nros à direita ou esquerda!
31 Cones: (sens.) C C M L M Bastonetes: Alta sensibilidade à luminosidade, não percebem cor Cones: Alta sensibilidade a cor, alta quantidade na fóvea C
32 O córtex visual
33 Cór tex Inferote mporal Córtex Parietal V4 (comp. de onda; orientação; disparidade) Cor e forma co m cor V5 (direção; orientação; disparidade) Movimento V3 (direção; orientação; disparidade) Formas dinâmicas Pálidas (comp. de onda) Faixas finas Faixas grossas (comp. de onda; orientação; disparidade) (direção; orientação; disparidade) blobs interblobs 4B (comp. de onda) (comp. de onda; orientação; disparidade (direção; orientação; disparidade) LGN par vocelul ar LGN magnocelular Cones Bastonetes V2 V1
34 Exemplo 1: fisiologia A região A é mais escura que B, certo? Isso não é uma pegadinha
35 Errado!
36 Resposta Contraste local Algo claro, rodeado por algo mais escuro, tende a parecer mais claro do que é. E vice-versa! Este é um exemplo da excelente qualidade de nosso sistema visual, certo? Certo!
37 Exemplo 2: fisiologia Explicação: campos receptivos da retina
38 Visão Computacional/Artificial VISÃO é o processo de descobrir, a partir de imagens, o que está presente no mundo e onde está localizado Disciplinas relacionadas Processamento de Imagens Computação Gráfica Reconhecimento de Padrões Robótica Inteligência artificial
39 Um sistema de visão computacional para indústria
40 Três níveis de atuação Melhorar qualidade da imagem Pouca inteligência Extrair e caracterizar componentes Alguma inteligência Reconhecimento Alta Inteligência
41 Exemplo: um sistema de visão para reconhecer digitais
42 Reconhecimento de Digitais padrões Bifurcações Terminações
43 Típico sistema de visão Processamento de Imagens Aquisição Cena 1 6 IA / reconhecimento de padrões Pré-processamento Extração de características 4 Análise de Imagens
44 Passo 1 - Aquisição Cena
45 Aquisição
46 Passo 2 - Pré-processamento Cena
47 Pré-processamento
48 Passo 3 - Processamento de Imagens 1 Cena
49 Processamento de Imagens
50 Passo 4 - Análise de Imagens Cena
51 Análise de Imagem 1- Procurar todos e marcar: - bifurcações - terminações
52 Análise de Imagem 2 - Determinar as orientações: - bifurcações - terminações
53 Passo 5 - Extração de Características Cena
54 Extração de Características: Modelo Matemático Modelo Matemático - Semelhança de Triângulos Combinar as marcações 3 a 3
55 Passo 6 - IA / Reconhecimento de padrões Cena
56 IA / Reconhecimento de padrões Armazenar o modelo matemático de todos os triângulos Base de conhecimento
57 IA / Reconhecimento de padrões Armazenar o modelo matemático de todos os triângulos Base de conhecimento
58 IA / Reconhecimento de padrões Comparar com modelos treinados Base de conhecimento Padrão reconhecido, digital identificada
59 É fácil emular a visão humana?
60 Reconhecimento
61 Importância da cor
62 Importância da Textura
63 The role of shape
64 Importância do agrupamento
65 Auxílio da matemática Sistemas mais antigos empregavam métodos heurísticos Hoje recorremos à matemática, às vezes um pouco pesada! Cálculo Algebra Linear Probabilidade e estatística Processamento de Sinais Projeção Geométrica Geometria Computacional Otimização Boa notícia: muita computação!
66 Aplicações Inspeção industrial/controle Qualidade Segurança Reconhecimento Facial Reconhecimento Gestos Aplicações espaciais Análise de imagens médicas Veículos autônomos Agro-negócio
67 Identificação de pássaros para controle de poluição ambiental André Balan, 2004
68 Segmentação por Campos Aleatórios de Markov em multi escala Leandro Gerhardiger, 2006
69 Segmentação de um tumor em momografia
70 Recuperação de conteúdo em grandes BD por imagem
71 Identificação de Ferrugem de Cana Casa Branca Desirée Dias, 2005
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75 Criação de mosaica em plantações de eucalipto
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77 Mosaico criado automaticamente, sem nenhum georeferenciamento
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