Visão Computacional. Mestrado em Ciência de Computadores Mestrado Integrado em Engenharia de Redes e Sistemas Informáticos

Transcrição

1 Visão Computacional Mestrado em Ciência de Computadores Mestrado Integrado em Engenharia de Redes e Sistemas Informáticos Hélder Filipe Pinto de Oliveira

2 Apresentação do Docente Formação Académica Licenciatura Eng. Eletrotécnica e de Computadores, FEUP ( ) Mestrado em Automação, Instrumentação e Controlo, FEUP ( ) Robótica móvel Doutoramento Eng. Eletrotécnica e de Computadores, FEUP ( ) Processamento de imagem médica (cancro da mama)

3 Apresentação do Docente Experiência Docente Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto Departamento de Engenharia Informática Professor Auxiliar Convidado ( ) Assistente Convidado ( ) Programação 1 Programação 2 Laboratórios de Programação

4 Apresentação do Docente Experiência de Investigação INESC TEC ( ) Politécnico de Milão (abril junho 2011) FEUP ( ) ( ) ISR-Porto ( ) Projetos BCCT.plan (PT 2020) Cancro da mama ( ) NanoSTIMA (PT 2020) Imagem Médica ( ) PICTURE (UE) Cancro da mama ( ) 3dBCT ( FCT) Cancro da mama ( ) 5DPO (FCT) Robótica ( ) IVLAB (ADI) Processamento imagem rolhas cortiça ( )

5 Apresentação do Docente VISUM Summer School

6 Apresentação do Docente Página Pessoal

7 Programa Imagem digital Processamento de imagem Processamento vídeo Reconhecimento de padrões Campos de aplicação

8 Metodologia Aulas teórico-práticas: Apresentação de conteúdos Discussão de exemplos Demonstração prática dos conteúdos dados nas teóricas. Trabalho adicional: Programação Java Implementação dos algoritmos estudados

9 Avaliação Avaliação Prática Avaliação prática (AP): Opcional Trabalho de implementação feito em grupos de dois alunos Tema escolhido entre os vários propostos pelo docente Podem também ser propostos temas pelos estudantes Elaboração de um relatório descrevendo a implementação do trabalho Nota AP mínima = 40% (8 valores)

10 Avaliação Avaliação Teórica Duas possibilidades: Exame Final (EF) Exame teórico com a totalidade da matéria Nota mínima 40% (8 valores) Exame Final Simplificado (EF-S) Para quem apresentou trabalho prático Exame teórico com metade da matéria (T1-T9) Nota mínima 40% (8 valores) Exame será sem consulta

11 Avaliação Nota final Opção 1 Avaliação prática (AP), Exame Final Simplificado (EF-S) NF = AP*0.5 + EF-S*0.5 Opção 2 Exame Final (EF) NF = EF*1.0

12 Planeamento

13 Página da Unidade Curricular

14 Some inspirational links kxbhos&feature=youtu.be science/ /finding-thevisible-in-the-invisible.html s/cubr

15 Análise de imagens dot blot

16 Processamento de sons cardíacos

17 Identificação de Notas

18 Identificação de monumentos com smartphones

19 Smile detection

20 Augmented Reality Piotr Karasinski 2013/14

21 Dermoscopy Image Analysis João Sá 2013/14

22 Lego Mindstorm Edgard Quirino, Mário Pereira 2013/14

23 Xadrez Robótico Nuno Silva, Tadeu Freitas 2015/16

24 Aquisição / Reconstrução 3D

25 Biometria

26 Deteção de faces

27 Reconhecimento de faces

28 Reconhecimento ótico de carateres - OCR

29 Monitorização de tráfego

30 Visão Robótica (exploração espacial)

31 Televisão

32 Entretenimento

33 Jogos

34 Imagens de Microscopia

35 Imagem Médica

36 Porque é que a visão é difícil? Objetivo da visão por computador: Dar o salto entre o valor dos pixels e o significado

37 Porque é que a visão é difícil? Variação natural das classes de objetos Cor, textura, tamanho, forma, partes e relações Variações na aquisição de imagem Iluminação (brilho, sombra, contraste, ) Distorção de projeção, ponto de vista, oclusão, ) Caraterísticas óticas e do sensor, ruído Grandes quantidades de dados 1 minuto de vídeo a cores c/resolução de 1024x768 = 4.2 gigabyte

38 Variação do ponto de vista

39 Variação de iluminação

40 Variação de escala

41 Variação de forma (deformações)

42 Oclusão!!!

43 Perturbação causadas pelo fundo

44 Movimento

45 Variação intra-classe

46 Necessidade de conhecimento do contexto

47 Necessidade de conhecimento do contexto

48 Bibliografia 1. R. Gonzalez, and R. Woods, Digital Image Processing 3rd Edition, Prentice Hall, J.C. Russ, The Image Processing Handbook, 5th Ed, CRC Press, L. Shapiro, and G. Stockman, Computer Vision, Prentice Hall, R. Gonzalez, R. Woods, and S. Eddins, Digital Image Processing using Matlab, Prentice Hall, D.A. Forsyth, J. Ponce, Computer Vision: A Modern Approach (2nd Edition), Prentice Hall, 2011.

49 Algumas referências ons/book-supplements/a- Practical-Introduction-to- Computer-Vision-with-OpenCV/

50 Material de Apoio Página pessoal do docente. Subject: [VC2016]

51 Boa Sorte Bom Trabalho! Esqueçam a sorte. Trabalhem bem e não precisam dela. Tirem prazer das aulas.