Visão Computacional Mestrado em Ciência de Computadores Mestrado Integrado em Engenharia de Redes e Sistemas Informáticos Hélder Filipe Pinto de Oliveira
Apresentação do Docente Formação Académica Licenciatura Eng. Eletrotécnica e de Computadores, FEUP (1999 2004) Mestrado em Automação, Instrumentação e Controlo, FEUP (2005 2008) Robótica móvel Doutoramento Eng. Eletrotécnica e de Computadores, FEUP (2008 2013) Processamento de imagem médica (cancro da mama)
Apresentação do Docente Experiência Docente Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto Departamento de Engenharia Informática Professor Auxiliar Convidado (2014 2016) Assistente Convidado (2008 2011) Programação 1 Programação 2 Laboratórios de Programação
Apresentação do Docente Experiência de Investigação INESC TEC (2008 - ) Politécnico de Milão (abril junho 2011) FEUP (2004 2005) (2007 2008) ISR-Porto (2005 2007) Projetos BCCT.plan (PT 2020) Cancro da mama (2016 2019) NanoSTIMA (PT 2020) Imagem Médica (2015 2018) PICTURE (UE) Cancro da mama (2013 2016) 3dBCT ( FCT) Cancro da mama (2011 2014) 5DPO (FCT) Robótica (2005 2007) IVLAB (ADI) Processamento imagem rolhas cortiça (2004 2005)
Apresentação do Docente VISUM Summer School https://fe.up.pt/~visum/
Apresentação do Docente Página Pessoal http://www.inescporto.pt/~hfpo/
Programa Imagem digital Processamento de imagem Processamento vídeo Reconhecimento de padrões Campos de aplicação
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
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)
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
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
Planeamento
Página da Unidade Curricular http://www.inescporto.pt/~hfpo/
Some inspirational links http://www.youtube.com/watch?v=mtswj kxbhos&feature=youtu.be http://www.nytimes.com/video/2013/02/27/ science/100000002087758/finding-thevisible-in-the-invisible.html http://cbarker.net/blog/projects/application s/cubr
Análise de imagens dot blot https://en.wikipedia.org/wiki/dot_blot
Processamento de sons cardíacos
Identificação de Notas
Identificação de monumentos com smartphones
Smile detection
Augmented Reality Piotr Karasinski 2013/14
Dermoscopy Image Analysis João Sá 2013/14
Lego Mindstorm Edgard Quirino, Mário Pereira 2013/14
Xadrez Robótico https://www.youtube.com/watch?v=orvgqr5m2rq&feature=youtu.be Nuno Silva, Tadeu Freitas 2015/16
Aquisição / Reconstrução 3D
Biometria
Deteção de faces
Reconhecimento de faces
Reconhecimento ótico de carateres - OCR
Monitorização de tráfego
Visão Robótica (exploração espacial)
Televisão
Entretenimento
Jogos
Imagens de Microscopia
Imagem Médica
Porque é que a visão é difícil? Objetivo da visão por computador: Dar o salto entre o valor dos pixels e o significado
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
Variação do ponto de vista
Variação de iluminação
Variação de escala
Variação de forma (deformações)
Oclusão!!!
Perturbação causadas pelo fundo
Movimento
Variação intra-classe
Necessidade de conhecimento do contexto
Necessidade de conhecimento do contexto
Bibliografia 1. R. Gonzalez, and R. Woods, Digital Image Processing 3rd Edition, Prentice Hall, 2008. 2. J.C. Russ, The Image Processing Handbook, 5th Ed, CRC Press, 2007. 3. L. Shapiro, and G. Stockman, Computer Vision, Prentice Hall, 2001. 4. R. Gonzalez, R. Woods, and S. Eddins, Digital Image Processing using Matlab, Prentice Hall, 2004. 5. D.A. Forsyth, J. Ponce, Computer Vision: A Modern Approach (2nd Edition), Prentice Hall, 2011.
Algumas referências http://szeliski.org/book/ http://www.laganiere.name/ https://www.scss.tcd.ie/publicati ons/book-supplements/a- Practical-Introduction-to- Computer-Vision-with-OpenCV/
Material de Apoio Página pessoal do docente. http://www.inescporto.pt/~hfpo/ Email: helder.f.oliveira@inesctec.pt Subject: [VC2016]
Boa Sorte Bom Trabalho! Esqueçam a sorte. Trabalhem bem e não precisam dela. Tirem prazer das aulas.