visão computacional paulo sérgio rodrigues pel205
TRANSCRIPT
Visão Computacional
Paulo Sérgio RodriguesPEL205
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
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.
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.
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?”
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
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
Visão de Baixo Nível:Imagem filtrada com um filtro passa baixa
Visão de Baixo Nível: Detecção de Bordas
Visão de Médio Nível: Detecção de Linhas
Visão de Médio Nível: Segmentação de Regiões
Visão de Alto Nível: Reconhecimento de Regiões
Visão de Alto Nível: Reconhecimento de Linhas
Diferença entre CG e VC
CGModelo Matemático
Objeto Gráfico
VCImagem Real
Análise
Diferença entre CG e VC
Exemplo de entrada para CG:
Diferença entre CG e VC
Exemplo de entrada para CG:
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; ...... }
Diferença entre CG e VC
Exemplo de entrada e Saída para VC:
Maligno
Benigno
Diferença entre CG e VC
Exemplo de entrada para VC:
Diferença entre CG e VC
Exemplo de entrada e Saída para VC:
Diferença entre CG e VC
Exemplo de entrada e Saída para VC:
Diferença entre CG e VCProcessos para VC:
Imagem de Entrada Segmentação Extração Reconhecimento
Diferença entre CG e VCProcessos para VC:
Reconhecimento
Diferença entre CG e VCProcessos para VC:
Reconhecimento
Visão Computacional
Passado e Presente
Chapter 1: IntroductionChapter 1: Introduction
Chapter 1: IntroductionChapter 1: Introduction
Chapter 1: IntroductionChapter 1: Introduction
Chapter 1: IntroductionChapter 1: Introduction
Chapter 1: IntroductionChapter 1: Introduction
Chapter 1: IntroductionChapter 1: Introduction
Chapter 1: IntroductionChapter 1: Introduction
Chapter 1: IntroductionChapter 1: Introduction
Chapter 1: IntroductionChapter 1: Introduction
Visão Computacional
Grandes Desafios Futuros
Telemedicina
Gerenciamento de Grandes Bases de Dados
Análise de Imagens em Vídeo
Ambientes Virtuais Colaborativos
Ambientes Virtuais Colaborativos
TV-Digital
Análise de Imagens com Base em informações de Cor, Forma ou Textura
Desafio: Visão Baseada em Contexto
Desafio: Visão Baseada em Contexto