Visão Computacional

Código:

CC4016

Sigla:

CC4016

Nível:

400

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Ciência de Computadores

Ocorrência: 2019/2020 - 1S

Ativa?	Sim
Página Web:	http://www.dcc.fc.up.pt/~mcoimbra
Unidade Responsável:	Departamento de Ciência de Computadores
Curso/CE Responsável:	Mestrado em Ciência de Computadores

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
E:BBC	0	PE_Bioinformática e Biologia Computacional	1	-	6	42	162
M:BBC	7	Plano estudos a partir de 2018	2	-	6	42	162
M:CC	18	PE a partir do ano letivo de 2014	1	-	6	42	162
M:DS	13	Plano Oficial a partir de 2018_M:DS	1	-	6	42	162
MI:ERS	21	Plano Oficial desde ano letivo 2014	4	-	6	42	162

Língua de trabalho

Português - Suitable for English-speaking students

Objetivos

Esta disciplina introduz os alunos aos conceitos gerais da visão computacional,  nomeadamente a tecnologia de captação de imagens, técnicas básicas de processamento de imagem e vídeo e reconhecimento de padrões. Será também feita uma introdução aos vários campos aplicacionais da visão computacional.

Resultados de aprendizagem e competências

No final, espera-se que os alunos:

1. Compreendam os conceitos básicos da visão humana.
2. Fiquem familiarizados com as várias tecnologias de captação de imagem.
3. Aprendam as técnicas básicas de processamento de imagem.
4. Aprendam as técnicas básicas de processamento de vídeo.
5. Aprendam as técnicas básicas de reconhecimento de padrões.
6. Descubram os campos aplicacionais da visão computacional mais importantes actualmente.

Modo de trabalho

Presencial

Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)

Nenhum

Programa

- Imagem digital: O sistema visual humano, formação de uma imagem, representação digital de uma imagem, cor, ruído.

- Processamento de imagem: Manipulação ponto a ponto, filtros espaciais, extracção de estruturas geométricas, segmentação.

- Processamento vídeo: Fluxo óptico, compressão vídeo.

- Reconhecimento de padrões: Introdução, representação do conhecimento, reconhecimento estatístico de padrões, aprendizagem máquina.

- Campos de aplicação.

Bibliografia Obrigatória

Gonzalez Rafael C.; Digital image processing. ISBN: 0-13-008519-7

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Aulas teórico-praticas (TP): Apresentação dos conteúdos. Discussão de exemplos ilustrativos destes. Resolução de problemas. Discussão de dúvidas dos alunos

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Exame	100,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Estudo autónomo	32,00
Frequência das aulas	42,00
Trabalho de investigação	88,00
Total:	162,00

Obtenção de frequência

Cumprimento das metas mínimas de todos os componentes de avaliação

Fórmula de cálculo da classificação final

Avaliação Prática (AP):

- Será proposto um trabalho prático opcional, a entregar no final do semestre.

- O trabalho será apresentado ao docente no final do semestre.

Nota mínima: 40% (8 valores)

 

Exame Escrito (EE);

- Os alunos terão que responder a um exame teórico-prático.

Nota mínima: 40% (8 valores)

 

Classificação Final (CF):

- A classificação final é obtida pelas seguintes fórmulas:
--- CF = 0.50 x EE + 0.50 x AP --- CF = EE Nota mínima: 9.5 valores

Observações

Juri: 
- Miguel Coimbra
- Francesco Renna