Processamento, Representação e Análise Computacional de Dados

Código:

PRODEM065

Sigla:

PRACD

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Engenharia Mecânica

Ocorrência: 2023/2024 - 1S

Ativa?	Sim
Página Web:	http://www.fe.up.pt/~tavares
Unidade Responsável:	Secção de Desenho Industrial
Curso/CE Responsável:	Programa Doutoral em Engenharia Mecânica

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
PRODEM	6	Plano de estudos oficial a partir de 2009/10	1	-	6	28	162

Língua de trabalho

Português - Suitable for English-speaking students

Objetivos

OBJETIVOS GERAIS:

Atualmente, o Processamento, a Representação e a Análise Computacional de Dados constituem ferramentas imprescindíveis para uma adequada forma de comunicação baseada numa transformação dos dados considerados em representações computacionais que reflitam de forma eficiente e precisa a informação contida nos mesmos.

Os diferentes tipos de Processamento, Representação e Análise Computacional de Dados têm aplicação em diferentes áreas do conhecimento como a Medicina, Engenharia e Ciência; nomeadamente, em diagnóstico médico, mapas meteorológicos, indústria automóvel, estudo de fenómenos físicos, etc.

Com esta Unidade Curricular pretende-se abordar as bases teóricas e computacionais do Processamento, da Representação e da Análise Computacional de Dados, cada vez mais necessários na medida que as simulações e análises computacionais se tornam mais poderosas e realistas, envolvendo por isso volumes de dados de dimensão e complexidade superior.

 

OBJETIVOS ESPECÍFICOS:

Proporcionar aos estudantes conhecimentos sobre um conjunto de técnicas computacionais que permitam a obtenção de representações da informação contida num conjunto de dados de forma a garantir a sua análise eficiente, dominando para o efeito operações de leitura de dados, processamento e transformação em estruturas adequadas para algoritmos de processamento e representação.

Resultados de aprendizagem e competências

RESULTADOS ESPERADOS:

No final da Unidade Curricular de Processamento, Representação e Análise Computacional de Dados, os estudantes deverão ser capazes de:

1. Entender o sistema de perceção visual humano;

2. Conhecer os principais algoritmos de processamento computacional de dados;

3. Conhecer os principais métodos de representação computacional de dados;

4. Explicar os princípios e desenvolver sistemas de Processamento, Representação e Análise Computacional de Dados.

Modo de trabalho

Presencial

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

É desejável que os estudantes tenham prévios conhecimentos de programação de computadores.

Programa

Conteúdo Programático:

Os temas principais a considerar na Unidade Curricular Processamento, Representação e Análise Computacional de Dados são: Pipeline de Representação de Dados, Representação de Dados, Algoritmos de Representação de Dados, Manipulação de Dados e Representação de Dados Imagem.

No decorrer da Unidade Curricular, serão verificados e analisados vários exemplos de aplicação das técnicas de Processamento, Representação e Análise Computacional de Dados estudadas em diversos domínios do conhecimento, como em Engenharia, Biomecânica e Medicina.

O conteúdo programático da Unidade Curricular está organizado em nove módulos: 1) Apresentação e Introdução, 2) Introdução à Programação por Objetos, 3) Pipeline de Representação de Dados, 4) Representação de Dados, 5) Algoritmos de Representação de Dados, 6) Algoritmos de Representação Melhorada de Dados, 7) Manipulação de Dados, 8) Representação de Dados Imagem, 9) Exemplos de Aplicações.

Bibliografia Obrigatória

Gonzalez, Rafael C; Digital image processing using Matlab. ISBN: 0-13-008519-7
Freeman, Ralph D. 340; Developmental neurobiology of vision. ISBN: 0-306-40306-4
Kitware; The VTK user.s guide. ISBN: 1-930934-18-1
Foley, James D. 070; Computer Graphics. ISBN: 0-201-12110-7
Yoo, Terry S. 340; Insight into images. ISBN: 1-56881-217-5
Ware, Colin; Information visualization. ISBN: 1-55860-819-2
Schroeder, Will; Martin, Ken; Lorensen, Bill; The Visualization toolkit. ISBN: 1930934076

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

A Unidade Curricular de Processamento, Representação e Análise Computacional de Dados funcionará num regime de ensino baseado em aulas teórico-práticas.

As aulas teórico-práticas serão compostas por exposição dos fundamentos, dos métodos e de algoritmos computacionais e pela análise da sua aplicação em casos de estudo; nomeadamente, em casos reais envolvendo problemas relevantes em engenharia.

 

Sempre que possível, serão convidados investigadores, cujo trabalho científico seja relevante no domínio do Processamento, Representação e Análise Computacional de Dados, a realizar apresentações dos seus trabalhos, abertas não só aos estudantes da Unidade Curricular mas também à comunidade científica interessada.

 

Quando o número de estudantes inscritos é reduzido, a Unidade Curricular funciona em regime tutorial.

Software

VTK – The Visualization Toolkit
CMIS – Contour Matching Image Software
ITK – Insight Segmentation and Registration Toolkit
VolView – Interactive System for Volume Visualization

Palavras Chave

Ciências Físicas > Matemática > Algoritmos
Humanidades > Ciência da Informação > Gestão de Informação > Processamento de informação
Ciências Tecnológicas > Tecnologia > Tecnologia de computadores > Processamento de imagem
Ciências Tecnológicas > Tecnologia > Técnicas gráficas > Computação gráfica

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Defesa pública de dissertação, de relatório de projeto ou estágio, ou de tese	10,00
Trabalho escrito	25,00
Trabalho laboratorial	65,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Elaboração de projeto	65,00
Elaboração de relatório/dissertação/tese	10,00
Estudo autónomo	65,00
Frequência das aulas	25,00
Total:	165,00

Obtenção de frequência

A aprovação na Unidade Curricular está condicionada à prévia obtenção de frequência às aulas práticas.

Cada estudante deve, obrigatoriamente, submeter-se à avaliação em todas as suas componentes: entrega do trabalho prático, apresentação e discussão do trabalho entregue.

Fórmula de cálculo da classificação final

O sistema de avaliação da Unidade Curricular de Processamento, Representação e Análise Computacional de Dados é composto pela realização, apresentação e discussão de um trabalho prático individual, podendo ser complementado com a realização de uma prova escrita.

 

O trabalho prático a desenvolver deverá ter um carácter integrador e responder a um problema concreto da área da engenharia. O tema de cada trabalho deverá ser acordado entre cada estudante e o docente. O trabalho realizado deverá ser descrito num relatório a entregar ao docente no final do período letivo e apresentado publicamente.

 

A nota final do trabalho prático e da Unidade Curricular será obtida da seguinte forma: trabalho computacional desenvolvido – 65 %, relatório escrito – 25 %, apresentação pública – 10%.

Provas e trabalhos especiais

Não se aplica.

Avaliação especial (TE, DA, ...)

Nas épocas especiais de exame, os estudantes dispensados de frequência, nos termos das alíneas a) e b) do número 3 do Artigo 4º das Normas Gerais de Avaliação, serão chamados a realizar um exame escrito (incidindo sobre os temas abordados na disciplina) e um trabalho prático.

Melhoria de classificação

A melhoria de classificação será realizada de acordo com o artigo 10º das Normas Gerais de Avaliação.