Processamento, Representação e Análise Computacional de Dados

Código:

PRODEM065

Sigla:

PRACD

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Engenharia Mecânica

Ocorrência: 2009/2010 - 2S

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	1	Plano de estudos oficial a partir de 2009/10	1	-	6,5	60	175,5

Língua de trabalho

Português

Objetivos

Actualmente, 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 reflictam 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 disciplina 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.

OBJECTIVOS 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 ESPERADOS:
No final da disciplina Processamento, Representação e Análise Computacional de Dados, os estudantes deverão ser capazes de:
1. Entender o sistema de percepção 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.

Programa

Conteúdo Programático:
Os temas principais a considerar na disciplina 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 disciplina, 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 disciplina está organizado em nove módulos: Apresentação e Introdução, Introdução à Programação por Objectos, Pipeline de Representação de Dados, Representação de Dados, Algoritmos de Representação de Dados, Algoritmos de Representação Melhorada de Dados, Manipulação de Dados, Representação de Dados Imagem, 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 disciplina Processamento, Representação e Análise Computacional de Dados funcionará num regime de ensino baseado em aulas teórico-práticas.

As aulas teórico-práticas da disciplina 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 disciplina mas também à comunidade científica interessada.

Software

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

Palavras Chave

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

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Obtenção de frequência

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

Relativamente aos trabalhos práticos, os discentes, individualmente, deverão definir o tema dos seus trabalhos e propor ao docente. Os temas dos trabalhos propostos deverão ser aceites pelo docente.

Fórmula de cálculo da classificação final

O sistema de avaliação da disciplina 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 da disciplina. O trabalho realizado deverá ser descrito num relatório a entregar ao docente no final do período lectivo e apresentado publicamente.
A nota final do trabalho prático 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 alunos 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.