Visão por computador

Código:

M.EEC034

Sigla:

VCOMP

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Outras Áreas Técnicas

Ocorrência: 2021/2022 - 1S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Departamento de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores
Curso/CE Responsável:	Mestrado em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
M.EEC	11	Plano de Estudos Oficial	2	-	6	39

Língua de trabalho

Português - Suitable for English-speaking students

Objetivos

Esta UC é uma introdução aos conceitos e métodos da visão por computador. Será colocada especial ênfase na apresentação dos conceitos teóricos fundamentais, que serão ilustrados com exemplos práticos e projetos. Cada exercício será cuidadosamente escolhido para reforçar os conceitos explicados nos momentos expositivos, para os desenvolver e para os generalizar em diversas direções.

 

Resultados de aprendizagem e competências

O estudante que conclua com sucesso esta UC deve:

- compreender e ser capaz de explicar os conceitos da visão por computador e os algoritmos fundamentais de tratamento de imagens;

- conhecer e ser capaz de selecionar e aplicar esses algoritmos em situações práticas;

- ter adquirido conhecimentos que lhe permitam usar uma biblioteca que implemente alguns dos algoritmos estudados;

- ser capaz de analisar e compreender artigos científicos selecionados nas áreas de visão por computador.

- ser capaz de desenvolver sistemas simples de visão por computador, de acordo com as especificações definidas aplicando as ferramentas tecnológicas mais apropriadas.

Modo de trabalho

Presencial

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

Conhecimentos de Processamento de Sinal e de programação em MatLab.

Programa

1. Introdução (apresentação do conceito de visão por computador, enquadramento e relação com áreas científicas afins) (Semana 1)


2. Sistema visual humano; Aquisição e formação de imagens digitais, monocromáticas e policromáticos (Semana 2)


3. Processamento digital imagem: transformações de intensidade, filtragem linear e não-linear (Semanas 3 e 4)


4. Filtragem no domínio das frequências (Semana 5).


5. Deteção e matching de pontos e regiões de interesse (orlas, cantos, pontos e regiões salientes) (Semanas 6 e 7)


6. Segmentação de imagem (segmentação por clustering, segmentação baseada em região, segmentação baseada em modelos); segmentação de sequências (temporais, espaciais, espetrais) (semanas 8 e 9)


7. Análise de imagem (topologia digital, características dimensionais, morfológicas e de intensidade) (semana 10 e 11)


8. Reconhecimento de imagem (semana 12 e 13)

Bibliografia Obrigatória

Rafael C. Gonzalez; Digital image processing. ISBN: 978-0-13-335672-4
E. R. Davies; Computer vision. ISBN: 978-0-12-809284-2
Richard Szeliski; Computer vision. ISBN: 978-1-84882-935-0

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Momentos expositivos em auditório ou on-line; momentos práticos em laboratórios de computação; aprendizagem com base na resolução de casos práticos e projetos, trabalho autónomo e estudo independente pelos estudantes, trabalho em grupo e aprendizagem cooperativa.

Avaliação distribuída com exame final, incluindo a realização de um trabalho de projeto.

Software

MatLab

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Exame	60,00
Trabalho prático ou de projeto	40,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Elaboração de projeto	50,00
Estudo autónomo	67,00
Frequência das aulas	39,00
Trabalho escrito	6,00
Total:	162,00

Obtenção de frequência

As componentes para obtenção de frequência são:
- projeto realizado em grupo e respectivo relatório escrito;
- apresentação oral do projeto.

A obtenção de frequência pressupõe a conclusão com sucesso do trabalho de grupo, incluindo a elaboração do relatório e apresentação oral, para além das condições legais vigentes.

A classificação de frequência é a classificação do projeto, considerando os aspectos de execução, resultado atingido, divisão de tarefas no grupo, qualidade do relatório escrito e da apresentação pública.

Os estudantes que não tenham obtido classificação de frequência não podem realizar qualquer exame no ano letivo corrente.

Fórmula de cálculo da classificação final

A classificação de frequência (CF) de cada estudante é classificação obtida no trabalho de grupo.

A nota final (NF) é calculada por NF=0.6*Ex+0.4*F

sendo Ex a classificação do exame e F=min(CF, Ex+4).

Provas e trabalhos especiais

1. Projeto realizado em grupo em tema a definir;

2.  Exame sobre toda a matéria.

Avaliação especial (TE, DA, ...)

A mesma avaliação definida para os alunos em regime normal.

Melhoria de classificação

A melhoria de classificação obtida no exame da 1ª época é realizada no exame de recurso, que incide sobre toda a matéria leccionada. A classificação de freqência também será considerada na época de melhoria de classificação.

Observações

Ligação temporária para participação nas aulas de Visão por Computador

https://videoconf-colibri.zoom.us/j/88989731083?pwd=SWk2U2l1VW5tZjVRdS9JaUFxdk1jdz09