Departamento de Informática (UM)

Visão por Computador e Processamento de Imagem

14604 [ME78ME7800006541]

Mestrado em Engenharia Informática [MEINF]

S2

António José Borba Ramires Fernandes

Objetivos

A formação e representação da imagem, assim como os espaços de cor associados, são fundamentais para uma correta implementação de soluções de processamento de imagem. Este processamento pode ser realizado no domínio espacial ou de frequência. Por outro lado as técnicas de processamento de imagem podem ser úteis para pré-processamento em soluções de deteção e reconhecimento de objetos em imagem. Neste campo podemos encontrar duas estratégias que importa dominar: baseadas em features, e através de deep learning. Os conteúdos programáticos estão definidos de forma a que os alunos obtenham competências nessas áreas.

Programa

- Formação e representação de imagem

- Espaços de cor - RGB, HSV, YCbCr, LAB, xyY
- Processamento de imagem no domínio espacial e de frequência
- Deteção e Reconhecimento de objetos - SIFT, HOG; Cascades, Deep Learning

Bibliografia

Computer Vision: Algorithms and Applications, Richard Szeliski, 2011

"Deep Learning", Ian Goodfellowm Bengio and Courville, MIT PRess, 2016
"Deep Learining with Python", Francois Chollet, Manning Publications, 2017

Resultados da aprendizagem

- Compreender o processo de formação de imagem e espaços de cor

- Realizar processamento de imagem recorrendo a filtros e convoluções
- Aplicar métodos baseados em features para detectar e reconhecer objectos em imagens
- Aplicar métodos de Deep Learning para detecção e reconhecimento de objectos em imagens
- Exibir uma capacidade de comunicação escrita e oral fluida e alicerçada no espírito crítico.

Método de avaliação

Metodologia de Avaliação:

40 - 60% prova escrita;
40 - 60% projetos prático, a incluir conceção, desenvolvimento e teste de código para a resolução de problemas específicos, bem como a respetiva apresentação.

Funcionamento

Turno: T 1; Docente: Luís Paulo Peixoto Santos; Dep.: DI; Horas: 5.
Turno: T 1; Docente: António José Borba Ramires Fernandes; Dep.: DI; Horas: 10.
Turno: PL 1; Docente: Luís Paulo Peixoto Santos; Dep.: DI; Horas: 10.
Turno: PL 1; Docente: António José Borba Ramires Fernandes; Dep.: DI; Horas: 20.