UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS \\
INSTITUTO DE CIÊNCIAS EXATAS \\
DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO \\

Curso: Pós Graduação em Ciência da Computação \\
Disciplina: Visão Computacional

Sala 2029 ICEx, segundas e quartas, das 11:10h às 12:50h \\
1º Semestre de 2008

Professor: Mario Fernando Montenegro Campos ([[mario@dcc.ufmg.br]]) \\
Monitor: Armando Alves Neto ([[aaneto@dcc.ufmg.br]])

====== Plano de Curso ======

===== Objetivo =====

O objetivo principal deste curso é prover uma visão panorâmica da área e dos fundamentos de visão computacional e suas aplicações. Ao final do curso o aluno deverá ser capaz de identificar os principais problemas e paradigmas, bem como as principais metodologias, algoritmos e heurísticas normalmente utilizados em Visão Computacional. A abordagem utilizada para se alcançar esse objetivo baseia-se, fundamentalmente, em utilizar o ferramental teórico na implementação de soluções para problemas reais, em particular, na realização de um trabalho específico a ser desenvolvido ao longo do semestre.

===== Pré-requisitos =====

Conhecimento básico de álgebra linear, cálculo, análise numérica e física. Conhecimento de pelo menos uma linguagem de programação (Matlab ou C, de preferência).

===== Descrição do Curso =====

Este é um curso introdutório em visão computacional, onde os principais problemas serão apresentados juntamente com técnicas clássicas para sua resolução. Inicialmente será apresentado o processo básico de captura e processamento de baixo nível da imagem. Ao processamento da imagem segue-se a identificação de características que venham a auxiliar na obtenção da forma espacial dos objetos na cena. Pontos relevantes de outras disciplinas como óptica, processamento digital de imagens, reconhecimento de padrões, belas artes, computação gráfica, psicofísica, psicologia e neuro-fisiologia também serão discutidos.

Alguns princípios básicos para resolução de problemas em inteligência artificial, focalizando nas áreas de compreensão de imagens e robótica serão apresentados. Entretanto, não se trata de um curso introdutório de IA e portanto conhecimento prévio desta área não será necessário. Os tópicos a serem cobertos incluem:

  * Representação de imagem/forma/objeto;
  * Várias técnicas para recuperação de formas 3D;
  * Arquiteturas de visão e paralelismo.

===== Programa do Curso =====

O curso seguirá, aproximadamente, a seguinte estrutura baseada no livro de Trucco e Verri:

  - Visão geral, história e introdução à visão computacional;
  - Imagens Digitais;
  - Ruído na Imagem;
  - Características na Imagem;
  - Calibração de Câmeras; Estereópse.
  - Tópicos em Movimento, Shape-from-X, Reconhecimento e Localização.

===== Avaliação =====

O aproveitamento do aprendizado do aluno será medido por meio de exercícios,
uma prova e principalmente um trabalho prático que será desenvolvido ao longo
do semestre com relatórios e apresentações intermediárias, um artigo e
apresentação final dos resultados. A distribuição de notas será a seguinte:

^ ^ Quantidade ^ Total ^
|Exercícios        |  3  |  20% |
|Prova             |  2  |  20% |
|Trabalho Prático  |  1  |  40% |

Exercícios deverão ser entregues pelo aluno na data marcada, no início da aula.
A nota será reduzida de 20% do valor total para cada 24 horas de atraso na
entrega.

O trabalho prático será divido nas seguintes etapas:

  - Definição do tema
  - Revisão Bibliográfica
  - Metodologia a ser adotada
  - Planejamento dos experimentos
  - Resultados preliminares
  - Artigo
  - Apresentação

  * Cada etapa deverá ser disponibilizada na página www do aluno. A página deverá conter um //link// para um arquivo denominado primeiro_nome_do_aluno.zip.
  * A revisão bibliográfica deverá ser discutida criticamente, e não apenas conter menções a artigos. O arquivo .bib deverá estar disponível na página.
  * O artigo deverá ser escrito utilizando o LaTeX, e deverá ter 15 páginas no formato de submissão do Sibgrapi.
  * As apresentações serão realizadas ao final do semestre, em data a ser agendada, e serão de 15 minutos com 5 minutos para perguntas.

===== Referências Bibliográficas =====

  * Emanuele Trucco and Alessandro Verri, Introductory Techniques for 3-D Computer Vision, Prentice Hall, New Jersey, 1998.
  * David A. Forsyth and Jean Ponce, Computer Vision - A Modern Approach, Prentice Hall, New Jersey, 2003.
  * Yi Ma, Stefano Soato, Jana Kosecka e Shanker Saastry - An Invitation to 3D Vision: From images to Geometric Models, 2006.
  * B.K.P. Horn, Robot Vision, MIT Press, 1986.
  * Dana Ballard and Christopher Brown, Computer Vision, Prentice Hall, 1982.
  * K. R. Castleman, Digital Image Processing, Prentice Hall, 1979.
  * Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods, Addison Wesley, Reading, 1992.
  * Stuart Russel and Peter Norvig, Artificial Intelligence - A Modern Approach, 2nd. Edition, Prentice-Hall, New Jersey, 2003.