Análise de Imagens
(MO445/MC940)

Prof. Alexandre Xavier Falcão

4. Agosto 2008

Lista de exercícios
Lista de exercícios.

Codigo fonte e artigos dos descritores
Descritores de imagem

Notas de aula
Aula 1: Introdução à análise de imagens
Aula 2: Classificação Bayesiana
Aula 3: Classificadores não-paramétricos
Aula 4: Classificadores não-paramétricos (cont.)
Aula 5: Introdução à classificação por florestas de caminhos ótimos
Aula 6: Classificação supervisionada por florestas de caminhos ótimos
Aula 7: Clustering por florestas de caminhos ótimos

------ Notas de aula de cursos anteriores -------
Aula 1: Introdução ao curso
Aula 2: Visão geral
Aula 3: Treinamento, avaliação, teste e comparação de classificadores
Aula 4: Representação por componentes, por contornos e hierárquica
Aula 5: Representações codificadas e multiescala
Aula 6: Características de cor e textura
Aula 7: Características simples de forma
Aula 8: Assinaturas de forma
Aula 9: Assinaturas de forma, seleção e combinação de descritores
Aula 10: Regra e risco de Bayes, classificador Baysiano e funções discriminantes
Aula 11: Aprendizado supervisionado por máxima verosimilhança e Baysiano.
Aula 12: Classificadores não-paramétricos.
Aula 13: Classificadores não-paramétricos.
Aula 14: Aprendizado não-supervisionado.
Aula 15: Redes neurais.
Aula 16: Treinamento por retropropagação.
Aula 17: Redes de função de base radial.
Aula 18: Máquinas de vetor de suporte.
Aula 19: Árvores de decisão.
Aula 20: Sistemas com múltiplos classificadores (fusão).
Aula 21: Sistemas com múltiplos classificadores (fusão).
Aula 22: Sistemas com múltiplos classificadores (fusão).
Aula 23: Sistemas com múltiplos classificadores (seleção).
Aula 24: Bagging e Boosting.

Falcao 2008-08-04