Back to main page Research Interests Teaching Publications Contact me Search the site

Página da disciplina MC949 - A


Material das Aulas | Material de Apoio | Defesas | Trabalhos Individuais | Projetos Práticos


Apresentação

Professor: Anderson Rocha

Turma Dia Horário Sala
A Segunda 21-22:40 CC52
Quarta 19-20:40 CC52


Atendimento: Agendar por e-mail com 24 horas de antecedência.

Avisos:

10/07/2012 Notas finais disponíveis.

12/06/2012 Revisão de conceitos (homografia, geometria epipolar e afins) disponíveis.
28/05/2012 Notas do TP2 já disponíveis.
02/05/2012 Trabalho Individual #2 já disponível.
11/04/2012 Notas do TP1 já disponíveis.
11/04/2012 Material adicional sobre RANSAC já disponível.
11/04/2012 Material adicional sobre transformada de Hough já disponível.
02/04/2012 Material adicional sobre construção de pirâmides de imagens já disponível.
20/03/2012 Trabalho Individual #1 já disponível.
19/03/2012 Tutorial sobre Análise de Fourier.
28/02/2012 A descrição geral e ementa da disciplina estão disponíveis.


Material das aulas

Aula #0 -- Apresentação da disciplina. Ementa do curso e avisos pertinentes. 145 KB

(PDF)

Aula #1 -- Introdução à Visão Computacional.

Leitura recomendada: Szeliski, Cap. #1.
22,6 MB

(PDF)

Aula #2 -- Geometria Projetiva e Modelos de Câmeras.

Leitura recomendada: Szeliski, Cap. #2, Secs. 2.1, especialmente a 2.1.5
4,6 MB

(PDF)

Up

Aula #3 -- Luz e Cores.

Leitura recomendada: Szeliski, Cap. #2, Secs. 2.2 e 2.3.
7,9 MB

(PDF)

Aula #4 -- Pixels e Filtros de Imagens.

Leitura recomendada: Szeliski, Cap. #3, Sec. 3.2.
6,8 MB

(PDF)

Aula #5 -- Domínio da Frequência.

Leitura recomendada: Szeliski, Cap. #3, Sec. 3.4.
13,3 MB

(PDF)

Up

Aula #6 -- Pirâmides de imagens e aplicações.

Leitura recomendada: Szeliski, Cap. #3, Sec. 3.5.3 e Cap. #8, Sec. 8.1.1
4,7 MB

(PDF)

Aula #7 -- Aprendizado de Máquina - Visão Geral

Leitura recomendada: PRML, Caps. #1, #6 e #7
1,5 MB

(PDF)

Aula #8 -- Aprendizado de Máquina - Algoritmos de Agrupamento

Leitura recomendada: PRML, Caps. #1, #6 e #7 e Szeliski, Sec. 5.3
9,7 MB

(PDF)

Up

Aula #9 -- Aprendizado de Máquina - Algoritmos de Classificação

Leitura recomendada: PRML, Caps. #1, #6 e #7
4,7 MB

(PDF)

Aula #10 -- Detecção de arestas e fitting de linhas

Leitura recomendada: Szeliski, Caps. 4.2
13 MB

(PDF)

Aula #11 -- Detecção Linhas Retas e Transformada de Hough

Leitura recomendada: Szeliski, Caps. 4.2
2.7 MB

(PDF)

Up

Aula #12 -- Ajuste de modelos (model fitting) utilizando mínimos quadrados, mínimos quadrados robusto, Hough generalizado, RANSAC e método iterativo de ponto mais próximo (iterative closest point, ICP)

Leitura recomendada: Szeliski, Caps. 4.3
4.0 MB

(PDF)

Aula #13 -- Variáveis escondidas, EM e mistura de Gaussianas (GMMs)

Leitura recomendada: PRML, Cap. 9, Secs. 9.1 e 9.2
4.6 MB

(PDF)

Aula #14 -- Segmentação: MRFs e Corte em Grafos

Leitura recomendada: Szeliski, Cap. 5, principalmente Sec. 5.5.
13.2 MB

(PDF)

Up

Aula #15 -- Reconhecimento - Visão Geral e História

Leitura recomendada: Szeliski, Cap. 14.
12.7 MB

(PDF)

Aula #16 -- Características locais e modelos de sacolas de palavras (BoWs)

Leitura recomendada: Szeliski, Cap. 4.1.2, 14.4.1 e 14.3.2

Leitura adicional recomendada: Tutorial de características locais (SIFT) por F. Estrada, A. Jepson e D. Fleet.
12.5 MB

(PDF)

Aula #17 -- Características locais - detector de cantos (e.g., Harris Corner Detector)

Leitura recomendada: Szeliski, Cap. 4.1.1.

Leitura adicional recomendada: Artigo Detector de Cantos Harris C. Harris e M. Stephens
7.5 MB

(PDF)

Up

Aula #18 -- Pontos de Interesse e Reconhecimento de Instâncias

Leitura recomendada: Szeliski, Cap. 14, especialmente Sec. 14.3
16.9 MB

(PDF)

Aula #19 -- Recuperação de Instâncias em Larga Escala

Leitura recomendada: Szeliski, Cap. 14, especialmente Sec. 14.3.2
24.5 MB

(PDF)

Aula #20 -- Detecção de Objetos com Janelas Deslizantes

Leitura recomendada: Szeliski, Cap. 14, especialmente Sec. 14.1.

Conjunto de Slides Adicional: Detector de Faces Viola e Jones (VJ)
7.9 MB

(PDF)

Up

Aula #21 -- Contexto e Leiaute Espacial

Leitura recomendada: Szeliski, Cap. 14, especialmente Sec. 14.5.
13.1 MB

(PDF)

Aula #22 -- Rastreamento de Características e Fluxo Ótico

Leitura recomendada: Szeliski, Cap. 4, especialmente Sec. 4.1.4 (Rastreamento) e Cap. 8, especialmente 8.4 (Fluxo Ótico).

Leitura adicional recomendada #1: Artigo Good Features to Track por J. Shi and C. Tomasi

Leitura adicional recomendada #2: Artigo sobre o rastreador de Lucas e Kanade por B. Lucas e T. Kanade.
2.9 MB

(PDF)

Aula #23 -- Stereo e Geometria Epipolar

Leitura recomendada: Szeliski, Cap. 11.

Leitura adicional recomendada: Apostila de revisão na Dica #9 abaixo.
8.3 MB

(PDF)

Up

Aula #24 -- Stereo e Geometria Epipolar - Parte 2

Leitura recomendada: Szeliski, Cap. 11.

Leitura adicional recomendada: Apostila de revisão na Dica #9 abaixo.
4.7 MB

(PDF)

Aula #25 -- Structure from Motion (SfM)

Leitura recomendada: Szeliski, Cap. 7.

Leitura adicional recomendada: Apostila de revisão na Dica #9 abaixo.
5.0 MB

(PDF)

Aula #26 -- Resumo

Leitura recomendada: Todos os materiais indicados anteriormente.
17.9 MB

(PDF)

Up

Projetos

Up

Trabalhos Individuais

Trabalho Individual #1-- Imagens Híbridas.

Deadline: 04/04/2012
313 KB

(PDF)

Trabalho Individual #2-- Classificação de Imagens.

Deadline: 18/05/2012
Dados: Fifteen-Scenes Dataset (88MB)

365 KB

(PDF)

Up

Material de Apoio

Lista de exercícios
  • Lista ainda não disponível

Up

Dica #1 -- Rápida introdução ao Matlab.

(PDF)

Dica #2 -- Tutorial sobre Análise de Fourier.

(PDF)

Dica #3 (i) -- Construção de pirâmides de imagens.

(PDF)

Dica #3 (ii) -- Construção de pirâmides de imagens.

(PDF)

Dica #3 (iii) -- Construção de pirâmides de imagens.

(PDF)

Dica #4 -- Transformada de Hough.

(PDF)

Dica #5 -- RANSAC 4 Dummies.

(PDF)

Dica #6 -- EM e GMMs.

(PDF)

Dica #7 -- Tutorial Características Locais (SIFT).

(PDF)

Dica #8 -- Artigo Detector de Cantos Harris.

(PDF)

Dica #9 -- Material de revisão sobre Conceitos em Projeção, Homografia, Calibração de Câmera, Geometria Epipolar, Mapas de Profundidade e Varredura de Planos.

(PDF)

Up