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)