MO 446 / MC 919
Introdução à Visão Computacional  
1º Semestre de 2006

Informações Gerais

Professor: Siome Klein Goldenstein Sala: IC  12
Atendimento: Terças 17:00-18:00
Horário: IC-85: Segundas - 17:00-18:50
IC-85: Quartas - 17:00-18:50
Programa, versão HTML.

Notícias Importantes

Livros

Principais Auxiliares

  1. An Invitation to 3-D Vision:
    From Images to Geometric Models
    Ma, Soatto, Kosecka, and Sastry
    Springer, 2004

  2. Computer Vision: A Modern Approach
    Forsyth and Ponce
    Prentice Hall, 2003

  3. Multiple View Geometry in Computer Vision
    Hartley and Zisserman
    2nd Edition, Cambridge University Press, 2003.

  1. Introductory Techniques for 3D Computer Vision
    Trucco and Verri
    Prentice Hall, 1998

  2. Robot Vision
    B. K. P. Horn
    MIT Press, 1986

  3. Three-Dimensional Computer Vision
    O. Faugeras
    MIT Press, 1993

  4. Emerging Topics in Computer Vision
    Gerard Medioni, Sing Bing Kang
    Prentice Hall, 2004

Cronograma

Dia Data Aula Tópico Extra Entrega
Seg 06/03   Não houve aula.
 
Qua 08/03   Não houve aula.
    
Seg 13/03 01 Introdução à Visão Computacional;
Imagens I. 		Programa.
Lista 0. 		 
Qua 15/03 02 Imagens II, Luz, Cor.    
Seg 20/03 03 Filtros Lineares, pirâmide Gaussiana. Paper 1.
Qua 22/03 04 Características da imagem.  Cantos e Arestas.  Canny.    
Seg 27/03 05 Pontos característicos e correspondências, Fluxo ótico, KLT. Lista 1.
Leitura 1 		Lista 0.
Qua 29/03 06 Transformações Rígidas I.
Fórmula de Rodrigues.		    
Seg 03/04 07 Transformações Rígidas II. - Modelos de Câmeras. Paper 2.
 Paper 1.
Qua 05/04 08 Forma e Pose em Proj. Ortográfica I.    
Seg 10/04 09 Forma e Pose em Proj. Ortográfica II. Lista 2. Lista 1.
Qua 12/04 Não haverá aula.
    
Seg 17/04 10 Calibração de Câmeras. Paper 3. Paper 2.
Qua 19/04 11 Geometria Epipolar e Matriz Essencial.
 
Seg 24/04 12 Matriz Essencial e alg dos 8 pontos.

Qua 26/04 13 Matriz Fundamental. Paper 4.
Seg 01/05 Dia do Trabalho.
Qua 03/05 14 Modelagem de Sistemas. Paper 5 Lista 2 adiada.
Paper 3.
Seg 08/05 15 Probabilidade.
Definição de Projetos.
Qua 10/05 16 Variaveis Aleatórias Lista 3 Lista 2.
Paper 4.
Seg 15/05 17
 Rastreamento e  Filtro de Kalman.
Qua 17/05 18 Filtro de Partículas. Paper 6 Paper 5
Seg 22/05 19 Redução de Dimensionalidade: PCA.
Sorteio da ordem de apresentação.
Qua 24/05 20 Redução de Dimensionalidade: LCA e ICA.
Seg 29/05 21 Segmentação (apredizado supervisionado). Lista 4 Lista 3
Qua 31/05 22 Segmentação Espectral (não supervisionado). Paper 7  Paper 6
Seg 05/06 23 Classificadores, Reconhecimento.
Qua 07/06 24 Detetor de Faces (Viola & Jones).
Entrega do Projeto.  
Seg 12/06 25 Seminários I.
Lista 4
Qua 14/06 26 Seminários II.
Paper 7
Seg 19/06 27 Seminários III.  

Qua 21/06 28 Seminários IV.    
Seg 26/06 29 Prova
Qua 28/06 30 Considerações Finais.
    
Qua 12/07  Exame

Listas de Exercícios (Avaliação)

Papers para Leitura (Avaliação)

  1. Example-based super-resolution.
    W.Freeman, T. Jones, and E. Pasztor.
    IEEE Computer Graphics and Applications, Vol 22, Issue 2, pages 56--65, March-April 2002
    Entrega do resumo: Terça, 03/04/2006.

  2. Object recognition from local scale-invariant features.
    David G. Lowe,
    International Conference on Computer Vision,     pp. 1150-1157, 1999.
    Entrega do resumo: Terça, 17/04/2006.

  3. Morphable 3D models from Video.
    Matthew Brand.
    Proc. of Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pages II:456--463, 2001.
    Entrega do Resumo: Quarta, 03/05/2006.
  4. Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography.
    Martin Fischler and Robert Bolles
    Communications of the ACM, Vol 24, Num 6, June 1981.
    Entrega do Resumo: Terça, 10/05/2004.

Leituras Complementares

  1. Leitura 1 - AI3DV 4.1, 4.2, 4.3, 11.1 e 11.2.

Referências Úteis

  1. GNU/Octave & Matlab

  2. Bibliotecas para Visão.

  3. Algebra Linear

 

Siome Klein Goldenstein: [myfirstname](at) ic unicamp br
Last modified: Wed Feb 18 11:46:22 BRT 2004