MO 446A / MC 919A
Introdução à Visão Computacional  
2º Semestre de 2009

Informações Gerais

Professor: Siome Klein Goldenstein Sala: IC  12
Atendimento: Quartas, 17:00-18:00.
Horário: IC-301: Terças - 16:00-17:40
IC-301: Quintas - 16:00-17:40
Programa.

Notícias Importantes

20/121/09 Notas Finais.  Atendimento amanhã, segunda dia 21/12, das 11:45-12:30 na minha sala.
17/11/09 Prestem atenção ao calendário atualizado!  A prova 2 será no dia 02/12, e a entrega dos trabalhos finais no dia 15/12.
03/11/09 Notas da P1, Prova 1 corrigida (mas listas e papers ainda não corrigidos).

29/09/09 Notas atuais, com Lista 1 e Resumo 2.

09/09/09 Resumo 1 também corrigido, veja pdf com notas parciais até o momento.

08/09/09 Lista0 já corrigida, em breve resultado online.

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 Tópico Extra Entrega
Ter 18/08 01 Introdução à Visão Computacional. Lista 0.  
Qui 20/08 Não haverá aula.    
Ter 25/08 02
 Imagem. Paper 1.
Qui 27/08 03
 Filtros Lineares, pirâmide Gaussiana.
Lista 0
Ter 01/09 04
 Aresta, Canto.
 Lista 1.  
Qui 03/09
Não haverá aula (WVC)    
Ter 08/09 05
 Correspondências I (small baseline) Paper 2.
Leitura 1.		 Paper 1.
Qui 10/09 06
 Correspondências II (large baseline) Leitura 2.
Ter 15/09 07
 Luz e Cor. Lista 2. Lista 1
Qui 17/09 08 Modelos de Fundo, Segmentação.
    
Ter 22/09 09 Sementação/Clusterização por EM.
 Paper 3. Paper 2
Qui 24/09 10 Segmentação Espectral.    
Ter 29/09 11 Quarenta Anos do IC Lista 3. Lista 2
Qui 01/10 12 Quarenta Anos do IC  
Ter 06/10 13 Aula Convidada: Análise Forense de Imagens I Paper 4.  Paper 3
Qui 08/10 14 Aula Convidada: Análise Forense de Imagens II    
Ter 13/10   Não haverá aula.  
Qui 15/10 15 Matemática do 3D. Leitura 3. Lista 3
Ter 20/10 16 Modelos de Câmera. Paper 5. Paper 4
Qui 22/10 17 SFM por Fatorização.  
   
Ter 27/10 18 Prova 1 Paper 6.   
Qui 29/10 19 (Geometria Epipolar I.)     
Ter 03/11 20 (Geometria Epipolar I.) Paper 7.
Leitura 4.		 Paper 5
Qui 05/11 21 (Space Carving.)    
Ter 10/11 22 (Localização de Objetos. ) Paper 8. Paper 6
Qui 12/11 23 (Rastreamento I.)    
Ter 17/11 24 (Rastreamento II.) Lista 4. Paper 7
Qui 19/11 25 (Reconhecimento I.)    
Ter 24/11 26 (Reconhecimento I.) Paper 9.
 Paper 8.
Qui 26/11 27 (Reconhecimento I.)    
Ter 01/12
 28 Prova 2  
Qui 03/12            
Ter 08/12 Feriado Municipal  
Qui 10/12           
Ter 15/12 29 Seminário I   Paper 9.
Lista 4.
Trabalhos.
Qui 17/12 30 Seminário II  

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, 08/09/2009.

  2. A Comparison of Affine Region Detectors.
    K. Mikolajczyk, T. Tuytelaars, C. Schmid, A. Zisserman, J. Matas, F. Schaffalitzky, T. Kadir and L. Van Gool.
    International Journal of Computer Vision, 65(1/2):43-72, 2005.
    Entrega do resumo: Terça, 22/09/2009.

  3. Adaptive background mixture models for real-time tracking.
    C. Stauffer and W. Grimson.
    IEEE CVPR 1999.
    Entrega do resumo: Terça, 06/10/2009.

  4. On Spectral Clustering: Analysis and an algorithm.
    A. Ng, M. Jordan, and Y. Weiss.
    NIPS     2001.
    Entrega do resumo: Terça, 20/10/2009.

  5. Exposing Digital Forgeries in Scientific Images.
    Hany Farid.
    ACM Multimedia and Security Workshop, 2006.
    Entrega do resumo: Terça, 03/11/2009.
     
  6. A Flexible New Technique for Camera Calibration.
    Zhengyou Zhang
    IEEE Trans. PAMI, Volume 22, Issue 11, Nov. 2000 Page(s):1330 - 1334
    Entrega do Resumo: Terça, 10/11/2009.

  7. 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, 17/11/2009.

  8. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features
    Paul Viola and Michael Jones
    Proceedings of CVPR, 2001.
    Entrega do Resumo: Terça, 24/11/2009.
     
  9. One-Shot learning of object categories.
    L. Fei-Fei, R. Fergus and P. Perona.
    IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol28(4), 594 - 611, 2006.
    Entrega do Resumo: Terça, 15/12/2009.

Leituras Complementares

  1. Good Features to Track.
    Jiambo Shi & Carlo Tomasi. 
    In Proceedings of Computer Vision and Pattern Recognition, 1994.
    Pages:593 - 600.

  2. A performance evaluation of local descriptors.
    K. Mikolajczyk, C. Schmid.
    IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,
    27(10):1615-1630, 2005.

  3. Animating Rotation with Quaternion Curves.
    Ken Shoemake.
    In Proceedings of 12th SIGGRAPH, pp. 245 - 254, 1985.

  4. Photo tourism: Exploring photo collections in 3D.
    Noah Snavely, Steven M. Seitz, Richard Szeliski.
    ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH Proceedings), 25(3), 2006, 835-846.

Referências Úteis

  1. GNU/Octave & Matlab

  2. Bibliotecas para Visão.

  3. Algebra Linear

 

Siome Klein Goldenstein: [myfirstname](at) ic unicamp br
Last modified: Mon Aug 17 17:44:18 BRT 2009