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Universidade Federal do Rio Grande do Norte Natal, 02 de Abril de 2025

Resumo do Componente Curricular

Dados Gerais do Componente Curricular
Tipo do Componente Curricular: MÓDULO
Unidade Responsável: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO (14.27)
Código: PPGEEC2322
Nome: VISÃO COMPUTACIONAL
Carga Horária Teórica: 60 h.
Carga Horária Prática: 0 h.
Carga Horária de Ead: 0 h.
Carga Horária Total: 60 h.
Pré-Requisitos:
Co-Requisitos:
Equivalências:
Excluir da Avaliação Institucional: Não
Matriculável On-Line: Sim
Método de Avaliação: CONCEITO
Horário Flexível da Turma: Não
Horário Flexível do Docente: Sim
Obrigatoriedade de Nota Final: Sim
Pode Criar Turma Sem Solicitação: Não
Necessita de Orientador: Não
Exige Horário: Sim
Permite CH Compartilhada: Não
Permite Múltiplas Aprovações: Não
Quantidade de Avaliações: 1
Ementa/Descrição: Introdução à Visão Computacional (histórico, métodos, aplicações, recursos); Algebra Linear, Geometria Analítica, Transformações Geométricas (matemática básica necessária ao curso); Sensores em câmeras, Luz, cor, iluminação; Formação da imagem (luminância, ótica, câmera, radiometria, geometria, amostragem, Fourier, aliasing, representação); Calibração de câmera (fundamentação matemática e vários métodos de calibração); Extração de Features de imagens (filtragem, características, Gaussiano, Gradiente, Laplaciano, Canny, Frei & Chen, Cantos - Harris, Transformada Hough, Correlação, Matching); Métodos de multiresolução (espaço de escalas, pirâmide gaussiana e laplaciana, bases Wavelets, técnicas de foveamento e multi-foveamento); Atenção visual (neurobiologia do sistema visual, processo de atenção visual, land-marks naturais e artificiais); Trabalhando com Imagens de profundidade (depth images ou depth arrays); Gradientes de Superfície; Forma a partir de sombreamento (shape from shading); forma a partir de fotométrico estéreo (photometric stereo); Forma a partir de movimento (motion); Reconstrução Estéreo (shape from stereo, fundamentação matemática e vários métodos de reconstrução estéreo). Implementação de métodos para medidas de qualidade de câmera, métodos de calibração de câmera; métodos para extração de características.; métodos de shape from "X". Implementar um sistema completo de Visão Computacional.
Referências: Emanuele Trucco, Alessandro Verri. Introductory Techniques for 3-D Computer Vision. Prentice Hall, 1998 - 343 páginas (ISBN 0132611082, 9780132611084). Richard Szeliski. Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer, 2021; 2nd ed. - 925 páginas (ISBN 1848829345, 978-1848829343) Ballard, Dana H. and Christopher M. Brown (1982) Computer Vision, Prentice-Hall, Englewood Cliffs NJ (ISBN 0-13-165316-4). Haralick, Robert M. and Linda G. Shapiro (1992-93) Computer and Robot Vision (2 volumes), Addison-Wesley, Reading MA (ISBN 0-201-10877-1 and 0-201-56943-4). Horn, Berthold K.P. (1986) Robot Vision, MIT Press, Cambridge MA (ISBN 0-262-08159-8). Shimon Ullman (Prólogo), Tomaso Poggio (Posfácio), David Courtnay Marr. Vision: A Computational Investigation Into the Human Representation and Processing of Visual Information. MIT Press (MA), 9 julho 2010 - 403 páginas (ISBN 0262514621 - 978-0262514620) Davies, E.R. (1997) Machine Vision: Theory, Algorithm, Practicalities (2nd edition), Academic Press, San Diego. (ISBN: 0-12-206092-X) Jain, Ramesh, Rangachar Kasturi, and Brian G. Schunck (1995) McGraw-Hill, New York (ISBN 0-07-032018-7). Nalwa, Vishvjit (1993) A Guided Tour of Computer Vision, Addison-Wesley, Reading MA (ISBN 1-201-54853-4).

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