Disciplina Discipline MAC5749
Análise e Reconhecimento de Formas: Teoria e Prática
Shape Analysis: Theory and Practice

Área de Concentração: 45134

Concentration area: 45134

Criação: 22/06/2023

Creation: 22/06/2023

Ativação: 22/06/2023

Activation: 22/06/2023

Nr. de Créditos: 8

Credits: 8

Carga Horária:

Workload:

Docente Responsável:

Professor:

Roberto Marcondes Cesar Junior

Objetivos:

Apresentar os principais conceitos envolvidos na análise e reconhecimento de formas em para visão e fotografia computacional.

Objectives:

To introduce the main concepts involved in the analysis and recognition of shapes for computational vision and photography.

Justificativa:

A disciplina foi concebida para ser uma introdução aos alunos que trabalhem ou se interessem pela pesquisa que envolve a caracterização e o reconhecimento de formas em geral. O curso deverá apresentar, de maneira integrada e conceitual, muitas das técnicas mais avançadas e poderosas para a análise de formas, permitindo que o aluno seja capacitado a testar e usar o material apresentado. A disciplina trata basicamente de análise de formas em visão computacional e reconhecimento de padrões, desde a captura da imagem até a classificação. Embora a atenção esteja focalizada em formas 2D, que são tratadas de maneira mais eficaz dentro do âmbito da tecnologia, conceitos e técnicas básicas para formas 3D também serão comentados. A disciplina incluirá implementação das técnicas ensinadas em dispositivos móveis heterogêneos (como smartphones e mini-computadores) usando tecnologias como Halide e similares. Aplicações em fotografia computacional serão apresentadas para os estudantes implementarem.

Rationale:

The discipline was conceived to be an introduction to students who work or are interested in research involving the characterization and recognition of shapes in general. The course should present, in an integrated and conceptual way, many of the most advanced and powerful techniques for shape analysis, allowing the student to be able to test and use the material presented. The course basically deals with shape analysis in computer vision and pattern recognition, from image capture to classification. While attention is focused on 2D shapes, which are most effectively handled within the realm of technology, basic concepts and techniques for 3D shapes will also be discussed. The discipline will include implementation of the techniques taught in heterogeneous mobile devices (such as smartphones and mini-computers) using technologies such as Halide and others. Applications in computational photography will be presented for students to implement.

Conteúdo:

1. Introdução. 2. Revisão dos conceitos matemáticos básicos para análise de formas. 3. Aquisição e pré-processamento de formas em imagens digitais. 4. Conceitos e técnicas de formas bidimensionais (para contornos e regiões). 5. Caracterização e análise de formas bidimensionais (medidas de formas, curvatura, descritores de Fourrier, complexidade de formas, etc). 6. Classificação de formas e reconhecimento de padrões. 7. Implementação em dispositivos móveis heterogêneos (como smartphones e mini-computadores) usando tecnologias como Halide e similares. 8. Aplicações em fotografia computacional serão apresentadas para os estudantes implementarem.

Content:

1. Introduction. 2. Review of basic mathematical concepts for shape analysis. 3. Acquisition and pre- processing of shapes in digital images. 4. Concepts and techniques of two-dimensional shapes (for contours and regions). 5. Characterization and analysis of two-dimensional shapes (shape measurements, curvature, Fourier descriptors, shape complexity, etc). 6. Shape classification and pattern recognition. 7. Deployment on heterogeneous mobile devices (such as smartphones and mini-computers) using technologies such as Halide and the like. 8. Computational photography applications will be presented for students to implement.

Forma de Avaliação:

A avaliação será realizada através de seminários, projetos e provas. A nota final será calculada pela média obtida pelo aluno nos instrumentos de avaliação. Nas duas primeiras semanas de aula o docente fixará as datas e o número de provas, projetos e seminários, assim como o critério de atribuição do conceito final.

Type of Assessment:

The evaluation will be carried out through seminars, projects and tests. The final grade will be calculated by mean obtained by the student in the assessment instrument. In the first two weeks of class, the teacher will set the dates and number of tests, projects and seminars, as well as the criteria for attributing the final letter grade.

Bibliografia:

Tratando-se de uma disciplina que se propõe à atualização em temas na área de visão computacional, o material bibliográfico será complementado pelo docente responsável a partir de artigos científicos recentemente publicados em revistas e conferências de alto impacto nessa área. Os livros de base são: 1. L. da F. Costa, R. M. Cesar-Jr., Shape classification and analysis: theory and practice, Taylor & Francis, 2018; 2. R.C. Gonzalez e R.E. Woods, Digital Image Processing, Addison-Wesley, 2017 3. R.N. Bracewell, The Fourier Transform and its Applications, 2nd ed., McGraw-Hill, 1986. 4. E.O. Brigham, The fast Fourier transform, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1974. 5. K.R. Castleman, Digital Image Processing, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1996. 6. Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork, Pattern Classification, John Wiley and Sons, 2012 7. R. Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer, 2022 . 8. Hélio Pedrini, Willian Robson Schwartz, Análise De Imagens Digitais: Princípios, Algoritmos E Aplicações, Cengage Learning, 2007. 9. https://halide-lang.org/docs/index.html

Bibliography:

Tratando-se de uma disciplina que se propõe à atualização em temas na área de visão computacional, o material bibliográfico será complementado pelo docente responsável a partir de artigos científicos recentemente publicados em revistas e conferências de alto impacto nessa área. Os livros de base são: 1. L. da F. Costa, R. M. Cesar-Jr., Shape classification and analysis: theory and practice, Taylor & Francis, 2018; 2. R.C. Gonzalez e R.E. Woods, Digital Image Processing, Addison-Wesley, 2017 3. R.N. Bracewell, The Fourier Transform and its Applications, 2nd ed., McGraw-Hill, 1986. 4. E.O. Brigham, The fast Fourier transform, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1974. 5. K.R. Castleman, Digital Image Processing, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1996. 6. Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork, Pattern Classification, John Wiley and Sons, 2012 7. R. Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer, 2022 . 8. Hélio Pedrini, Willian Robson Schwartz, Análise De Imagens Digitais: Princípios, Algoritmos E Aplicações, Cengage Learning, 2007. 9. https://halide-lang.org/docs/index.html

Tipo de oferecimento da disciplina:

Presencial

Class type:

Presencial