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Aula 1 Visao Computacional
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7/23/2019 Aula 1 Visao Computacional
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Visão ComputacionalMestrado e Doutorado em
Engenharia Elétrica
Prof. Dr. Paulo Sérgio Rodrigues
www.fei.edu.br!psergio
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"ntel g#nc a $rt f c al e Rob%t ca & CC
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Visão Computacional
O que é Visão Computacional?
Estuda e desenvolve um conjunto de métodose técnicas os quais podem tornar um sistemacomputacional capaz de interpretar imagens.
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Visão ComputacionalVisão Computacional
Carro deexploração
Lunar
Baixo Nível édio Nível !lto Nível
"egmentação Reconheciment
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Visão Computacional
Nível Baixo
el#oria da qualidade da imagem$% &emoção de ruídos da imagem
% el#oria do contraste da imagem% &emoção de 'orr(es da c)mera% &emoção de manc#as de movimentos% &ealce da estrutura% &ealce das cores
*rocessamento de +magem é utilizado paramel#orar a apar,ncia visual da imagem e-ourealçar as características desejadas
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Visão Computacional
Nível Médio
Extração de &egi(es que comp(em partes de umo'jeto ou cena
am'ém podem ser extração de primitivas comocurvas/ retas/ polígonos/ elipses/ ...
0eralmente/ as regi(es isoladas não 1azem
nen#um sentido pra quem o'serva.
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Visão Computacional
Nível Alto
écnicas para interpretação de o'jetos ou cenas
&egi(es/ em conjunto/ passam a 1azer sentido
&aciocínio cognitivo
+n1er,ncia de in1ormaç(es
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Visão Computacional
Nível Alto
&aciocínio cognitivo$ +n1er,ncia do Contexto parainterpretação de o'jetos ou cenas
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Visão ComputacionalTécnicas de Baixo nível
+magem original 2iltro média 34x452iltro 0aussiano
34x452iltro ediana
34x45
2iltro média 34x452iltro ediana
34x45
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Visão Computacional
Transformada de ou!"Imagem binária (bordas) Retas detectadas com a Transformada de Hough
Técnicas típicas de Visão de Médio Nível: Detecção de Retas
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!n6lise de +magens com Base emin1ormaç(es de Cor/ 2orma ou extura
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Técnicas típicas de Visão de Alto Nível: n!e"#ncia Baseadaem Contexto
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Técnicas típicas de Visão de Alto Nível: n!e"#ncia Baseadaem Contexto
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Visão Computacional
+magem$ 7anus z 8onrad 9 Boston :niversit; +magem$ Boston :niversit;
Técnicas Típicas de Visão de Alto Nível:
n!e"#ncia de $o%ado"es em &uad"a
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Visão ComputacionalAplicaç'es: Biomet"ia
ma%em: (on) * e (+ (eit,
<etecção de 2aces &econ#ecimento de digital
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Visão ComputacionalAplicaç'es: leito" de placas
imagem$ ". "eitz
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Visão ComputacionalAplicaç'es: nspeção de -./"ica
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Visão ComputacionalAplicaç'es: Veículo Aut0nomo
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Sistema CAD (Computer Aided Diagnosis)
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Extração da Lesão
Saída do Ultra-som
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Sistema CAD com entropia Não-extensiva
Level Sets
Morfologia
Segmentação
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Região da Lesão
Extração da lesão
• Área
• Circularidade
•
Protuberâncias• Sombra acústica
• Reforo acústico
• Homogeneidade
• R!"
• #u$$%• &a%es
• S'
Classifcação
Saída do Ultra-som
Extração deCaracterísticas
Sistema CAD: Etapas
aligno
Benigno
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Visão Computacional
TCCs na #rea de Visão Computacional desenvolvidos na$%&
Reconhecimento Facial com o Númerode Fibonacci (Primeiro Lugar naEXPOCOM 2007
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Visão ComputacionalTCCs desenvolvidos na $%&
E=+*> ? E@*!N"A =+":!L <E E@+B+DE" E ":*E&2C+E" *L!N!"
( ! Pr"mio# EXPOCOM 200$% Melhor Criati&idade e Melhor trabalhoCient'ico e Melhor )rabalho *eral
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An.lise e Visuali,ação de ma%ens Médicas: Reconst"ução C"anio!aciale 1"evisi/ilidade de Resultados
LNCC • S!-SC • CEN!"A • C#SC • $N%&
Ob+eti&o% Re,arar anomalia# de cr-nio e ace atra&.# da con#tru/o autom1tica de ,rte#e#
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Reconst"ução C"anio2-acial: Metodolo%ia
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Caso de 1e"da de massa 3ssea !"ontal
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1"ototipa%em:Respons.vel: 4(1 de (ãoCa"los
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1R5T6(6 CRANANAM7D687( M9DC7( D: paciente antes dedepois da ci"u"%ia
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1R5T6(6 CRANANAM7D687( M9DC7( D: Momento da Ci"u"%ia de implante da p"3tese c"aniana
a '
c d
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nstantes da 1"ototipa%em R.pida
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R6C7N(TR4;<7 -ACA8+ Caso de C=nce" de Mandí/ula+ 1aciente antes edepois+ A !oto do meio a/aixo >o c"=nio com meia mandí/ula? most"a aconst"ução antes do implante+ As duas !otos a/aixo most"am a paciente ho@e eas duas acima a paciente com de!eito de !"ente e de pe"!il+
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Visão ComputacionalTCCs desenvolvidos na $%&
!!&
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Reconhecimento de8o%oma"cas em $o%os de
-ute/ol
+ntegrantes$!llan artins de *aula
2elipe 0omes agarottoLucas artins Baia&ozivaldo Facarias de 7esus
rientador$ *aulo "érgio "ilva &odrigues
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7/@etivo
!utomatizar um processo e assim/ gerar
um relatGrio in1ormando quanto tempo aspropagandas que estão ao redor docampo apareceram na transmissão.
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De!inição de tipos de C=me"a
C)mera *rincipal Não?C)mera *rincipal
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(eto"es do Campo
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Re%i'es du"ante a t"ansmissão
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Metodolo%ia
2rame<e1inição dec)mera *rincipal
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Metodolo%ia
<e1inição de c)mera?principal
<etecção de Bordas
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Metodolo%ia
<etecção de Bordas
<etecção de Lin#as
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Metodolo%ia
<etecção de Lin#as
<e1inição das &egi(es de +nteresse 3&+5
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Metodolo%ia<e1inição da &+
atc#ing
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Metodolo%iaracHing e &L
*rGximo 2rame
Conta'iliza empo
!rquivo +ndividual
7/23/2019 Aula 1 Visao Computacional
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Visão Computacional0randes <esa1ios 2uturos
T l di i
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Telemedicina
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Gerenciamento de Grandes Bases de Dados
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Análise de Imagens em Vídeo
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Ambientes Virtuais Colaborativos
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Ambientes Virtuais Colaborativos
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TV-Digital
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Visão ComputacionalBi'liotecas
!L!B e *ENC= 3+ntel5