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Computer Vision

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Apresentação em tema: "Computer Vision"— Transcrição da apresentação:

1 Computer Vision

2 No princípio Advento dos computadores Tudo era Computação Gráfica (ou Processamento Gráfico)

3 Processamento Gráfico? 3

4 Sistemas Gráficos CORE, GKS, GINO-F (padrões gráficos) X-Windows (interface gráfica MIT) OpenGL (biblioteca gráfica) DirectX (biblioteca gráfica) DirectFB (biblioteca gráfica)

5 Evolução do PG Os modelos mais simples e métodos ainda são muito usados devido a serem bem entendidos, e simples de implementação em hardware e também rápidos. Nos concentraremos em métodos simples, mas também nos difíceis.

6 Sub-áreas Processamento de Imagens –Entrada: imagem; saída: imagem Síntese de imagens –Entrada: representação 3D; saída: imagem Análise de Imagens –Entrada: imagem; saída: forma e outras características 3D –Visão Computacional –Reconhecimento de padrões

7 Processamento de Imagens Envolve as técnicas de transformação de imagens em que tanto a imagem de partida quanto a imagem resultado apresentam-se sob uma representação visual; As transformações visam, em geral, melhorar as características visuais da imagem, como aumentar o contraste, foco, reduzir ruídos e distorções.

8 Síntese de Imagens Ocupa-se da produção de representações visuais a partir das especificações geométrica e visual de seus componentes; É uma das sub-áreas mais difundidas e geralmente confundida com a própria computação gráfica Área de CAD usa síntese de imagens

9 Análise de Imagens Busca obter a especificação dos componentes de uma imagem a partir de sua representação visual. Extração de características para Visão de Robôs Extração de forma 3D a partir de imagens Identificação de objetos 3D a partir de suas imagens (envolve reconstrução)

10 Imagem PI VC Dados SI Análise Síntese Processamento Modelagem Geométrica

11 Modelagem Geomética Provê formas eficientes para manipulação, armazenamento e recuperação de dados geométricos no computador. Pode ser usada visando interfacear tanto na síntese de imagens quanto na análise de imagens. Essencial construir uma boa estrutura de dados visando eficiência.

12 What is computer vision? Primeira questão a ser respondida Controvérsias Outras questões que ajudam na resposta: –Que problemas temos intenção de atacar? –Como planejamos resolvê-los?

13 Problemas de Visao Computacional Computar propriedades do mundo real usando uma ou mais imagens digitais –Propriedades geométricas Forma e posição de objetos ou sólidos –Velocidade, aceleração de objetos –Processamento de imagem presumido Imagens temporárias calculadas das originais Partes de imagens identificadas para explicitar a informação necessária para o cálculo objeto

14 Ferramentas de Visao Computacional Computador interpretando imagens Análise de imagens Sistema de Visão Computacional –Hardware de aquisição (adquire e armazena imagens num computador) –Processamento de imagens –Mostrar os resultados aos usuários ou a outros sistemas computacionais

15 Hardware Parte mais importante, talvez Software pode se tornar hardware Iluminação em hardware Câmeras de alta resolução Redução e abstração de informação (HW) Restringindo a pose de objetos (zooming, movimento)

16

17 Visao Computacional Um conjunto de técnicas computacionais para estimar ou explicitar as propriedades geométricas e dinâmicas do mundo 3D a partir de imagens digitais

18 As muitas faces da VC Dificil determinar o escopo Multidisciplinar Expansão contínua –Novas aplicações aparecem todo o tempo Áreas de aplicação e pesquisa –Visto à frente

19 Disciplinas relacionadas Contorno (algum entrelaçamento): – IA, Robótica, Processamento de Sinais, Reconhecimento de Padrões, Teoria de Controle, Psicologia, Neurociência, outras Nasceu e cresceu muito rápido –Menos de 40 anos de existência

20 Consequências Objetivos, ferramentas e pessoas se entrelaçam com muitas outras disciplinas Definição e escopo do que é Visão Computacional ainda são pautas de discussão (definições ainda estão sendo acertadas)

21 Processamento de Imagens Area de pesquisa muito vasta Diferença de VC: –Relaciona-se com propriedades de imagem –Transformações imagem-imagem Visão computacional visa o mundo 3D –Requer processamento de imagens (prévio) –Muita coisa entrelaça com PI

22 Processamento de Imagens Exemplos: –Melhoria em imagens –Compressão –Extração de características

23 Reconhecimento de padroes Técnicas para reconhecer e classificar objetos usando imagens digitais Muitos métodos (2D e 3D) para objetos em poses restringidas Não ideais para o mundo 3D (irrestrito) IAPR (Internatinal Association for Pattern Recognition) foi criada para assumir este campo

24 Fotogrametria (cartografia) Obtenção de medidas precisas e robustas de imagens controladas Menos overlap que PI e PR Diferença principal: fotogrametria precisa de graus de precisao maiores que VC e nem tudo em VC é relacionado com medidas Basear (olhar) em fotogrametria para se desenvolver um sistema de VC que faça medidas é uma boa idéia ISPRS (International Society for Photogrametry and Remote Sensing) assumiu esta área

25 Areas de pesquisa e aplicações Areas de pesquisa –Numero grande de contribuições em Visão (publicações) Areas de aplicação –Domínios em que Visão Computacional é usada, em conjunto ou não com outras técnicas, para resolver problemas do mundo real

26 Areas de pesquisa Detecção de características (features) em imagens Representação de contornos Segmentação baseada em características Análise de imagens de profundidade (range- images) Modelagem e representação da forma Reconstrução a partir de imagens simples (shape from X, single cues) Visão Estéreo

27 Areas de pesquisa Análise de movimento Visão colorida Visão ativa e com propósito (purposive) Invariantes (momentos, etc) Sistemas calibrados e não calibrados Detecção de objetos Reconhecimento de objetos 3D Localização de objetos 3D Arquiteturas de tempo real e alta performance

28 Areas de aplicacao Controle de qualidade e inspeção industrial Engenharia reversa Seguranca e vigilância Reconhecimento de face Reconhecimento de gestos Monitoramento de estradas Veículos autônomos (terra, água, espaço)

29 Areas de aplicacao Sistemas robóticos olho-mão (hand-eye) Visao Robótica (guia, servidor visual) Espaço e aplicações Aplicações militares Análise de imagens médicas Bancos de dados de imagens Realidade virtual, tele-presença e tele-robótica

30 Conferências ICCV: International Conference on Computer Vision (Brasil em 2007) CVPR: Internacional Conference on Computer Vision and Pattern Recognition ECCV: European Conference on Computer Vision ICIP: International Conference on Image Processing ICPR: International Conference on Pattern Recogntion ICRA: international Conference on Robotics and Automation SBAI: Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente SIBGRAPI: Brazilian Smposium on Computer Graphics and Image Processing SBIA: Simpósio Brasileiro de Inteligência Artificial EnRI: Encontro de Robótica Inteligente

31 Journals International Journal of Computer Vision IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence Computer Vision and Image Understanding Machine Vision and its Applications Image and Vision Computing Journal Journal of the Optical Society of America Pattern Recognition Pattern Recognition Letters

32 Journals IEEE Transactions on Image Processing IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics IEEE Proceedings: Vision, Image and Signal Processing Biological Cybernetics Neural Computation Artificial Intelligence IEEE Intelligent Systems

33 Books Um montão: Computer Vision, Introductory Techniques to Computer Vision, Robot Vision, etc…

34 Internet (Computer Vision Page)www.cs.cmu.edu/~cil/vision Peipa.essex.ac.uk (Pilot European Image Processing Archive) iris.usc.edu/Vision- Notes/bibliography/contents.html (Annotated Computer Vision Bibliography) ne/CVentry.html (colecao de textos - Edinburgh)www.dai.ac.uk/daidb/staff/personal_pages/CVonli ne/CVentry.html

35 Softwares OpenCV (free) Numerical Recipes (livro com softwares) Mescach (biblioteca numerica) Matlab Mathematica Scilab Khoros


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