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Captura, armazenamento, transmissão, ...  Lentes                                                          Iluminação Natur...
Armazenamento, transmissão, calibração, ...            Jpg, gif, tiff, mov, avi, mpeg, ...
Melhoramento, bordas, estereoscopia, sombras, etc            Ruído                                      Detecção de bordas...
Segmentação
Extração, seleção e redução de atributos                 10s - 30fps - RGB - 10Mbps = 9,437,184,000.00 bytes              ...
Extração, seleção e redução de atributosAtributo de Forma 1                                    0Atributo de Textura 1     ...
Rastreamento
Reconhecimento - Gestalt
Reconhecimento - Gestalt                           9 pessoas
Reconhecimento - Invariância                     Invariância à                        Rotação 2D e 3D                    ...
Reconhecimento – Casamento de Modelos   Como se tornar invariante ?   Quais modelos utilizar ?   Que atributos extrair,...
Reconhecimento – Casamento de ModelosComo se tornar invariante ?Exemplos Modelos: banco de imagens, vetores de  Atributos,...
Reconhecimento – Aprendizagem de Máquina              Amostra 1: Sem defeito – Nelore – Em pé              Amostra 2: Sem ...
Aplicações - INOVISÃO       fazenda                   frigorífico                  curtume                                ...
Aplicações - INOVISÃO
Aplicações - INOVISÃO
Aplicações - INOVISÃO
Conclusões   • Visão computacional é uma área com muitas     aplicações e interdisciplinar   • Custos dos dispositivos cad...
Mais informações:Mais informações:→ www.gpec.ucdb.br/inovisao→ www.gpec.ucdb.br/inovisao→ www.gpec.ucdb.br/pistori→ www.gp...
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Introdução - Visão Computacional

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Slides utilizados na introdução de uma disciplina de Visão Computacional para graduação e pós-graduação.

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Introdução - Visão Computacional

  1. 1. Visão Computacional: Fundamentos, Problemas e Oportunidades Prof. Dr. Hemerson Pistori INOVISAO – Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação em Visão Computacional Universidade Católica Dom Bosco – UCDB Campo Grande, MS Brasil
  2. 2. Sumário • Exemplos de Sistemas de Visão computacional • Principais componentes de um sistema de Visão Computacional • Projetos do INOVISAO
  3. 3. Visão Computacional - Exemplos
  4. 4. Componentes – Visão Computacional • Captura, armazenamento, transmissão, calibração, etc • Melhoramento, detecção de bordas, estereoscopia, etc • Segmentação • Extração, seleção e redução de atributos • Rastreamento • Reconhecimento
  5. 5. Captura, armazenamento, transmissão, ... Infra-vermelho, térmicas, Câmeras Digitais Celulares, Smartphones, ... Segurança, ... Câmeras para 3D Câmeras para 3D Scanners, placas digitalizadores, ...
  6. 6. Captura, armazenamento, transmissão, ... PCR Satelites, Ressonância Magnética, Tomografia ComputadorizadaRaio-X, Ultrassonografia Visão em 360, Google Car, ... Microscópio, telescópio, ...
  7. 7. Captura, armazenamento, transmissão, ... Lentes Iluminação Natural Energia relativa no espectro eletromagnético para diferentes fontes de iluminação Laser, Led, Incandecente, Fluorecente, ...
  8. 8. Armazenamento, transmissão, calibração, ... Jpg, gif, tiff, mov, avi, mpeg, ...
  9. 9. Melhoramento, bordas, estereoscopia, sombras, etc Ruído Detecção de bordas Visão Estéreo Sombras
  10. 10. Segmentação
  11. 11. Extração, seleção e redução de atributos 10s - 30fps - RGB - 10Mbps = 9,437,184,000.00 bytes ~ 9 bilhões de bytes ~ 9 gigabytes Forma Cor Textura
  12. 12. Extração, seleção e redução de atributosAtributo de Forma 1 0Atributo de Textura 1 Atributo de Textura 2
  13. 13. Rastreamento
  14. 14. Reconhecimento - Gestalt
  15. 15. Reconhecimento - Gestalt 9 pessoas
  16. 16. Reconhecimento - Invariância Invariância à  Rotação 2D e 3D  Escala  Translação  Cisalhamento (Shear)  Transformações afim (affine)  Iluminação  Deformações gerais  ...
  17. 17. Reconhecimento – Casamento de Modelos Como se tornar invariante ? Quais modelos utilizar ? Que atributos extrair, se for extrair ? Quais medidas de similaridade ?
  18. 18. Reconhecimento – Casamento de ModelosComo se tornar invariante ?Exemplos Modelos: banco de imagens, vetores de Atributos, modelos Deformáveis, snakes, Hough, Gramáticas, Grafos, modelos 3D, etcExemplos Atributos: LBP, Matriz Coocorrências, Wavelets, Histogramas de cores, Distribuições paramétricas, Momentos, Topológicos, K-Curvatura, Histogramas de arestas, etcExemplos Medidas de similaridade: Minkowski, Hamming, Tanimoto, Entropia cruzada, Battacharya, Mahalanobis, Cosine, Canberra, Kullback-Leibler, Jeffrey divergência, Chi quadrado, Kolmogorov- Smirnov, etc
  19. 19. Reconhecimento – Aprendizagem de Máquina Amostra 1: Sem defeito – Nelore – Em pé Amostra 2: Sem defeito – Simental – Limpo Amostra 3: Risco Aberto – Wetblue Amostra 4: Risco Aberto – Nelore – Em pé Amostra 5: Dermatófilo – Wetblue ... Amostra 3052: ...
  20. 20. Aplicações - INOVISÃO fazenda frigorífico curtume D4 - 87cm2 D1 - 200cm 2 Grupon D2 - 173cm2 D3 - 15cm2 Fora do Grupon
  21. 21. Aplicações - INOVISÃO
  22. 22. Aplicações - INOVISÃO
  23. 23. Aplicações - INOVISÃO
  24. 24. Conclusões • Visão computacional é uma área com muitas aplicações e interdisciplinar • Custos dos dispositivos cada vez mais baixos • Grande interface com reconhecimento de padrões, aprendizagem automática, inteligência artificial, etc. • Muitas empresas de alta tecnologia nascendo nos últimos anos
  25. 25. Mais informações:Mais informações:→ www.gpec.ucdb.br/inovisao→ www.gpec.ucdb.br/inovisao→ www.gpec.ucdb.br/pistori→ www.gpec.ucdb.br/pistori

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