Mudanças entre as edições de "SCC-5830(Moacir)"

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(Trabalhos)
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== Trabalhos ==
 
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# Color Coherence Vectors (ver referência original [www.cs.cornell.edu/~rdz/Papers/PZM-MM96.pdf])
 
# [[Media:trabalho2_detectorharris.pdf|Detecção de pontos-chave usando o método de Harris]]
 
# [[Media:trabalho2_detectorharris.pdf|Detecção de pontos-chave usando o método de Harris]]
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# [[Media:trabalho3_deteccaoobjeto.pdf|Detecção de objeto usando descritor local e classificação]]
 
Obs: apesar de constar no PDF que é individual, o trabalho pode ser feito em duplas
 
Obs: apesar de constar no PDF que é individual, o trabalho pode ser feito em duplas
  
 
== Notas ==
 
== Notas ==

Edição das 14h14min de 8 de novembro de 2011

Processamento de Imagens (SCC-5830)

Professor: Moacir Ponti Jr. (moacir at icmc dot usp dot br)

Horário de Aulas: Terça-feira, 9h00 - 12h00.

Horário Atendimento 
Professor: Quinta-feira, das 16 às 19h00. Local: Bloco 3, sala 3-245.

Programa do Curso

Material Didático

  1. Restauração de Imagens (slides)
    1. Código fonte: geração de ruído e remoção de ruído (C/OpenCV)
    2. Código fonte: filtro inverso e de mínimos quadrados (Octave/Matlab)
  2. Descrição de Imagens: cor
    1. Código fonte: descritores de cor GCH/BIC para recuperação de imagem (C/OpenCV)
    2. Base de imagens e imagens de consulta (Flickr)
  3. Descrição de Imagens: textura
    1. Código fonte: descritores de Haralick / Matriz de Co-ocorrência (C/OpenCV)
    2. Base de imagens e imagens de consulta com textura (Flickr)
  4. Descrição de Imagens: características locais
    1. Bag of Feature Models
    2. Quatro imagens para teste de detectores de pontos chave
    3. Implementação parcial da função para encontrar máximos locais e remover pontos de baixa resposta (Octave)
  5. Multirresolução e Transformada Wavelet
  6. Reconhecimento de Padrões Visuais
  7. Detecção de Faces

Listas de Exercícios

Trabalhos

  1. Color Coherence Vectors (ver referência original [www.cs.cornell.edu/~rdz/Papers/PZM-MM96.pdf])
  2. Detecção de pontos-chave usando o método de Harris
  3. Detecção de objeto usando descritor local e classificação

Obs: apesar de constar no PDF que é individual, o trabalho pode ser feito em duplas

Notas