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Visão Artificial

Código:

LEEC32169

Sigla:

VA

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Electrónica e Telecomunicações

Ocorrência: 2021/2022 - 2S

Ativa?	Sim
Página Web:	https://moodle.ips.pt/2122/course/view.php?id=73
Unidade Responsável:	Departamento de Engenharia Eletrotécnica
Curso/CE Responsável:	Licenciatura em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
EEC	18	Plano de Estudos	3	-	6	75	162

Língua de trabalho

Português

Objetivos

Tem como objectivo dotar os discentes de conhecimentos gerais da visão artificial, nomeadamente a tecnologia de aquisição de imagens, a calibração do sistema de visão e as técnicas de iluminação. Introduzir técnicas básicas de processamento de imagem e de reconhecimento de padrões que possibilitem o desenvolvimento de sistemas baseados nestas técnicas. Utilizar ferramentas adequadas ao processamento digital de imagem, nomeadamente, o Matlab e toolbox específica, Labview e imagem aquisition&processing tools, Processing e OpenCV. Apresentam-se várias áreas de aplicação deste tipo de sistemas.

Resultados de aprendizagem e competências

Os principais objectivos desta unidade curricular associam-se ao desenvolvimento de competências que permitam a utilização da visão artificial e do processamento digital de imagem no desenvolvimento de aplicações específicas. A metodologia de se usar o método expositivo e a realização de trabalhos laboratoriais, versando a matéria ministrada nas aulas de índole teórico, considera-se ser um processo adequado de transmitir aos alunos os conhecimentos essenciais para atingir os objectivos propostos. O recurso à plataforma e-learning Moodle permite promover um maior contacto entre os elementos do corpo docente e os seus formandos, quer através de actividades de fórum quer na disponibilização das aulas ministradas.

 

Modo de trabalho

Presencial

Programa

Visão Artificial
- O Sistema Visual Humano
- Conceito e representação digital de uma imagem, cor, ruído.
- Amostragem, quantização e resolução.
- Tecnologias de aquisição de imagens e técnicas de iluminação
- Calibração dos sistemas de visão artificial
Processamento Digital de Imagem
- Manipulação ponto a ponto
- Filtros espaciais
- Segmentação local ou global
Reconhecimento de Padrões
- Extracção de características baseadas em contorno ou região;
- Classificação baseada em redes neuronais, K-Nearest Neighbors, Árvores de decisão.

Bibliografia Obrigatória

Gonzalez, R. e Woods, R.; Digital Image Processing. Second Edition, Prentice Hall, 2002. ISBN: 0-201-18075-8
Davies, E. R.; Machine Vision – Theory, Algorithms, Practicalities. 3rd Edition, Morgan Kaufmann, 2005. ISBN: 9780122060939
Gérard Blanchet and Maurice Charbit; Digital Signal and Image Processing Using Matlab, Volume 1 Fundamentals, 2nd Edition, John Wiley&Sons, Inc., 2014. ISBN: 9781848216402
Bernd Jahne, Horst HauBecker and Peter Geibler; Handbook of Computer Vision and Applications, Vol. 1, Sensors and Imaging, Academic Press., 1999. ISBN: 0–12–379771-3.

Bibliografia Complementar

Chen C. H., Wang P. S. P (; Handbook of Pattern Recognition and Computer Vision, 3rd Edition, 2005 (https://doi.org/10.1142/5711.)
Gonzalez, R. e Woods, R.; Digital Image Processing, Global Edition. 4th Edition., Pearson. , 2017. ISBN: 9781292223049
Ballard, Dana H. and Cristopher, M. Brown ; Computer Vision., 1982

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

A apresentação no final do semestre de um tema sobre visão artificial que será elaborado ao longo do semestre, fora do horário das aulas.
Os trabalhos laboratoriais serão desenvolvidos durante as aulas e ao longo das primeiras semanas do semestre. A avaliação dos trabalhos laboratoriais é realizada durante o período da sua realização.
O Projeto Laboratorial será desenvolvido nas ultimas semanas do semestre (durante o horário das aulas síncronas e fora das mesmas) e terá que ser entregue em data atempadamente definida. O Projeto Laboratorial será apresentado e avaliado nas datas definidas para o exame da UC.

Software

LabView
Matlab
Processing

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Apresentação/discussão de um trabalho científico	30,00
Trabalho escrito	20,00
Trabalho laboratorial	50,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Trabalho laboratorial	24,00
Apresentação/discussão de um trabalho científico	6,00
Trabalho escrito	18,00
Total:	48,00

Obtenção de frequência

NF>= 10

Fórmula de cálculo da classificação final

NF= 0,30 * ATP + 0,50 * TL + 0,20 * PL

em que:
NF - Nota Final da UC
ATP - Apresentação de um tema sobre Visão Artificial
TL - Trabalhos laboratoriais
PL - Projecto Laboratorial