DC-UFRPE/Licenciatura Plena em Computação/Disciplinas Optativas/Visão Computacional

Programa da Disciplina

Nome: Visão Computacional	Código: 14704
Departamento: Departamento de Computação	Área: Ciência da Computação
Carga-horária total: 60 H	Créditos: 4
Carga-horária semanal: 4 horas (teóricas: 2; práticas: 2; EAD*: 0)

Pré-requisitos:

Álgebra Linear NI, Programação I

Co-requisitos:

Nenhum

Ementa:

Visão geral, história e introdução à visão computacional. Pirâmide e aplicações. Detecção de bordas e cantos. Segmentação. Descrição de objetos. Reconhecimento de objetos. Ajuste de modelos. Câmeras, coordenadas e calibração. Visão estéreo. Múltiplas visões. Rastreamento.

Prática como componente curricular (60 H):

Não possui.

Objetivos:

Abordar conceitos básicos e algoritmos relacionados à área de Visão Computacional, permitindo que os alunos experimentem na prática os conhecimentos obtidos.

Conteúdo Programático:

Bibliografia básica:

1. DAVIES, E. Computer and machine vision: theory, algorithms, practicalities. 4. ed. Academic Press, 2012. 912 p.

2. KLETTE, R. Concise computer vision: an introduction into theory and algorithms. Springer, 2014. 429p.

3. SZELISKI, R. Computer vision: algorithms and applications. 1. ed. Springer, 2010. 812 p.

Bibliografia complementar:

1. NIXON, M.; AGUADO, A. Feature extraction & image processing for computer vision. 3. ed. Academic Press, 2012. 632 p.

2. SONKA, M.; HLAVAC, V.; BOYLE, R. Image processing, analysis, and machine vision. 4. ed. Cengage Learning, 2014. 912 p.

3. PRINCE, S. Computer vision models, Learning, and inference. 1. ed. Cambridge University Press, 2012. 598 p.

4. FACELI, K.; LORENA, A.; GAMA, J.; CARVALHO, A. Inteligência artificial: uma abordagem de aprendizado de máquina. 1. ed. LTC, 2011. 394 p.

5. PARKER, J. Algorithms for image processing and computer vision. 2. ed. Wiley, 2010. 504 p.

OBS: *Essa disciplina poderá ter até 4 encontros a distância, se aprovado em plano de ensino pelo colegiado.