Visão Computacionaljulius/icc/vicomp.pdf · 2012. 5. 8. · Visão Computacional • Ciência e tecnologia das máquinas que veem • Objetivo Programar o computador para entender

Visão Computacional

Prof. Leandro Augusto Frata Fernandes [email protected]

TCC-00.169 Introdução à Ciência da Computação (2012.1)

Visão Humana

• Responsável por cerca de 75% de nossa percepção

• O ato de ver é resultado de Operações ópticas

Operações químicas

Operações nervosas

TCC-00.169 Introdução à Ciência da Computação (2012.1) 2

Visão Humana

• Os olhos são órgãos responsáveis por Captar informação luminosa

Transformá-la em impulsos a serem decodificados pelo sistema nervoso

• Os impulsos vão sendo depurados durante todo o trajeto através do sistema visual

• A visão é feita pelo cérebro Depende de experiência e interpretação



• Ciência e tecnologia das máquinas que veem

• Objetivo Programar o computador para entender a cena ou

elementos em uma imagem


Um computador não é capaz de encontrar uma bicicleta, ônibus, pessoa ou guarda chuva sem interpretar o conteúdo do reticulado

Uma imagem é nada mais que um reticulado colorido de “pixels”


• Ciência e tecnologia das máquinas que veem

• Objetivo Programar o computador para entender a cena ou

elementos em uma imagem

• Estuda-se Métodos para aquisição, processamento, análise e

compreensão de imagens

Dados multidimensionais do mundo real para produzir informação numérica ou simbólica na forma de decisão


Aplicações de Visão Computacional


Robótica Veículos Autônomos

Google Driverless Car

Organização de Informação Recuperação de Imagem Baseada em Conteúdo

Technique 1

Technique 3

Technique 2

Aplicações de Visão Computacional


Indústria Controle de Qualidade

Reconhecimento e Medição de Objetos

Interação Humano-Computador Dispositivos de Entrada

Reconhecimento de Mão e Gestos

Medicina Auxílio no Diagnóstico de Doenças

Segmentação Automática de Tumor na Mama

Roteiro da Apresentação

• Fundamentos

• Exemplo Prático Detecção de retas em imagens

• Visão Computacional em Ciência da Computação Classificação da área

Campos relacionados

• Considerações Finais


Fundamentos


Hierarquia de um Sistema Geral de Visão Computacional


Entrada Sensorial

Semântica

Percepção

Normalização Análise Bidimensional

Recuperação de Parâmetros Físicos

Agrupamento Reconhecimento de Objetos, Cenas e Eventos



Entrada Sensorial

Semântica




Percepção

A etapa de percepção obtém imagens de

um ou mais sensores



Percepção

Análise Bidimensional



Entrada Sensorial

Semântica

Normalização

Imagens do MAC de Niterói

Note as diferenças entre elas

A etapa de normalização

tenta diminuir as diferenças



Percepção

Normalização



Entrada Sensorial

Semântica

Análise Bidimensional Bordas

Retas Aparentes

Busca e agrupamento de características nas

imagens normalizadas

Resultado pode ser repassado para etapa posterior

ou utilizado no refino da etapa anterior

Imagem Normalizada



Percepção



Entrada Sensorial

Semântica


Exemplos de parâmetros físicos:

- Orientação da superfície - Forma 2-D de objetos - Movimento aparente - Direção da iluminação - Etc.

Imagens Normalizadas

Características Bidimensionais

Profundidade Estimada Movimentação Aparente das Câmeras



Percepção



Reconhecimento de Objetos, Cenas e Eventos

Entrada Sensorial

Semântica

Agrupamento

Etapa que agrega partes significativas dos dados

Pode ocorrer associação

de características similares vindas de fontes diferentes

Regiões com pixels claros - Regulares - Irregulares Regiões com pixel escuros - Regulares - Irregulares



Percepção




Entrada Sensorial

Semântica

Regiões com pixels claros - Regulares: casas brancas - Irregulares: peças brancas Regiões com pixel escuros - Regulares: casas pretas - Irregulares: peças pretas

Interpretação da situação

Inferência

É feita correspondência entre estruturas relacionais

abstratas conhecidas e dados agrupados

Detecção de Retas em Imagens Exemplo Prático


Você consegue ver retas na imagem?


Aplicação Prática

Antes de Começar

• Escolher como representar as entradas Pontos

• Escolher como representar as saídas Retas

• Entender o problema, buscar uma solução e convertê-la em etapas

• Verificar necessidade de pré-processamento


Pontos de Entrada Representação


Espaço de Imagem

x

y

p p = (x, y)

Coordenadas cartesianas do ponto

Retas Detectadas Representação


Espaço de Imagem

x

y

r

θ ρ

ρ = x cos θ + y sin θ

Equação Normal da Reta

Solução Força-Bruta

• Cada par de pontos define uma reta

• Solução Tomar pontos dois a dois

Anotar todas as retas possíveis

Contar quantas vezes cada reta repete

Retornar retas mais frequentes


Não vale a pena!

Muito esforço computacional

Transformada de Hough


x

y

r

p

q s

Espaço de Imagem Espaço de Parâmetros

ρ = x cos θ + y sin θ

θ r’

s’

p’

q’

ρ

Transformada de Hough


Espaço de Imagem Espaço de Parâmetros

Pré-Processamento


Converter imagens coloridas para imagens de borda

Visão Computacional em Ciência da Computação


Subáreas de Computação Visual

• Animação

• Computação gráfica

• Modelagem

• Processamento de imagens

• Vídeo digital

• Visão computacional

• Visualização


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Campos Relacionados

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Sistema de Visão

Processamento de Imagens

Aprendizado de Máquina

Inteligência Artificial

Matemática

Neurobiologia

Imagiologia

Física

Processamento de Sinais

Robótica

Visão robótica

PS não linear

PS multivariável

Óptica

Smart cameras

Visão biológica

Estatística

Geometria

Otimização

Visão cognitiva

Inteligência computacional


Considerações Finais


Considerações Finais

• Um sistema de visão computacional agrega diversas técnicas

• Dados brutos precisam ser lapidados para uso

• Esforço maior está em inserir inteligência em sistemas computacionais

• Adota modelos vindos de diferentes áreas do conhecimento


Presente e Futuro

• É preciso avançar o estado da arte Área “imatura” (no bom sentido)

• Espaço para novas ideias Técnicas atuais são moldadas para

(sub)casos específicos

• Perspectiva de mercado Grandes empresas estão contratando


Obrigado!


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