https://soc.ufpr.br/wp-content/uploads/2024/12/Resolucao-no-19-24-CEPE-2.pdf


Visão Computacional e Percepção

Computer vision is not just to see, but to understand what is seen (Fei Fei Li)
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Introdução

  • Esta disciplina é ofertada na forma presencial no período regular 2025/1.
  • A disciplina segue a linha adotada por muitos cursos em apresentar desde o início métodos clássicos, concluindo com deep learning. Nesta edição aumentamos a parte de IA.
  • Obrigado pela confiança em escolher esta turma este semestre. Desejo um ótimo período para todos e todas.

Ementa

  • Aquisição, representação e processamento de imagens. Extração de características. Geometria projetiva. Reconhecimento de Objetos e Cenas.

Comunicação

  • Esta página web é a referência para a disciplina.
  • O ambiente UFPR Virtual é a plataforma de EAD da universidade, a qual terá as atividades a serem desenvolvidas. Já teste seu acesso antes das aulas iniciarem.
  • O Discord será a plataforma default de comunicação extra-classe presencial, esclarecimento de dúvidas e avisos. Se inscreva no servidor da disciplina com o Link convite enviado pelo seu email registrado no SIGA. Microsoft Teams pode ser plataforma alternativa, verifique seu acesso com email da UFPR.

Ensalamento

Avaliações

    ComponentePesoData
    Trabalho de atividade qualificada, TA1 a TA610 pts cadaVer prazos em cada atividade
    TF40 ptsVer cronograma
    PF Ver cronograma

Monitoria

  • Não temos monitor formalmente, mas todos estão fortemente convidados a colaborar no canal de dúvidas no discord. Este esquema tem funcionado muito bem.

Trabalhos e listas exercícios

  • Ver no UFPR virtual

Cronograma tentativo

Material de apoio

Limão Tahiti - Kg. - R$ 10,00

Bibliografia

  • Básica
    • E. R. Davies. Computer Vision: Principles, Algorithms, Applications, Learning. Academic Press, 5th ed. 017. ISBN: 012809575X, 978012809575
    • Richard Hartley e Andrew Zisserman. Multiple View Geometry in Computer Vision. Vol. 2nd ed. Cambridge University Press, 2003. ISBN : 9780521540513
    • Richard Szeliski. Computer Vision: Algorithms and Applications (Texts in Computer Science); Springer; 2nd ed. 2022 edition (January 5, 2022). ISBN-13: 9783030343712. Disponível em aqui

  • Suplementar
    • C. H. Chen. Handbook Of Pattern Recognition And Computer Vision (4th Edition). Vol. 4th ed. World Scientific, 2010. ISBN: 9789814273381.
    • Christopher M. Bishop, Hugh Bishop. Deep Learning - Foundations and Concepts. Springer Cham, 2023. ISBN: 9783031454684. aqui
    • David A. Forsyth e Jean Ponce. Computer vision: a modern approach. Prentice Hall series in artificial intelligence. Upper Saddle River: Prentice Hall, 2003., 2003. ISBN: 0130851981.
    • Jan Erik Solem. Programming Computer Vision with Python: Tools and algorithms for analyzing images. O'Reilly Media, 2012. ISBN: 978144931654.
    • Joseph Howse. OpenCV Computer Vision with Python. Packt Publishing, 2013. ISBN: 9781782163923. Katsushi Ikeuchi (editor). Computer Vision. Springer Nature Reference, 2nd ed., 2021. ISBN: 9783030634155; 3030634159; 9783030634162; 3030634167;9783030634179; 3030634175
    • Mohamed Elgendy. Deep Learning for Vision Systems. Manning Publications, 1st ed., 2020. ISBN: 1617296198; 9781617296192
    • Moshe Bar e Kestutis Kveraga. Scene Vision : Making Sense of What We See. The MIT Press, 2014. ISBN: 978026202785
    • Olivier Faugeras, Théo Papadopoulo e Quang-Tuan Luong. The Geometry of Multiple Images: The Laws That Govern the Formation of Multiple Images of a Scene and Some of Their Applications. The MIT Press, 2001. ISBN : 9780262062206.
    • Reinhard Klette. Concise Computer Vision: An Introduction into Theory and Algorithms. Springer, 1st. ed., 2014. ISBN: 9781447163190; 1447163192; 9781447163206;1447163206.
    • V Kishore Ayyadevara, Yeshwanth Reddy. Modern Computer Vision with PyTorch: A Practical Roadmap From Deep Learning Fundamentals to Advanced Applications and Generative AI. Packt Publishing, 2nd ed., 2023. ISBN: 9781803231334; 1803231335.