Visão Computacional e Aplicações - ppt carregar
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Apresentação em tema: "Visão Computacional e Aplicações"— Transcrição da apresentação:
1 Visão Computacional e Aplicações
João do E. S. Batista Neto Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação – ICMC-USP São Carlos, Junho de 2009
2 Domício Pinheiro Agência Estado
3 Computação Gráfica Processamento de Imagens Visão Computacional Visualização Científica Análise de Imagens
4 Processamento de imagens Modelagem de dados
Imagem – Áreas Correlatas Processamento de imagens Modelagem de dados (processamento de dados) Visão (análise de imagem) Visualização (computação gráfica, síntese de imagem) DADOS IMAGEM
5 Modelagem de dados (visualização) Curvas, superfícies, etc
6 Computação Gráfica Rendering: processo de geração de imagem a partir de um modelo. Em português: visualização
7 Computação Gráfica 3D 2D
Segmentação de um tumor em momografia
Leandro Gerhardiger, 2006
10 O que é visão computacional?
É a ciência que desenvolve as bases teóricas e algoritmicas pelas quais informações úteis são automaticamente extraídas de imagens por meio de computadores
11 O que precisamos saber para ter sucesso na construção de um sistema de visão artificial ?
Aspectos Cognitivos: combinação dos aparelhos sensoriais e comportamento psico-biológico: neurociências, IA, filosofia, psicologia, lingüística. Aspectos fisiológicos do cérebro.
12 Aspectos Cognitivos
13 Exemplo 3: ilusão cognitiva (ambigüidade)
14 Exemplo 3: ilusão cognitiva (ambigüidade)
15 Exemplo 4: ilusão cognitiva (distorção)
Tamanho, comprimento, curvatura
16 Exemplo 5: ilusão cognitiva (distorção)
17 Exemplo 6: ilusão cognitiva (Paradoxo)
18 Exemplo 7: percepção visual – aspectos culturais
Mostre estas figuras para um árabe e um zulu...
19 Exemplo 8: percepção visual – especialização
20 Movimento sacádico
21 Aspectos Fisiológicos
22 Visão Natural: sistema super paralelo
Macro Micro Intermediário
23 Visão Natural: o olho humano
24 Blid Spot: Ponto Cego Feche seu olho direito. Foque no número 3. Avance e recue. Ou foque nos nros à direita ou esquerda !
25 Cones: (sens.) C C M L M C Bastonetes: Alta sensibilidade à luminosidade, não percebem cor Cones: Alta sensibilidade a cor, alta quantidade na fóvea
26 Os córtex visuais
28 Exemplo 1: fisiologia A região A é mais escura que B, certo ? Isso não é uma pegadinha
30 Resposta Contraste local
Algo claro, rodeado por algo mais escuro, tende a parecer mais claro do que é. E vice-versa ! Este é um exemplo da excelente qualidade de nosso sistema visual, certo? Certo !
31 Exemplo 2: fisiologia Explicação: campos receptivos da retina
32 Visão Computacional/Artificial
VISÃO é o processo de descobrir, a partir de imagens, o que está presente no mundo e onde está localizado Disciplinas relacionadas Processamento de Imagens Computação Gráfica Reconhecimento de Padrões Robótica Inteligência artificial
33 Um sistema de visão computacional para indústria
34 Três níveis de atuação Melhorar qualidade da imagem Pouca inteligência
Extrair e caracterizar componentes Alguma inteligência Reconhecimento Alta Inteligência
35 Exemplo: um sistema de visão para reconhecer digitais
36 Reconhecimento de Digitais - padrões
Bifurcações Terminações
37 Típico sistema de visão
Processamento de Imagens Pré-processamento Aquisição Cena 1 2 3 6 5 4 Análise de Imagens IA / reconhecimento de padrões Extração de características
38 Passo 1 - Aquisição Cena 1 2 3 6 5 4
39 Aquisição
40 Passo 2 - Pré-processamento
Cena 1 2 3 6 5 4
41 Pré-processamento
42 Passo 3 - Processamento de Imagens
43 Processamento de Imagens
44 Passo 4 - Análise de Imagens
45 Análise de Imagem 1- Procurar todos e marcar: - bifurcações
- terminações
46 Análise de Imagem 2 - Determinar as orientações: - bifurcações
47 Passo 5 - Extração de Características
48 Extração de Características: Modelo Matemático
- Semelhança de Triângulos Combinar as marcações 3 a 3
49 Passo 6 - IA / Reconhecimento de padrões
50 IA / Reconhecimento de padrões
Armazenar o modelo matemático de todos os triângulos Base de conhecimento
51 IA / Reconhecimento de padrões
52 IA / Reconhecimento de padrões
Comparar com modelos treinados Base de conhecimento Padrão reconhecido, digital identificada
53 É fácil emular a visão humana ?
54 Reconhecimento
55 Importância da cor
56 Importância da Textura
57 The role of shape
58 Importância do agrupamento
59 Auxílio da matemática Sistemas mais antigos empregavam métodos heurísticos Hoje recorremos à matemática, às vezes um pouco pesada ! Cálculo Algebra Linear Probabilidade e estatística Processamento de Sinais Projeção Geométrica Geometria Computacional Otimização Boa notícia: muita computação !
60 Aplicações Inspeção industrial/Controle Qualidade Segurança
Reconhecimento Facial Reconhecimento Gestos Aplicações espaciais Análise de imagens médicas Veículos autônomos Agro-negócio
61 Identificação de pássaros para controle de poluição ambiental
Da apostila PI da Agma... André Balan, 2004
62 Segmentação por Campos Aleatórios de Markov em
multi escala Leandro Gerhardiger, 2006
63 Segmentação de um tumor em momografia
64 Recuperação de conteúdo em grandes BD por imagem
65 Identificação de Ferrugem de Cana – Casa Branca
Desirée Dias, 2005
69 Criação de mosaica em plantações de eucalipto
71 Mosaico criado automaticamente, sem nenhum georeferenciamento
72 Localização de contornos por "snakes"
Se imagem em nível cinza-> Filtro passa alta (Sobel, Laplaciano, Gradiente da Derivada Direcional Integrada) para gerar mapa de arestas GDDI – Haralick – mascar 7x7 – menos sensível ruido Cada ponto contorno final tem as coordenadas armazenadas em uma estrutura de dados. Essas corrdenadas são aplicadas sobre o mapa de arestas = media e desvio padrão da tonalidade (valores) dos pixels.