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Visão Computacional e Aplicações
João do E. S. Batista Neto
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação – ICMC-USP
São Carlos, Junho de 2009
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Domício PinheiroAgência Estado
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Visã
o C
ompu
taci
onal Processamento de Imagens
Computação Gráfica
Visualização Científica
Análise de Imagens
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Processamento de imagens
Modelagem de dados(processamento de dados)
Visão(análise de imagem)
Visualização(computação gráfica,síntese de imagem)
DADOS
IMAGEM
Imagem – Á
reas Corre
latas
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Modelagem de dados
(visualização)
Curvas, superfícies, etc
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Rendering: processo de geração de imagem a partir de um modelo. Em português: visualização
Computação Gráfica
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2D
Computação Gráfica
3D
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Segmentação de um tumor em momografia
Processamento de Imagens
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Leandro Gerhardiger, 2006
Processamento de Imagens
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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
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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.
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Aspectos Cognitivos
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Exemplo 3: ilusão cognitiva (ambigüidade)
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Exemplo 3: ilusão cognitiva (ambigüidade)
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Exemplo 4: ilusão cognitiva (distorção)
Tamanho, comprimento, curvatura
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Exemplo 5: ilusão cognitiva (distorção)
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Exemplo 6: ilusão cognitiva (Paradoxo)
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Exemplo 7: percepção visual – aspectos culturais
Mostre estas figuras para um árabe e um zulu...
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Exemplo 8: percepção visual – especialização
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Movimento sacádico
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Aspectos Fisiológicos
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Visão Natural: sistema super paralelo
Macro
Micro
Intermediário
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Visão Natural: o olho humano
http://www.yorku.ca/eye/thejoy.htm
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Blid Spot: Ponto Cego
Feche seu olho direito. Foque no número 3. Avance e recue.Ou foque nos nros à direita ou esquerda !
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Bastonetes: Alta sensibilidade à luminosidade, não percebem corCones: Alta sensibilidade a cor, alta quantidade na fóvea
Cones: (sens.) C C M L M C
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Os córtex visuais
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Córtex Inferotemporal Córtex Parietal
V4(comp. de onda; orientação; disparidade)
Cor e forma com cor
V5(direção; orientação; disparidade)
Movimento
V3(direção; orientação; disparidade)
Formas dinâmicas
Faixas finas(comp. de onda; orientação; disparidade)
Pálidas(comp. de onda)
Faixas grossas(direção; orientação; disparidade)
blobs(comp. de onda)
interblobs(comp. de onda;
orientação; disparidade
4B(direção;
orientação; disparidade)
Cones Bastonetes
V2
V1
LGN magnocelularLGN parvocelular
Córtex Inferotemporal Córtex Parietal
V4(comp. de onda; orientação; disparidade)
Cor e forma com cor
V5(direção; orientação; disparidade)
Movimento
V3(direção; orientação; disparidade)
Formas dinâmicas
Faixas finas(comp. de onda; orientação; disparidade)
Pálidas(comp. de onda)
Faixas grossas(direção; orientação; disparidade)
blobs(comp. de onda)
interblobs(comp. de onda;
orientação; disparidade
4B(direção;
orientação; disparidade)
Cones Bastonetes
V2
V1
LGN magnocelularLGN parvocelular
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A região A é mais escura que B, certo ? Isso não é uma pegadinha
Exemplo 1: fisiologia
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Resposta
• Contraste local
Este é um exemplo da excelente qualidade de nosso sistema visual, certo?
Certo !
• Algo claro, rodeado por algo mais escuro, tende a parecer mais claro do que é. E vice-versa !
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Exemplo 2: fisiologia
Explicação: campos receptivos da retina
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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
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Um sistema de visão computacional para indústria
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Três níveis de atuação
Melhorar qualidade da
imagemPouca
inteligência
Extrair e caracterizar componentes
Alguma inteligência
ReconhecimentoAlta Inteligência
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Exemplo: um sistema de visão para reconhecer digitais
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Reconhecimento de Digitais - padrões
Bifurcações
Terminações
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Típico sistema de visão
Cena
Pré-processamentoProcessamento de Imagens
1
Aquisição
2 3
456
Análise de ImagensExtração de característicasIA / reconhecimento de padrões
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Cena 1 2 3
456
Passo 1 - Aquisição
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Aquisição
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Cena 1 2 3
456
Passo 2 - Pré-processamento
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Pré-processamento
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Cena 1 2 3
456
Passo 3 - Processamento de Imagens
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Processamento de Imagens
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Cena 1 2 3
456
Passo 4 - Análise de Imagens
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Análise de Imagem
1- Procurar todos e marcar:
- bifurcações
- terminações
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Análise de Imagem
2 - Determinar as orientações:
- bifurcações
- terminações
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Cena 1 2 3
456
Passo 5 - Extração de Características
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Extração de Características: Modelo Matemático
Modelo Matemático
- Semelhança de Triângulos
Combinar as marcações 3 a 3
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Cena 1 2 3
456
Passo 6 - IA / Reconhecimento de padrões
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IA / Reconhecimento de padrões
Armazenar o modelo matemático de todos os triângulos
Base de conhecimento
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IA / Reconhecimento de padrões
Armazenar o modelo matemático de todos os triângulos
Base de conhecimento
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IA / Reconhecimento de padrões
Base de conhecimento Padrão reconhecido, digital
identificada
Comparar com modelos treinados
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É fácil emular a visão humana ?
![Page 54: Visão Computacional e Aplicações João do E. S. Batista Neto Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação – ICMC-USP São Carlos, Junho de 2009](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062512/552fc10b497959413d8c27a2/html5/thumbnails/54.jpg)
Reconhecimento
![Page 55: Visão Computacional e Aplicações João do E. S. Batista Neto Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação – ICMC-USP São Carlos, Junho de 2009](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062512/552fc10b497959413d8c27a2/html5/thumbnails/55.jpg)
Importância da cor
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Importância da Textura
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The role of shape
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Importância do agrupamento
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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 !
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Aplicações
• Inspeção industrial/Controle Qualidade
• Segurança
• Reconhecimento Facial
• Reconhecimento Gestos
• Aplicações espaciais
• Análise de imagens médicas
• Veículos autônomos
• Agro-negócio
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André Balan, 2004
Identificação de pássaros para controle de poluição ambiental
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Leandro Gerhardiger, 2006
Segmentação por Campos Aleatórios de Markov em multi escala
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Segmentação de um tumor em momografia
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Recuperação de conteúdo em grandes BD por imagem
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Desirée Dias, 2005
Identificação de Ferrugem de Cana – Casa Branca
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Criação de mosaica em plantações de eucalipto
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Mosaico criado automaticamente, sem nenhum georeferenciamento
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Localização de contornos por “snakes”