Sistemas de Visão Cognitiva

Conhecimentos de Base Recomendados

Algebra, Cálculo Diferencial, Probabilidades.

Métodos de Ensino

Os métodos de ensino incluem aulas dadas pelo professor, apresentações feitas pelos estudantes de tópicos específicos, e também supervisão tutorial (reuniões individuais com os estudantes).

Resultados de Aprendizagem

Os objectivos desta unidade curricular incluem aprender a extrair informação das imagens de modo a ser possível estimar a estrutura 3D dos objectos, a velocidade e deslocação dos objectos e o reconhecimento de objectos, formas, e actividades. As técnicas que o estudante deve aprender são baseadas em aprendizagem e classificação.

Estágio(s)

Não

Programa

Introdução à probabilidade, Ajuste de models probabilísticos, Aprendizagem e inferência em visão, modelos de classificação e regressão, modelos gráficos, modelos para cadeias, árvores e malhas, modelos para formas, estilos e identidades, modelos para palavras visuais.

Docente(s) responsável(eis)

Hélder de Jesus Araújo

Métodos de Avaliação

Avaliação
Trabalho de investigação: 100.0%

Bibliografia

"Computer Vision: Models, learning and inference",  Simon Prince

"Cognitive Vision Systems: Sampling the Spectrum of Approaches" (Lecture Notes in Computer Science), Henrik I. Christensen and Hans-Hellmut Nagel .

"The Cognitive Neuroscience of Vision" (Fundamentals of Cognitive Neuroscience), Martha J. Farah

"Active Vision: The Psychology of Looking and Seeing" (Oxford Psychology Series), John M. Findlay and Iain D. Gilchrist.

"Pattern Recognition and Machine Learning", Christopher M. Bishop

"Learning with Kernels", Bernhard Schlkopf and Alexander J. Smola