Sistemas de Visão Cognitiva

Conhecimentos de Base Recomendados

Álgebra, Análise, Sinais e Sistemas, Controlo, Matemática Computacional.

Métodos de Ensino

O ensino é feito, no início da disciplina, por meio de aulas magistrais apoiadas em slides. Segue-se um conjunto de aulas em que cada aluno apresenta um tópico previamente acordado.

Resultados de Aprendizagem

Os objetivos da disciplina são os de transmitir conceitos e fundamentos associados aos modelos Bayesianos usados em problemas de análise, segmentação e classificação de imagens.

Estágio(s)

Não

Programa

Probabilidades. Modelos de probabilidades. Modelização de densidades complexas. Modelos de regressão. Modelos de classificação. Modelos gráficos.

Docente(s) responsável(eis)

Hélder de Jesus Araújo

Métodos de Avaliação

Avaliação
A avaliação é feita ou exclusivamente com trabalhos computacionais em Matlab (100%) ou numa combinação de trabalhos computacionais Matlab (50%) e um teste final escrito (50%): 100.0%

Bibliografia

“Computer vision: models, learning and inference”, Simon Prince

“Bayesian Reasoning and Machine Learning”, David Barber