Currículo
Visão por Computador na Robótica e Realidade Aumentada VCRRA
Contextos
Groupo: Ciências e Tecnologias da Informação > 3º Ciclo > Parte Escolar > Optativas
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
No final desta UC, os estudantes deverão ter desenvolvido conhecimentos: O1 ? Nos fundamentos teóricos dos algoritmos de visão por computador; O2 ? No desenho e implementação de algoritmos de visão por computador; O3 ? Na aplicação de algoritmos de visão por computador na robótica e realidade aumentada.
Programa
P1. História e aplicações de visão por computador na robótica e realidade aumentada P2. Visão humana P3. Sensores P4. Geometria e calibração de sensores P5. Detecção e seguimento de características P6. Segmentação de imagem P7. Reconhecimento e seguimento de padrões, objetos e marcadores P8. Fusão sensorial P9. Estimação de movimento e localização de sensores P10. Reconstrução de cenas P11. Atenção visual e visão ativa P12. Aprendizagem e desenvolvimento de capacidades percepcionais P13. Modelos de visão bio-inspirados P14. Software de código aberto para visão por computador P15. Arquiteturas de robótica P16. Arquiteturas de realidade aumentada
Método de Avaliação
As aulas são divididas em dois módulos. O primeiro módulo engloba aulas teóricas expositivas intercaladas com aulas teórico-práticas baseadas num conjunto de fichas de trabalho. O segundo módulo é composto por aulas laboratoriais, onde um projeto será desenvolvido em grupo. Como trabalho autónomo, espera-se que os alunos pesquisem e analisem literatura relevante e complementem o trabalho de implementação iniciado em aula. | Avaliação contínua: prova escrita (30%); desenvolvimento, apresentação e discussão de projeto prático em grupo (60%); apresentação oral individual de artigo científico (10%); nota mínima de 8 em projeto e prova escrita; a presença nas aulas não é obrigatória.
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 131.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- 7. Probabilistic Robotics (2005), by Thrun, S. et al., from Cambridge: MIT press, ISBN 9780262201629. 6. Introduction to Autonomous Mobile Robots (2004), by ,R. Siegwart and I. Nourbakhsh, from Cambridge: MIT press, ISBN 026219502X. 5. Augmented reality: a practical guide (2007), by S. Cawood and M. Fiala, from Pragmatic Bookshelf, ISBN 1934356034. 4. Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques (2009), by Daphne Koller and Nir Friedman, from Cambridge: MIT press, ISBN 0262013193. 3. Learning OpenCV (2008), by Gary Bradski and Adrian Kaehler, from O?Reilly, ISBN 0596516134. 2. An introduction to 3D computer vision techniques and algorithms (2009), by Boguslaw Cyganek, J. Paul Siebert, from John Wiley, ISBN 047001704X. 1. Computer vision: algorithms and applications (2010), by Richard Szeliski, from Springer, ISBN 1848829345. :