Visão Computacional
Análise Multi-escala e Modelos de Atenção Visual para Representação de Objetos e Detecção de Novidades
Coordenador: Hugo V. Neto
Investigam-se métodos eficientes para construção de estruturas multi-escala com o intuito de extrair pontos de interesse relevantes em imagens e obter representações robustas e adequadas ao reconhecimento de objetos e cenas, com aplicações visando detecção de novidades visuais. Os métodos sob investigação incluem mapas de saliência, SIFT, SURF, entre outros.
Extração de Informação 3D de Imagens e Videos
Coordenador: Hugo V. Neto
Investigam-se métodos para extrair informação de profundidade a partir de imagens e vídeos, com aplicações visando navegação robótica autônoma. Os métodos sob investigação envolvem visão estereoscópica (disparidade), fluxo óptico (movimento) e shape from focus/defocus (acomodação óptica).
Implementação de um Sistema Computacional de suporte à Interpretação de Radiografias de Soldas
Coordenador: Tania M. Centeno
Desenvolvimento de um protótipo de software para processamento de imagens radiográficas, cuja função principal será detectar descontinuidades (supostos defeitos) em juntas soldadas de tubulações.
Ferramenta de Apoio à inspeção de juntas soldadas através de análise multi-escala baseada em morfologia matemática
Coordenador: Tania Mezzadri Centeno
Implementação de uma ferramenta que permita melhorar a qualidade das informações que chegam ao inspetor de soldas, permitindo a localização e o isolamento de detalhes na imagem radiográfica da junta que possam representar descontinuidades do cordão de solda a serem analisadas.
Metodologias para detecção, reconhecimento e recuperação automática de faces em imagens e videos digitais
Coordenador: Heitor Silvério Lopes
Utilizam-se métodos baseados em técnicas híbridas de inteligência computacional objetivando-se desenvolver sistemas robustos para a identificação da face humana em imagens e vídeo. Há três frentes de pesquisa. (1) São aplicados esforços na criação de padrões para bancos de dados de imagens digitais de faces, focalizando tanto na normalização retrospectiva de bancos de imagens já existentes, quanto na construção de novos bancos de imagens para teste de algoritmos. (2) Desenvolvimento de algoritmos para reconhecimento de faces, utilizando informações biométricas, pontos de interesse, inteligência computacional e métodos matemáticos. (3) Desenvolvimento de métodos automáticos e inteligentes para a análise e reconhecimento de padrões em vídeos de segurança, objetivando detectar novidades.
Ações