Diferenciação Automática
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Dimas Martínez (IM/UFAL)
Resumo: Em muitas aplicações práticas é necessário o cálculo de derivadas de funções. Em geral, são utilizados métodos de diferenças divididas para aproximar a derivada, a partir da série de Taylor, ou se usam técnicas simbólicas para obter uma expressão da derivada. No primeiro caso, os resultados não são exatos e as vezes podem até ser ruins. Já no caso da diferenciação simbólica, nem sempre podemos encontrar uma expressão da derivada desejada. Neste seminário, apresentaremos a técnica conhecida como Diferenciação Automática, que de certa forma é similar à diferenciação simbólica, mas consegue calcular derivadas de qualquer função que possa ser definida por um algoritmo. Nesta técnica, a função derivada não é calculada explicitamente, mas pode ser avaliada de forma exata. No final do seminário apresentaremos aplicações da diferenciação automática ao desenho de curvas e superfícies implícitas.
Dia: 05 de outubro de 2011 (Quarta-feira)
Horário: 15h e 00 min
Local: Sala da Pós-graduação, Bloco 12
Uma Introdução às Máquinas de Suporte Vetorial
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Leandro Botelho (IC/UFAL)
Resumo: As Máquinas de Suporte Vetorial (SVM) são um conjunto de métodos de aprendizagem supervisionada usadas para classificação e regressão de dados. Em geral, esses métodos calculam um hiperplano, ou conjunto de hiperplanos, cujos parâmetros serão utilizados na função de classificação ou regressão. Recentemente, classificadores SVM começaram a ser usados na Computação Gráfica para resolver problemas da área de natureza subjetiva. Neste seminário vamos dar uma breve introdução das Máquinas de Suporte Vetorial. Serão abordadas as formulações matemáticas dos classificadores liniar binário, linear com margem flexível, e não-linear, introduzindo à audiência o conceito de kernels. Finalmente, vamos descrever uma extensão do classificador binário para permitir uma classificação contínua de dados.
Dia: 28 de setembro de 2011 (Quarta-feira)
Horário: 15h e 00 min
Local: Sala da Pós-graduação, Bloco 12
Identificação de partes do corpo em imagens de profundidade
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Adriano Oliveira Barbosa (IM/UFAL)
Resumo: Apresentaremos o artigo Real-time Identification and Localization of Body Parts from Depth Images de C. Plagemann, V. Ganapathi, D. Koller e S. Thrun. O objetivo do trabalho é idetificar partes do corpo em imagens de profundidade. Como resultado, o trabalho é capaz de identificar a localização das mãos, dos pés e da cabeça utilizando técnicas de aprendizado de máquina e distância em malhas.
Dia: 14 de setembro de 2011 (Quarta-feira)
Horário: 15h e 00 min
Local: Sala da Pós-graduação, Bloco 12
Marching Cubes
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Dimas Martínez (IM/UFAL)
Resumo: O algoritmo Marching Cubes foi proposto por Lorensen e Cline em 1987. Originalmente desenhado para reconstruir superfícies a partir de imagens médicas, este algoritmo clássico é usado na poligonização de superfícies implícitas e na extração de isosuperfícies em dados volumétricos. Neste seminário apresentaremos o algoritmo original. A continuação daremos uma visão geral da evolução e variantes deste algoritmo desenvolvidas nos últimos 24 anos.
Dia: 09 de junho de 2011 (Quinta-feira)
Horário: 15h e 30 min
Local: Laboratório de Computação Gráfica
Filtro Mediano Adaptativo Baseado em Decisão para Remoção de Degradações Modeladas Através de Ruído Impulsivo (Manchas, Arranhões, Estrias, Riscos e Listras)
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Michel Alves (IC/UFAL)
Resumo: Apresentaremos o trabalho intitulado Decision Based Adaptive Median Filter to Remove Blotches, Scratches, Streaks, Stripes and Impulsive Noise in Images de autoria de Vijaykumar V.R. e Jothibasu P., ambos professores do Departamento de Engenharia Eletrotécnica e Computação da Universidade de Anna em Coimbatore, Índia. Neste trabalho é introduzido um novo filtro mediano adaptativo para remoção de certas degradações que podem ser modeladas através de ruído impulsivo. O método proposto nada mais é que um algoritmo em dois estágios. No primeiro estágio as regiões candidatas a filtragem são detectadas através da métrica ROAD(Rank Ordered Absolute Difference). As regiões candidatas apresentam-se como uma mistura de pixels comprometidos e não comprometidos. No segundo estágio, a informação que compoẽ a região afetada é susbstituida pelo valor mediano dos pixels não comprometidos existentes na amostra. Os resultados visuais e quantitativos demonstram que o filtro proposto supera muitos dos filtros medianos existentes na literatura tanto em termos de remoção e artefatos diversos quanto no quesito da preservação de bordas.
Dia: 02 de junho de 2011 (Quinta-feira)
Horário: 15h e 30 min
Local: Laboratório de Computação Gráfica
Reconhecimento de Gestos da Mão para Interação Homem-Máquina
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Adriano Oliveira Barbosa (IM/UFAL)
Resumo: Mesmo com toda tecnologia atual algumas pessoas ainda consideram que a interação com computador não é ideal. Novos equipamentos, como Kinect da Microsoft, vem sendo desenvolvidos para melhorar essa interação entre homem e máquina, entretanto essas soluções dependem de tal equipamento. Apresentaremos o trabalho Hand Gesture Recognition for Human-Machine Interaction devido a E.Sánchez-Nelsen, L.Antón-Canalís e M.Hernández-Tejera, que propoẽ um sistema de visão em tempo real que faz reconhecimento de gestos da mão utilizando sensores de baixo custo como, por exemplo, uma webcam comum. O sistema apresentado é capaz de reconhecer o movimento da mão em imagens com diversos fundos e sob condições variadas de iluminação.
Dia: 26 de maio de 2011 (Quinta-feira)
Horário: 15h e 30 min
Local: Laboratório de Computação Gráfica