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Exercicio IA - visao computacional, Exercícios de Inteligência Artificial

Universidade do Estado de Santa Catarina (Udesc)Inteligência Artificial

exercicio visao computacional 2024

Tipologia: Exercícios

2023

Compartilhado em 26/10/2024

kailane-saidel-1
kailane-saidel-1 🇧🇷

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UNIVERSIDADE DO ESTADO DE SANTA CATARINA – UDESC
CURSO: Bacharelado em Sistemas de Informação DISCIPLINA: 7TES103
Professor: Leandro Correa Pykosz
Nome: Kailane Saidel
Data: 26/09/2024
Questionário Visão computacional (Computer Vision)
1. O que é Visão Computacional?
Visão Computacional é um ramo da inteligência artificial que capacita
computadores a analisar e interpretar imagens e vídeos, permitindo que eles extraiam
informações relevantes do ambiente visual.
2. Quais são as principais áreas de aplicação da Visão Computacional?
- Reconhecimento Facial: Identificação e verificação de indivíduos em imagens ou
vídeos.
- Detecção de Objetos: Identificação e localização de objetos específicos dentro de
imagens.
- Segurança de idosos: sistema que detecta quedas em idosos, permitindo maior
segurança no monitoramento de idosos.
- Segurança e Vigilância: Monitoramento de áreas para identificar comportamentos
suspeitos.
3. O que é segmentação de imagem na Visão Computacional?
Segmentação de imagem é o processo de dividir uma imagem em partes ou
regiões significativas, facilitando a identificação de objetos ou áreas de interesse. Isso
é feito através de métodos como segmentação baseada em contornos.
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UNIVERSIDADE DO ESTADO DE SANTA CATARINA – UDESC

CURSO: Bacharelado em Sistemas de Informação DISCIPLINA: 7TES Professor: Leandro Correa Pykosz Nome: Kailane Saidel Data: 26/09/ Questionário Visão computacional (Computer Vision)

  1. O que é Visão Computacional? Visão Computacional é um ramo da inteligência artificial que capacita computadores a analisar e interpretar imagens e vídeos, permitindo que eles extraiam informações relevantes do ambiente visual.
  2. Quais são as principais áreas de aplicação da Visão Computacional?
  • Reconhecimento Facial: Identificação e verificação de indivíduos em imagens ou vídeos.
  • Detecção de Objetos: Identificação e localização de objetos específicos dentro de imagens.
  • Segurança de idosos: sistema que detecta quedas em idosos, permitindo maior segurança no monitoramento de idosos.
  • Segurança e Vigilância: Monitoramento de áreas para identificar comportamentos suspeitos.
  1. O que é segmentação de imagem na Visão Computacional? Segmentação de imagem é o processo de dividir uma imagem em partes ou regiões significativas, facilitando a identificação de objetos ou áreas de interesse. Isso é feito através de métodos como segmentação baseada em contornos.
  1. Como os sistemas de reconhecimento facial funcionam na Visão Computacional? Os sistemas de reconhecimento facial operam em várias etapas:
    • Detecção: Localização dos rostos em uma imagem usando algoritmos específicos.
    • Alinhamento: Ajuste da posição do rosto para um formato padrão, melhorando a precisão.
    • Extração de Características: Coleta de características faciais únicas, como a distância entre os olhos e a forma do rosto.
    • Reconhecimento: Comparação das características extraídas com um banco de dados de rostos conhecidos para identificar ou verificar a identidade.
  2. O que é detecção de objetos na Visão Computacional? Detecção de objetos envolve a identificação e localização de diferentes objetos dentro de uma imagem, traçando caixas delimitadoras ao redor deles. Essa técnica é frequentemente realizada utilizando Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e algoritmos avançados como YOLO (You Only Look Once), que permitem uma detecção rápida e eficiente em tempo real. Referências UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA. A Visão Computacional e suas aplicações. Revista PTP , v. 6, n. 1, p. 19 - 31, 2015. Disponível em: https://periodicos.unb.br/index.php/revistaptp/article/download/17018/15504/28764. Acesso em: 26 set. 2024. MARTINS, J. S. Análise e reconhecimento de imagens em visão computacional.
  3. 82 f. Dissertação (Mestrado em Informática) — Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2017. Disponível em: https://lume.ufrgs.br/bitstream/handle/10183/153228/001013821.pdf?sequence=1. Acesso em: 26 set. 2024.