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Computação Visual

Professores da Área de Computação Visual:

Linhas de Pesquisa:


 

Análise e Processamento de Imagens

Nesta linha pesquisam-se técnicas e algoritmos para manipulação e interpretação de imagens digitais obtendo-se como resultado imagens ou conjunto de características relacionados a elas. Também são tratadas melhorias em imagens, restauração, modificações cromáticas, mudanças de forma de representação (fractais, transformadas de Fourier, Gabor, Wavelets, etc. ), e recuperação em banco de dados baseada em conteúdo. As técnicas computacionais desenvolvidas nesta linha têm aplicações em todos os tipos de imagens e em diversas áreas como: robótica, arqueologia, sistemas de segurança, identificação biométrica (reconhecimento de faces, impressão digital ou íris), artes, astronomia, sensoriamento remoto, biologia e medicina (tomografias computadorizadas-CT, infravermelho-IR, ressonância megnética-MR, ultrasom-US, microscopia eletrônica, mapeamentos cerebrais e monitoramento de sinais vitais).

Computação Gráfica

Esta linha de pesquisa tem como foco o estudo dos problemas fundamentais relacionados à síntese de imagens a partir de modelos matemáticos que descrevem os objetos presentes em uma cena. Neste contexto, são investigados métodos e técnicas para solucionar problemas associados à síntese realista e não realista de imagens, à modelagem geométrica, à visualização científica e de informações, à modelagem e renderização baseada em imagens. Também se destacam problemas relacionados à rendering em tempo real e uso de unidades de processamento gráfico (GPUs).

Jogos e Entretenimento Digital

Esta linha estuda os principais problemas computacionais envolvidos nos jogos digitais, tais como rendering, storytelling, arquitetura de game engines e novos paradigmas de interação. Também trata de técnicas para realidade virtual, realidade aumentada, visualização em tempo real e simulação de alto desempenho, assim como relacionadas à GPUs e novas plataformas de videogames.

Visão Computacional

Em Visão Computacional são estudadas a ciência e a tecnologia das máquinas que veem. Nesta linha pesquisam-se métodos para aquisição, processamento, análise e, principalmente, compreensão de imagens tomando por modelo os processos da visão biológica. O objetivo principal é desenvolver sistemas computacionais capazes de entender a cena como um todo ou elementos específicos em uma imagem. Dentre as aplicações destacam-se: a estimação de formas tridimensionais na cena a partir de imagens da mesma, reconhecimento de medidas físicas (distância, volume e densidade) e objetos a partir de imagens, visão artificial de sistemas robóticos, auxílio no diagnóstico de doenças e interação humano-computador.

Interação Humano-Computador

Essa linha concentra pesquisas em Interfaces e Interações Naturais. A interação é vista como um processo de ampliação da inteligência humana para resolver problemas. O homem usa sistemas de computação para realizar tarefas. Tais sistemas podem auxiliá-lo ou atrapalhá-lo a conseguir seu objetivo. É inócuo construir-se sistemas complexos que não sejam propriamente utilizados por usuários. Essa linha se concentra nesse nicho de pesquisa visando desenvolver e avaliar corretamente técnicas de interações que propiciem uma experiência satisfatória para o usuário. Para tanto são estudadas técnicas de interação 2D e 3D, multimodalidade, multisensoriais e adaptativas. É enfatizada a metodologia de pesquisa qualitativa e há um interesse específico por interfaces inteligentes e acessíveis, estudo de métricas para avaliação da interação e percepção, interação baseada em realidade aumentada e mista e sistemas de recomendação.

Processamento de Dados Geométricos

Nesta linha de pesquisa são investigados problemas que envolvem dados de natureza geométrica. Inclui-se nesta linha, problemas de Geometria Computacional e Discreta, Processamento Geométrico e Modelagem Geométrica.

Em Geometria Computacional, os dados de entrada para os problemas são pontos, linhas, polígonos e poliedros. Tais problemas são basicamente de três tipos: (a) seleção - busca-se selecionar um subconjunto específico de objetos a partir dos dados de entrada; (b) decisão - procura-se responder se o conjunto de entrada satisfaz alguma propriedade geométrica; e (c) construção - busca-se construir novos objetos geométricos a partir do conjunto de entrada. Exemplos de problemas clássicos em Geometria Computacional incluem, mas não se limitam a: problemas de proximidade e visibilidade, busca espacial, cálculo de interseções, construção de fechos convexos, arranjos geométricos, triangulações, diagramas de Voronoi, eixos medias e esqueletos e determinação de geodésicas em superfícies poliédricas.

Modelagem Geométrica estuda métodos para descrever e representar computacionalmente formas 2D e 3D incluindo curvas, superfícies e sólidos. A conversão entre os diferentes tipos de representação é também um dos focos de Modelagem Geométrica.

Processamento Geométrico trabalha sobre modelos discretos para curvas e sobretudo superfícies, buscando resolver problemas através da aplicação de algoritmos e operadores com forte analogia com a linha de pesquisa Processamento de Imagens. Também são estudadas adaptações de operadores da geometria diferencial para domínios discretos. Processamento Geométrico lida com problemas de suavização de geometria, remalhamento (remeshing), simplificação, parametrização de superfícies, análise multi-resolução, construção de superfícies mínimas, deformações contínuas e diferenciáveis, entre outras.

Soluções propostas no contexto da linha de pesquisa Processamento de Dados Geométricos apresentam aplicações em aquisição de geometria, reconstrução de objetos, compactação e transmissão de dado geométricos, busca por conteúdo geométrico, reparação de objetos, planejamento de trajetórias de robôs, solução de problemas de visibilidade e proximidade e construção de artefatos tangíveis, além de muitas outras.

 

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