Cada trabalho prático pode ser realizado Java ou C (para além da utilização do Khoros ou ferramenta equivalente). Serão aceites um máximo de dois grupos (de dois elementos) para cada trabalho prático. A atribuição dos trabalhos será efectuada por ordem de inscrição (efectuada através de um email para o docente da disciplina, onde deverá ser indicada a constituição do grupo e o trabalho escolhido).
O prazo de entrega no dia 9 de Janeiro de 2007. Os alunos que entregarem depois desta data terão uma penalização de 10% na nota final.
Trabalho 1. – Reconhecimento de códigos de barras
Este trabalho pretende implementar uma aplicação para o reconhecimento de códigos de barras. Dada a existência de várias normas para códigos de barras, a aplicação deverá, preferencialmente, reconhecer mais do que uma norma.
Trabalho 2. – Comando dedal
Com este trabalho pretende-se substituir um comando tradicional através de uma webcam e de técnicas de visão por computador. Assim, pretende-se, utilizando uma webcam, detectar um conjunto de gestos predefinidos que irão para desencadear acções pré-definidas (por exemplo, ligar e desligar um electrodoméstico).
Trabalho 3. – Seguimento de texturas
A ferramenta ARToolkit é bastante popular por permitir criar objectos virtuais em cima de uma folha com um padrão pré-defenido. Com este projecto pretende-se explorar a capacidade do sistema para detectar padrões mais complexos, designadamente texturas.
Trabalho 4. – Reconhecimento olhos de pessoas através da transformada de hough
Dada uma imagem da cara de uma pessoa, pretende-se desenvolver uma aplicação que detecte a localização dos olhos dessa pessoa. Adicionalmente, podem ser implementados critérios para verificar se numa dada imagem existe a cara de uma pessoa.
Trabalho 5. – Reconhecimento de pautas musicais
Pretende-se efectuar o reconhecimento óptico de pautas musicais.
Trabalho 6. – Reconhecimento de impressões digitais
Com este trabalho pretende-se desenvolver técnicas de visão para efectuar a comparação de impressões digitais. Dado um conjunto de impressões digitais deve ser desenvolvido um classificador que consiga agrupar as várias impressões através de características de semelhança.