Multilevel training of binary morphological operators (2009)
- Autor:
- Autor USP: HIRATA, NINA SUMIKO TOMITA - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1109/TPAMI.2008.118
- Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS; RECONHECIMENTO DE PADRÕES; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2009
- Source:
- Título: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
- ISSN: 0162-8828
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 31, n. 4, p. 707-720, 2009
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
HIRATA, Nina Sumiko Tomita. Multilevel training of binary morphological operators. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, v. 31, n. 4, p. 707-720, 2009Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2008.118. Acesso em: 06 nov. 2024. -
APA
Hirata, N. S. T. (2009). Multilevel training of binary morphological operators. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 31( 4), 707-720. doi:10.1109/TPAMI.2008.118 -
NLM
Hirata NST. Multilevel training of binary morphological operators [Internet]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2009 ; 31( 4): 707-720.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2008.118 -
Vancouver
Hirata NST. Multilevel training of binary morphological operators [Internet]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2009 ; 31( 4): 707-720.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2008.118 - Subexpression and dominant symbol histograms for spatial relation classification in mathematical expressions
- On machine-learning morphological image operators
- Programação automatica de maquinas morfologicas binarias baseada em aprendizado PAC
- Projeto automático de operadores: explorando conhecimentos a priori
- The use of high resolution images in morphological operator learning
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- Fast QR code detection in arbitrarily acquired images
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Informações sobre o DOI: 10.1109/TPAMI.2008.118 (Fonte: oaDOI API)
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