Symbol detection in online handwritten graphics using faster R-CNN (2018)
- Authors:
- Autor USP: HIRATA, NINA SUMIKO TOMITA - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1109/DAS.2018.79
- Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS; RECONHECIMENTO DE ESCRITA
- Keywords: handwriting recognition; symbol recognition; object detection; faster R-CNN
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2018
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: International Workshop on Document Analysis Systems (DAS) - IAPR
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: green
-
ABNT
JULCA AGUILAR, Frank Dennis e HIRATA, Nina Sumiko Tomita. Symbol detection in online handwritten graphics using faster R-CNN. 2018, Anais.. Piscataway: IEEE, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1109/DAS.2018.79. Acesso em: 27 dez. 2025. -
APA
Julca Aguilar, F. D., & Hirata, N. S. T. (2018). Symbol detection in online handwritten graphics using faster R-CNN. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/DAS.2018.79 -
NLM
Julca Aguilar FD, Hirata NST. Symbol detection in online handwritten graphics using faster R-CNN [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/DAS.2018.79 -
Vancouver
Julca Aguilar FD, Hirata NST. Symbol detection in online handwritten graphics using faster R-CNN [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/DAS.2018.79 - On machine-learning morphological image operators
- Subexpression and dominant symbol histograms for spatial relation classification in mathematical expressions
- Multilevel training of binary morphological operators
- Matching based ground-truth annotation for online handwritten mathematical expressions
- Mathematical symbol hypothesis recognition with rejection option
- 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
- Morphological operator design from training data
- Fast QR code detection in arbitrarily acquired images
Informações sobre o DOI: 10.1109/DAS.2018.79 (Fonte: oaDOI API)
Download do texto completo
| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
| 2897272.pdf |
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
