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 do periódico: 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: 19 mar. 2024. -
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 2024 mar. 19 ] 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 2024 mar. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1109/DAS.2018.79 - 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
- A model for simulating user interaction in hierarchical segmentation
- A machine learning approach for graph-based page segmentation
- Stack filters: from definition to design algorithms
- Multilevel training of binary morphological operators
- On machine-learning morphological image operators
Informações sobre o DOI: 10.1109/DAS.2018.79 (Fonte: oaDOI API)
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