Challenging situations for background subtraction algorithms (2019)
- Authors:
- Autor USP: SILVA, VALDINEI FREIRE DA - EACH
- Unidade: EACH
- DOI: 10.1007/s10489-018-1346-4
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; ALGORITMOS; PROCESSAMENTO DE IMAGENS
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Applied Intelligence: the international journal of artificial intelligence, neural networks, and complex problem-solving technologies
- ISSN: 0924-669X
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 49, n. 5, p. 1771–1784, May 2019
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
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-
ABNT
SANCHES, Silvio Ricardo Rodrigues et al. Challenging situations for background subtraction algorithms. Applied Intelligence: the international journal of artificial intelligence, neural networks, and complex problem-solving technologies, v. 49, n. 5, p. 1771–1784, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10489-018-1346-4. Acesso em: 31 mar. 2026. -
APA
Sanches, S. R. R., Oliveira, C., Sementille, A. C., & Silva, V. F. da. (2019). Challenging situations for background subtraction algorithms. Applied Intelligence: the international journal of artificial intelligence, neural networks, and complex problem-solving technologies, 49( 5), 1771–1784. doi:10.1007/s10489-018-1346-4 -
NLM
Sanches SRR, Oliveira C, Sementille AC, Silva VF da. Challenging situations for background subtraction algorithms [Internet]. Applied Intelligence: the international journal of artificial intelligence, neural networks, and complex problem-solving technologies. 2019 ; 49( 5): 1771–1784.[citado 2026 mar. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10489-018-1346-4 -
Vancouver
Sanches SRR, Oliveira C, Sementille AC, Silva VF da. Challenging situations for background subtraction algorithms [Internet]. Applied Intelligence: the international journal of artificial intelligence, neural networks, and complex problem-solving technologies. 2019 ; 49( 5): 1771–1784.[citado 2026 mar. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10489-018-1346-4 - Processos Markovianos de Decisão com heurísticas, junção de abordagens backward e forward para transferência de conhecimento baseados em políticas
- Automatic generation of difficulty maps for datasets using neural network
- Extração de preferências por meio de avaliações de comportamentos observados
- Extração de preferências para problema do caminho estocástico mais curto com um agente conversacional
- Compromisso entre custo esperado e probabilidade para atingir a meta em Processos Markovianos de Decisão
- Descoberta automática de atributos salientes para obtenção de macro-ações
- ALICAT: a customized approach to item selection process in computerized adaptive testing
- Stochastic abstract policies: generalizing knowledge to improve reinforcement learning
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