Spatio-spectral networks for color-texture analysis (2020)
- Authors:
- USP affiliated authors: BRUNO, ODEMIR MARTINEZ - IFSC ; SCABINI, LEONARDO FELIPE DOS SANTOS - IFSC ; RIBAS, LUCAS CORREIA - ICMC
- Unidades: IFSC; ICMC
- DOI: 10.1016/j.ins.2019.11.042
- Subjects: RECONHECIMENTO DE IMAGEM; PROCESSAMENTO DE IMAGENS; REDES COMPLEXAS
- Keywords: Color-texture; Texture analysis; Feature extraction; Spatio-spectral network
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Information Sciences
- ISSN: 0020-0255
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 515, p. 64-79, Apr. 2020
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
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-
ABNT
SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos e RIBAS, Lucas Correia e BRUNO, Odemir Martinez. Spatio-spectral networks for color-texture analysis. Information Sciences, v. 515, p. 64-79, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.11.042. Acesso em: 30 mar. 2026. -
APA
Scabini, L. F. dos S., Ribas, L. C., & Bruno, O. M. (2020). Spatio-spectral networks for color-texture analysis. Information Sciences, 515, 64-79. doi:10.1016/j.ins.2019.11.042 -
NLM
Scabini LF dos S, Ribas LC, Bruno OM. Spatio-spectral networks for color-texture analysis [Internet]. Information Sciences. 2020 ; 515 64-79.[citado 2026 mar. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.11.042 -
Vancouver
Scabini LF dos S, Ribas LC, Bruno OM. Spatio-spectral networks for color-texture analysis [Internet]. Information Sciences. 2020 ; 515 64-79.[citado 2026 mar. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.11.042 - A complex network approach for fish species recognition based on otolith shape
- Fusion of complex networks and randomized neural networks for texture analysis
- Deep topological embedding with convolutional neural networks for complex network classification
- Cellular automata rule characterization and classification using texture descriptors
- Complex texture features learned by applying randomized neural network on graphs
- Evaluating deep convolutional neural networks as texture feature extractors
- “Prêmio CAPES – Teses 2022”: Pós-doc do IFSC/USP arrecada Menção Honrosa e prêmio da Sociedade Brasileira de Computação (SBC)
- Randomized neural network based signature for dynamic texture classification
- Dynamic texture analysis with diffusion in networks
- Dynamic texture analysis using networks generated by deterministic partially self-avoiding walks
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