Fusion of complex networks and randomized neural networks for texture analysis (2020)
- Authors:
- USP affiliated authors: BRUNO, ODEMIR MARTINEZ - IFSC ; RIBAS, LUCAS CORREIA - ICMC ; SCABINI, LEONARDO FELIPE DOS SANTOS - IFSC
- Unidades: IFSC; ICMC
- DOI: 10.1016/j.patcog.2019.107189
- Subjects: REDES COMPLEXAS; REDES NEURAIS; VISÃO COMPUTACIONAL; TEXTURA
- Keywords: Randomized neural networks; Texture analysis; Feature extraction
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Pattern Recognition
- ISSN: 0031-3203
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 103, p. 107189-1-107189-10, July 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
RIBAS, Lucas Correia et al. Fusion of complex networks and randomized neural networks for texture analysis. Pattern Recognition, v. 103, p. 107189-1-107189-10, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2019.107189. Acesso em: 30 mar. 2026. -
APA
Ribas, L. C., Sá Júnior, J. J. de M., Scabini, L. F. dos S., & Bruno, O. M. (2020). Fusion of complex networks and randomized neural networks for texture analysis. Pattern Recognition, 103, 107189-1-107189-10. doi:10.1016/j.patcog.2019.107189 -
NLM
Ribas LC, Sá Júnior JJ de M, Scabini LF dos S, Bruno OM. Fusion of complex networks and randomized neural networks for texture analysis [Internet]. Pattern Recognition. 2020 ; 103 107189-1-107189-10.[citado 2026 mar. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2019.107189 -
Vancouver
Ribas LC, Sá Júnior JJ de M, Scabini LF dos S, Bruno OM. Fusion of complex networks and randomized neural networks for texture analysis [Internet]. Pattern Recognition. 2020 ; 103 107189-1-107189-10.[citado 2026 mar. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2019.107189 - A complex network approach for fish species recognition based on otolith shape
- Spatio-spectral networks for color-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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