Multiband image classification of astronomical objects (2019)
- Authors:
- USP affiliated authors: HIRATA, NINA SUMIKO TOMITA - IME ; MARTINAZZO, ANA CAROLINA RODRIGUES CAVALCANTE - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.5753/sibgrapi.est.2019.8314
- Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Keywords: astronomical images; multispectral images; semi-supervised learning
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: SBC
- Publisher place: Porto Alegre
- Date published: 2019
- Source:
- Título: Anais estendidos
- ISSN: 2177-9384
- Conference titles: Conference on Graphics, Patterns and Images - SIBGRAPI
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
MARTINAZZO, Ana Carolina Rodrigues Cavalcante e HIRATA, Nina Sumiko Tomita. Multiband image classification of astronomical objects. 2019, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sibgrapi.est.2019.8314. Acesso em: 01 abr. 2026. -
APA
Martinazzo, A. C. R. C., & Hirata, N. S. T. (2019). Multiband image classification of astronomical objects. In Anais estendidos. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sibgrapi.est.2019.8314 -
NLM
Martinazzo ACRC, Hirata NST. Multiband image classification of astronomical objects [Internet]. Anais estendidos. 2019 ;[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sibgrapi.est.2019.8314 -
Vancouver
Martinazzo ACRC, Hirata NST. Multiband image classification of astronomical objects [Internet]. Anais estendidos. 2019 ;[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sibgrapi.est.2019.8314 - Self-supervised learning for astronomical image classification
- Deep learning for astronomical object classification: a case study
- A self-supervised learning approach for astronomical images
- A model for simulating user interaction in hierarchical segmentation
- The use of high resolution images in morphological operator learning
- Morphological operator design from training data
- Automatic labeling of handwritten mathematical symbols via expression matching
- Fast QR code detection in arbitrarily acquired images
- Remoção de compasso usando combinações de operadores heurísticos e treinados automaticamente
- Mathematical symbol hypothesis recognition with rejection option
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