Morphological operator design from training data (2011)
- Autor:
- Autor USP: HIRATA, NINA SUMIKO TOMITA - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1007/978-3-642-17934-1_3
- Assunto: PROCESSAMENTO DE IMAGENS
- Keywords: morphological operator; translation-invariance; Boolean function; automatic design; training; bias-variance tradeoff
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
HIRATA, Nina Sumiko Tomita. Morphological operator design from training data. Innovations in intelligent image analysis. Tradução . Berlin: Springer, 2011. . Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-642-17934-1_3. Acesso em: 27 dez. 2025. -
APA
Hirata, N. S. T. (2011). Morphological operator design from training data. In Innovations in intelligent image analysis. Berlin: Springer. doi:10.1007/978-3-642-17934-1_3 -
NLM
Hirata NST. Morphological operator design from training data [Internet]. In: Innovations in intelligent image analysis. Berlin: Springer; 2011. [citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-642-17934-1_3 -
Vancouver
Hirata NST. Morphological operator design from training data [Internet]. In: Innovations in intelligent image analysis. Berlin: Springer; 2011. [citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-642-17934-1_3 - On machine-learning morphological image operators
- Subexpression and dominant symbol histograms for spatial relation classification in mathematical expressions
- Multilevel training of binary morphological operators
- Matching based ground-truth annotation for online handwritten mathematical expressions
- Mathematical symbol hypothesis recognition with rejection option
- Symbol detection in online handwritten graphics using faster R-CNN
- 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
- Fast QR code detection in arbitrarily acquired images
Informações sobre o DOI: 10.1007/978-3-642-17934-1_3 (Fonte: oaDOI API)
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
