Improved wood species identification based on multi-view imagery of the three anatomical planes (2022)
- Authors:
- Autor USP: BRUNO, ODEMIR MARTINEZ - IFSC
- Unidade: IFSC
- DOI: 10.1186/s13007-022-00910-1
- Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES; IMAGEM; MADEIRA
- Keywords: Wood species identification; Wood anatomical sections; Texture analysis; Machine vision; Machine learning
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Plant Methods
- ISSN: 1746-4811
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 18, n. 1, p. 79-1-79-17, Feb. 2022
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by
-
ABNT
SILVA, Núbia Rosa da et al. Improved wood species identification based on multi-view imagery of the three anatomical planes. Plant Methods, v. 18, n. 1, p. 79-1-79-17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1186/s13007-022-00910-1. Acesso em: 27 set. 2024. -
APA
Silva, N. R. da, Deklerck, V., Baetens, J. M., Bulcke, J. V. den, Ridder, M. D., Rousseau, M., et al. (2022). Improved wood species identification based on multi-view imagery of the three anatomical planes. Plant Methods, 18( 1), 79-1-79-17. doi:10.1186/s13007-022-00910-1 -
NLM
Silva NR da, Deklerck V, Baetens JM, Bulcke JV den, Ridder MD, Rousseau M, Bruno OM, Beeckman H, Acker JV, Baets BD, Verwaeren J. Improved wood species identification based on multi-view imagery of the three anatomical planes [Internet]. Plant Methods. 2022 ; 18( 1): 79-1-79-17.[citado 2024 set. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s13007-022-00910-1 -
Vancouver
Silva NR da, Deklerck V, Baetens JM, Bulcke JV den, Ridder MD, Rousseau M, Bruno OM, Beeckman H, Acker JV, Baets BD, Verwaeren J. Improved wood species identification based on multi-view imagery of the three anatomical planes [Internet]. Plant Methods. 2022 ; 18( 1): 79-1-79-17.[citado 2024 set. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s13007-022-00910-1 - Composição de mapas caóticos usando deep-zoom para aprimoramento de PRNG
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Informações sobre o DOI: 10.1186/s13007-022-00910-1 (Fonte: oaDOI API)
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