Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: BRUNO, ODEMIR MARTINEZ - IFSC ; RIBAS, LUCAS CORREIA - IFSC
- Unidade: IFSC
- DOI: 10.5753/ctd.2022.223252
- Subjects: REDES COMPLEXAS; REDES NEURAIS; VISÃO COMPUTACIONAL; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; RECONHECIMENTO DE PADRÕES
- Keywords: Aprendizado de Máquina; Redes Neurais Artificiais
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher: Sociedade Brasileira da Computação - SBC
- Publisher place: Porto Alegre
- Date published: 2022
- Source:
- Conference titles: Congresso da Sociedade Brasileira de Computação - CSBC
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
RIBAS, Lucas Correia e BRUNO, Odemir Martinez. Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional. 2022, Anais.. Porto Alegre: Sociedade Brasileira da Computação - SBC, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.5753/ctd.2022.223252. Acesso em: 20 mar. 2026. -
APA
Ribas, L. C., & Bruno, O. M. (2022). Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional. In Anais. Porto Alegre: Sociedade Brasileira da Computação - SBC. doi:10.5753/ctd.2022.223252 -
NLM
Ribas LC, Bruno OM. Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2026 mar. 20 ] Available from: https://doi.org/10.5753/ctd.2022.223252 -
Vancouver
Ribas LC, Bruno OM. Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2026 mar. 20 ] Available from: https://doi.org/10.5753/ctd.2022.223252 - “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
- Dynamic texture classification using deterministic partially self-avoiding walks on networks
- A fractal-based approach to network characterization applied to texture analysis
- A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative
- Deterministic partially self-avoiding walks on networks for natural shapes classification
- Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification
- Aprendizado de características texturais complexas com redes neurais randomizadas em grafos
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