ReP USP - Resultado da busca

Artigo de periodico
Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations (2024)
Ribas, Lucas Correia ; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Condori, Rayner Harold Montes ; Bruno, Odemir Martinez
Source: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES COMPLEXAS, TEXTURA
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ABNT
RIBAS, Lucas Correia et al. Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations. Physica A, v. 635, p. 129518-1-129518-15, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129518. Acesso em: 27 jun. 2024.
APA
Ribas, L. C., Scabini, L. F. dos S., Condori, R. H. M., & Bruno, O. M. (2024). Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations. Physica A, 635, 129518-1-129518-15. doi:10.1016/j.physa.2024.129518
NLM
Ribas LC, Scabini LF dos S, Condori RHM, Bruno OM. Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations [Internet]. Physica A. 2024 ; 635 129518-1-129518-15.[citado 2024 jun. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129518
Vancouver
Ribas LC, Scabini LF dos S, Condori RHM, Bruno OM. Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations [Internet]. Physica A. 2024 ; 635 129518-1-129518-15.[citado 2024 jun. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129518
Artigo de jornal
IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno] (2024)
Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Bruno, Odemir Martinez
Source: Jornal da USP. Unidade: IFSC
Subjects: FÍSICA, TEXTURA, CIÊNCIA, INOVAÇÃO, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, FÍSICA COMPUTACIONAL
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ABNT
SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos e BRUNO, Odemir Martinez. IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno]. Tradução . Jornal da USP, São Paulo, 2024. Disponível em: https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/. Acesso em: 27 jun. 2024.
APA
Scabini, L. F. dos S., & Bruno, O. M. (2024). IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno]. Jornal da USP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/
NLM
Scabini LF dos S, Bruno OM. IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno] [Internet]. Jornal da USP. 2024 ;[citado 2024 jun. 27 ] Available from: https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/
Vancouver
Scabini LF dos S, Bruno OM. IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno] [Internet]. Jornal da USP. 2024 ;[citado 2024 jun. 27 ] Available from: https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/
Artigo de periodico
Local complex features learned by randomized neural networks for texture analysis (2024)
Ribas, Lucas Correia ; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Sá Júnior, Jarbas Joaci de Mesquita; Bruno, Odemir Martinez
Source: Pattern Analysis and Applications. Unidade: IFSC
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, TEXTURA
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ABNT
RIBAS, Lucas Correia et al. Local complex features learned by randomized neural networks for texture analysis. Pattern Analysis and Applications, v. 27, p. 23-1-23-12, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10044-024-01230-x. Acesso em: 27 jun. 2024.
APA
Ribas, L. C., Scabini, L. F. dos S., Sá Júnior, J. J. de M., & Bruno, O. M. (2024). Local complex features learned by randomized neural networks for texture analysis. Pattern Analysis and Applications, 27, 23-1-23-12. doi:10.1007/s10044-024-01230-x
NLM
Ribas LC, Scabini LF dos S, Sá Júnior JJ de M, Bruno OM. Local complex features learned by randomized neural networks for texture analysis [Internet]. Pattern Analysis and Applications. 2024 ; 27 23-1-23-12.[citado 2024 jun. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10044-024-01230-x
Vancouver
Ribas LC, Scabini LF dos S, Sá Júnior JJ de M, Bruno OM. Local complex features learned by randomized neural networks for texture analysis [Internet]. Pattern Analysis and Applications. 2024 ; 27 23-1-23-12.[citado 2024 jun. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10044-024-01230-x
Artigo de periodico
Randomized neural network based signature for color texture classification prism dimension (2019)
Sá Junior, Jarbas Joaci de Mesquita; Backes, André Ricardo; Bruno, Odemir Martinez
Source: Multidimensional Systems and Signal Processing. Unidade: IFSC
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, FRACTAIS, TEXTURA
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ABNT
SÁ JUNIOR, Jarbas Joaci de Mesquita e BACKES, André Ricardo e BRUNO, Odemir Martinez. Randomized neural network based signature for color texture classification prism dimension. Multidimensional Systems and Signal Processing, v. 30, n. 3, p. 1171-1186, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11045-018-0600-6. Acesso em: 27 jun. 2024.
APA
Sá Junior, J. J. de M., Backes, A. R., & Bruno, O. M. (2019). Randomized neural network based signature for color texture classification prism dimension. Multidimensional Systems and Signal Processing, 30( 3), 1171-1186. doi:10.1007/s11045-018-0600-6
NLM
Sá Junior JJ de M, Backes AR, Bruno OM. Randomized neural network based signature for color texture classification prism dimension [Internet]. Multidimensional Systems and Signal Processing. 2019 ; 30( 3): 1171-1186.[citado 2024 jun. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11045-018-0600-6
Vancouver
Sá Junior JJ de M, Backes AR, Bruno OM. Randomized neural network based signature for color texture classification prism dimension [Internet]. Multidimensional Systems and Signal Processing. 2019 ; 30( 3): 1171-1186.[citado 2024 jun. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11045-018-0600-6

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