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Trabalho de evento
Deep depth completion of low-cost sensor indoor RGB-D using Euclidean distance-based weighted loss and edge-aware refinement (2022)
Castro, Augusto Ribeiro ; Grassi Júnior, Valdir ; Ponti, Moacir Antonelli
Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications - VISIGRAPP. Unidades: EESC, ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISÃO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES NEURAIS
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ABNT
CASTRO, Augusto Ribeiro e GRASSI JÚNIOR, Valdir e PONTI, Moacir Antonelli. Deep depth completion of low-cost sensor indoor RGB-D using Euclidean distance-based weighted loss and edge-aware refinement. 2022, Anais.. Lisboa: SciTePress, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.5220/0010915300003124. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Castro, A. R., Grassi Júnior, V., & Ponti, M. A. (2022). Deep depth completion of low-cost sensor indoor RGB-D using Euclidean distance-based weighted loss and edge-aware refinement. In Proceedings. Lisboa: SciTePress. doi:10.5220/0010915300003124
NLM
Castro AR, Grassi Júnior V, Ponti MA. Deep depth completion of low-cost sensor indoor RGB-D using Euclidean distance-based weighted loss and edge-aware refinement [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0010915300003124
Vancouver
Castro AR, Grassi Júnior V, Ponti MA. Deep depth completion of low-cost sensor indoor RGB-D using Euclidean distance-based weighted loss and edge-aware refinement [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0010915300003124
Trabalho de evento
Sketchformer: transformer-based representation for sketched structure (2020)
Ribeiro, Leo Sampaio Ferraz ; Bui, Tu ; Collomosse, John ; Ponti, Moacir Antonelli
Source: Proceedings. Conference titles: IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition - CVPR. Unidade: ICMC
Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, COMPUTAÇÃO GRÁFICA
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ABNT
RIBEIRO, Leo Sampaio Ferraz et al. Sketchformer: transformer-based representation for sketched structure. 2020, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.01416. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Ribeiro, L. S. F., Bui, T., Collomosse, J., & Ponti, M. A. (2020). Sketchformer: transformer-based representation for sketched structure. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CVPR42600.2020.01416
NLM
Ribeiro LSF, Bui T, Collomosse J, Ponti MA. Sketchformer: transformer-based representation for sketched structure [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.01416
Vancouver
Ribeiro LSF, Bui T, Collomosse J, Ponti MA. Sketchformer: transformer-based representation for sketched structure [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.01416
Trabalho de evento-anais periodico
Homogeneity index as stopping criterion for anisotropic diffusion filter (2019)
Santos, Fernando Pereira dos ; Ponti, Moacir Antonelli
Source: Lecture Notes in Computer Science. Conference titles: International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns - CAIP. Unidade: ICMC
Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, COMPUTAÇÃO GRÁFICA
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ABNT
SANTOS, Fernando Pereira dos e PONTI, Moacir Antonelli. Homogeneity index as stopping criterion for anisotropic diffusion filter. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-29891-3_24. Acesso em: 06 nov. 2024. , 2019
APA
Santos, F. P. dos, & Ponti, M. A. (2019). Homogeneity index as stopping criterion for anisotropic diffusion filter. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-29891-3_24
NLM
Santos FP dos, Ponti MA. Homogeneity index as stopping criterion for anisotropic diffusion filter [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2019 ; 11679 269-280.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-29891-3_24
Vancouver
Santos FP dos, Ponti MA. Homogeneity index as stopping criterion for anisotropic diffusion filter [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2019 ; 11679 269-280.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-29891-3_24
Trabalho de evento-anais periodico
Deep convolutional neural networks and noisy images (2018)
Nazaré, Tiago Santana de ; Costa, Gabriel B. Paranhos da; Contato, Welinton A; Ponti, Moacir Antonelli
Source: Lecture Notes in Computer Science. Conference titles: Iberoamerican Congress on Pattern Recognition - CIARP : Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES NEURAIS
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ABNT
NAZARÉ, Tiago Santana de et al. Deep convolutional neural networks and noisy images. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-319-75193-1_50. Acesso em: 06 nov. 2024. , 2018
APA
Nazaré, T. S. de, Costa, G. B. P. da, Contato, W. A., & Ponti, M. A. (2018). Deep convolutional neural networks and noisy images. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-319-75193-1_50
NLM
Nazaré TS de, Costa GBP da, Contato WA, Ponti MA. Deep convolutional neural networks and noisy images [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2018 ; 10657 416-424.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-75193-1_50
Vancouver
Nazaré TS de, Costa GBP da, Contato WA, Ponti MA. Deep convolutional neural networks and noisy images [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2018 ; 10657 416-424.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-75193-1_50
Trabalho de evento
Unsupervised representation learning using convolutional and stacked auto-encoders: a domain and cross-domain feature space analysis (2018)
Cavallari, Gabriel B; Ribeiro, Leonardo Sampaio F; Ponti, Moacir Antonelli
Source: Proceedings. Conference titles: Conference on Graphics, Patterns and Images - SIBGRAPI. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
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ABNT
CAVALLARI, Gabriel B e RIBEIRO, Leonardo Sampaio F e PONTI, Moacir Antonelli. Unsupervised representation learning using convolutional and stacked auto-encoders: a domain and cross-domain feature space analysis. 2018, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI.2018.00063. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Cavallari, G. B., Ribeiro, L. S. F., & Ponti, M. A. (2018). Unsupervised representation learning using convolutional and stacked auto-encoders: a domain and cross-domain feature space analysis. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/SIBGRAPI.2018.00063
NLM
Cavallari GB, Ribeiro LSF, Ponti MA. Unsupervised representation learning using convolutional and stacked auto-encoders: a domain and cross-domain feature space analysis [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI.2018.00063
Vancouver
Cavallari GB, Ribeiro LSF, Ponti MA. Unsupervised representation learning using convolutional and stacked auto-encoders: a domain and cross-domain feature space analysis [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI.2018.00063
Parte de monografia/livro
Como funciona o deep learning (2017)
Ponti, Moacir Antonelli ; Costa, Gabriel B. Paranhos da
Source: Tópicos em gerenciamento de dados e informações 2017. Conference titles: Brazilian Symposium on Databases - SBBD. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PONTI, Moacir Antonelli e COSTA, Gabriel B. Paranhos da. Como funciona o deep learning. Tópicos em gerenciamento de dados e informações 2017. Tradução . Uberlândia: SBC, 2017. . Disponível em: http://sbbd.org.br/2017/wp-content/uploads/sites/3/2017/10/topicos-em-gerenciamento-de-dados-e-informacoes-2017.pdf. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Ponti, M. A., & Costa, G. B. P. da. (2017). Como funciona o deep learning. In Tópicos em gerenciamento de dados e informações 2017. Uberlândia: SBC. Recuperado de http://sbbd.org.br/2017/wp-content/uploads/sites/3/2017/10/topicos-em-gerenciamento-de-dados-e-informacoes-2017.pdf
NLM
Ponti MA, Costa GBP da. Como funciona o deep learning [Internet]. In: Tópicos em gerenciamento de dados e informações 2017. Uberlândia: SBC; 2017. [citado 2024 nov. 06 ] Available from: http://sbbd.org.br/2017/wp-content/uploads/sites/3/2017/10/topicos-em-gerenciamento-de-dados-e-informacoes-2017.pdf
Vancouver
Ponti MA, Costa GBP da. Como funciona o deep learning [Internet]. In: Tópicos em gerenciamento de dados e informações 2017. Uberlândia: SBC; 2017. [citado 2024 nov. 06 ] Available from: http://sbbd.org.br/2017/wp-content/uploads/sites/3/2017/10/topicos-em-gerenciamento-de-dados-e-informacoes-2017.pdf
Artigo de periodico
A decision cognizant Kullback-Leibler divergence (2017)
Ponti, Moacir Antonelli ; Kittler, Josef; Riva, Mateus; Campos, Teófilo de; Zor, Cemre
Source: Pattern Recognition. Unidade: ICMC
Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PONTI, Moacir Antonelli et al. A decision cognizant Kullback-Leibler divergence. Pattern Recognition, v. 61, n. Ja 2017, p. 470-478, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2016.08.018. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Ponti, M. A., Kittler, J., Riva, M., Campos, T. de, & Zor, C. (2017). A decision cognizant Kullback-Leibler divergence. Pattern Recognition, 61( Ja 2017), 470-478. doi:10.1016/j.patcog.2016.08.018
NLM
Ponti MA, Kittler J, Riva M, Campos T de, Zor C. A decision cognizant Kullback-Leibler divergence [Internet]. Pattern Recognition. 2017 ; 61( Ja 2017): 470-478.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2016.08.018
Vancouver
Ponti MA, Kittler J, Riva M, Campos T de, Zor C. A decision cognizant Kullback-Leibler divergence [Internet]. Pattern Recognition. 2017 ; 61( Ja 2017): 470-478.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2016.08.018
Trabalho de evento
Everything you wanted to know about deep learning for computer vision but were afraid to ask (2017)
Ponti, Moacir Antonelli ; Ribeiro, Leonardo S. F; Nazaré, Tiago Santana de ; Bui, Tu; Collomosse, John
Source: Proceedings. Conference titles: Conference on Graphics, Patterns and Images - SIBGRAPI. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISÃO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PONTI, Moacir Antonelli et al. Everything you wanted to know about deep learning for computer vision but were afraid to ask. 2017, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI-T.2017.12. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Ponti, M. A., Ribeiro, L. S. F., Nazaré, T. S. de, Bui, T., & Collomosse, J. (2017). Everything you wanted to know about deep learning for computer vision but were afraid to ask. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/SIBGRAPI-T.2017.12
NLM
Ponti MA, Ribeiro LSF, Nazaré TS de, Bui T, Collomosse J. Everything you wanted to know about deep learning for computer vision but were afraid to ask [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI-T.2017.12
Vancouver
Ponti MA, Ribeiro LSF, Nazaré TS de, Bui T, Collomosse J. Everything you wanted to know about deep learning for computer vision but were afraid to ask [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI-T.2017.12
Trabalho de evento
Optical-flow features empirical mode decomposition for motion anomaly detection (2017)
Ponti, Moacir Antonelli ; Nazaré, Tiago Santana de ; Kittler, Josef
Source: Proceedings. Conference titles: IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - ICASSP. Unidade: ICMC
Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, BANCO DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PONTI, Moacir Antonelli e NAZARÉ, Tiago Santana de e KITTLER, Josef. Optical-flow features empirical mode decomposition for motion anomaly detection. 2017, Anais.. Piscataway: IEEE, 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICASSP.2017.7952387. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Ponti, M. A., Nazaré, T. S. de, & Kittler, J. (2017). Optical-flow features empirical mode decomposition for motion anomaly detection. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/ICASSP.2017.7952387
NLM
Ponti MA, Nazaré TS de, Kittler J. Optical-flow features empirical mode decomposition for motion anomaly detection [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICASSP.2017.7952387
Vancouver
Ponti MA, Nazaré TS de, Kittler J. Optical-flow features empirical mode decomposition for motion anomaly detection [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICASSP.2017.7952387
Artigo de periodico
Compact descriptors for sketch-based image retrieval using a triplet loss convolutional neural network (2017)
Bui, T; Ribeiro, L; Ponti, Moacir Antonelli ; Collomosse, J
Source: Computer Vision and Image Understanding. Unidade: ICMC
Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BUI, T et al. Compact descriptors for sketch-based image retrieval using a triplet loss convolutional neural network. Computer Vision and Image Understanding, v. No 2017, p. 27-37, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.cviu.2017.06.007. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Bui, T., Ribeiro, L., Ponti, M. A., & Collomosse, J. (2017). Compact descriptors for sketch-based image retrieval using a triplet loss convolutional neural network. Computer Vision and Image Understanding, No 2017, 27-37. doi:10.1016/j.cviu.2017.06.007
NLM
Bui T, Ribeiro L, Ponti MA, Collomosse J. Compact descriptors for sketch-based image retrieval using a triplet loss convolutional neural network [Internet]. Computer Vision and Image Understanding. 2017 ; No 2017 27-37.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cviu.2017.06.007
Vancouver
Bui T, Ribeiro L, Ponti MA, Collomosse J. Compact descriptors for sketch-based image retrieval using a triplet loss convolutional neural network [Internet]. Computer Vision and Image Understanding. 2017 ; No 2017 27-37.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cviu.2017.06.007
Artigo de periodico
Image restoration using gradient iteration and constraints for band extrapolation (2016)
Ponti, Moacir Antonelli ; Helou, Elias Salomão ; Mascarenhas, Nelson D. D.; Ferreira, Paulo J. S. G.
Source: IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. Unidade: ICMC
Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PONTI, Moacir Antonelli et al. Image restoration using gradient iteration and constraints for band extrapolation. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, v. Fe 2016, n. 1, p. 71-80, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/JSTSP.2015.2493978. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Ponti, M. A., Helou, E. S., Mascarenhas, N. D. D., & Ferreira, P. J. S. G. (2016). Image restoration using gradient iteration and constraints for band extrapolation. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, Fe 2016( 1), 71-80. doi:10.1109/JSTSP.2015.2493978
NLM
Ponti MA, Helou ES, Mascarenhas NDD, Ferreira PJSG. Image restoration using gradient iteration and constraints for band extrapolation [Internet]. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. 2016 ; Fe 2016( 1): 71-80.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1109/JSTSP.2015.2493978
Vancouver
Ponti MA, Helou ES, Mascarenhas NDD, Ferreira PJSG. Image restoration using gradient iteration and constraints for band extrapolation [Internet]. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. 2016 ; Fe 2016( 1): 71-80.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1109/JSTSP.2015.2493978
Trabalho de evento
An empirical study on the effects of different types of noise in image classification tasks (2016)
Costa, Gabriel B. Paranhos da; Contato, Welinton A; Nazaré, Tiago Santana de ; Batista Neto, João do Espírito Santo ; Ponti, Moacir Antonelli
Source: Proceedings. Conference titles: Workshop de Visão Computacional - WVC. Unidade: ICMC
Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, VISÃO COMPUTACIONAL, COMPUTAÇÃO GRÁFICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COSTA, Gabriel B. Paranhos da et al. An empirical study on the effects of different types of noise in image classification tasks. 2016, Anais.. Campo Grande: Universidade Católica Dom Bosco - UCDB, 2016. Disponível em: http://wvc2016.weebly.com/uploads/1/3/5/3/13538287/final_program_wvc2016_proceedings.pdf. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Costa, G. B. P. da, Contato, W. A., Nazaré, T. S. de, Batista Neto, J. do E. S., & Ponti, M. A. (2016). An empirical study on the effects of different types of noise in image classification tasks. In Proceedings. Campo Grande: Universidade Católica Dom Bosco - UCDB. Recuperado de http://wvc2016.weebly.com/uploads/1/3/5/3/13538287/final_program_wvc2016_proceedings.pdf
NLM
Costa GBP da, Contato WA, Nazaré TS de, Batista Neto J do ES, Ponti MA. An empirical study on the effects of different types of noise in image classification tasks [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: http://wvc2016.weebly.com/uploads/1/3/5/3/13538287/final_program_wvc2016_proceedings.pdf
Vancouver
Costa GBP da, Contato WA, Nazaré TS de, Batista Neto J do ES, Ponti MA. An empirical study on the effects of different types of noise in image classification tasks [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: http://wvc2016.weebly.com/uploads/1/3/5/3/13538287/final_program_wvc2016_proceedings.pdf
Artigo de periodico
Image quantization as a dimensionality reduction procedure in color and texture feature extraction (2016)
Ponti, Moacir Antonelli ; Nazaré, Tiago Santana de ; Thumé, Gabriela S
Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PONTI, Moacir Antonelli e NAZARÉ, Tiago Santana de e THUMÉ, Gabriela S. Image quantization as a dimensionality reduction procedure in color and texture feature extraction. Neurocomputing, v. 173, n. Ja 2016, p. 385-396, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.04.114. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Ponti, M. A., Nazaré, T. S. de, & Thumé, G. S. (2016). Image quantization as a dimensionality reduction procedure in color and texture feature extraction. Neurocomputing, 173( Ja 2016), 385-396. doi:10.1016/j.neucom.2015.04.114
NLM
Ponti MA, Nazaré TS de, Thumé GS. Image quantization as a dimensionality reduction procedure in color and texture feature extraction [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 173( Ja 2016): 385-396.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.04.114
Vancouver
Ponti MA, Nazaré TS de, Thumé GS. Image quantization as a dimensionality reduction procedure in color and texture feature extraction [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 173( Ja 2016): 385-396.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.04.114
Trabalho de evento
One-class to multi-class model update using the class-incremental optimum-path forest classifier (2016)
Riva, Mateus; Ponti, Moacir Antonelli ; Campos, Teófilo de
Source: Proceedings. Conference titles: European Conference on Artificial Intelligence - ECAI. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, COMPUTAÇÃO GRÁFICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIVA, Mateus e PONTI, Moacir Antonelli e CAMPOS, Teófilo de. One-class to multi-class model update using the class-incremental optimum-path forest classifier. 2016, Anais.. Amsterdam: IOS Press, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.3233/978-1-61499-672-9-216. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Riva, M., Ponti, M. A., & Campos, T. de. (2016). One-class to multi-class model update using the class-incremental optimum-path forest classifier. In Proceedings. Amsterdam: IOS Press. doi:10.3233/978-1-61499-672-9-216
NLM
Riva M, Ponti MA, Campos T de. One-class to multi-class model update using the class-incremental optimum-path forest classifier [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.3233/978-1-61499-672-9-216
Vancouver
Riva M, Ponti MA, Campos T de. One-class to multi-class model update using the class-incremental optimum-path forest classifier [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.3233/978-1-61499-672-9-216
Trabalho de evento
Aprendizado multi-instâncias e redes convolucionais aplicados a recuperação de imagens baseada em conteúdo e rascunhos (2016)
Ribeiro, Leonardo S. F; Bui, Tu; Collomosse, John; Ponti, Moacir Antonelli
Source: Proceedings. Conference titles: Conference on Graphics, Patterns and Images - SIBGRAPI. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBEIRO, Leonardo S. F et al. Aprendizado multi-instâncias e redes convolucionais aplicados a recuperação de imagens baseada em conteúdo e rascunhos. 2016, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2016. Disponível em: http://urlib.net/8JMKD3MGPAW/3MC6FPE. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Ribeiro, L. S. F., Bui, T., Collomosse, J., & Ponti, M. A. (2016). Aprendizado multi-instâncias e redes convolucionais aplicados a recuperação de imagens baseada em conteúdo e rascunhos. In Proceedings. Porto Alegre: SBC. Recuperado de http://urlib.net/8JMKD3MGPAW/3MC6FPE
NLM
Ribeiro LSF, Bui T, Collomosse J, Ponti MA. Aprendizado multi-instâncias e redes convolucionais aplicados a recuperação de imagens baseada em conteúdo e rascunhos [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: http://urlib.net/8JMKD3MGPAW/3MC6FPE
Vancouver
Ribeiro LSF, Bui T, Collomosse J, Ponti MA. Aprendizado multi-instâncias e redes convolucionais aplicados a recuperação de imagens baseada em conteúdo e rascunhos [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: http://urlib.net/8JMKD3MGPAW/3MC6FPE
Artigo de periodico
Precision agriculture: using low-cost systems to acquire low-altitude images (2016)
Ponti, Moacir Antonelli ; Chaves, Arthur A; Jorge, Fábio R; Costa, Gabriel B. P; Colturato, Adimara; Branco, Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo
Source: IEEE Computer Graphics and Applications. Unidade: ICMC
Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, SISTEMAS DISTRIBUÍDOS, PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE, AGRICULTURA DE PRECISÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PONTI, Moacir Antonelli et al. Precision agriculture: using low-cost systems to acquire low-altitude images. IEEE Computer Graphics and Applications, v. 36, n. 4, p. 14-20, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/MCG.2016.69. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Ponti, M. A., Chaves, A. A., Jorge, F. R., Costa, G. B. P., Colturato, A., & Branco, K. R. L. J. C. (2016). Precision agriculture: using low-cost systems to acquire low-altitude images. IEEE Computer Graphics and Applications, 36( 4), 14-20. doi:10.1109/MCG.2016.69
NLM
Ponti MA, Chaves AA, Jorge FR, Costa GBP, Colturato A, Branco KRLJC. Precision agriculture: using low-cost systems to acquire low-altitude images [Internet]. IEEE Computer Graphics and Applications. 2016 ; 36( 4): 14-20.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1109/MCG.2016.69
Vancouver
Ponti MA, Chaves AA, Jorge FR, Costa GBP, Colturato A, Branco KRLJC. Precision agriculture: using low-cost systems to acquire low-altitude images [Internet]. IEEE Computer Graphics and Applications. 2016 ; 36( 4): 14-20.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1109/MCG.2016.69
Trabalho de evento
Improving non-local video denoising with local binary patterns and image quantization (2016)
Contato, Welinton A; Nazaré, Tiago Santana de ; Costa, Gabriel B. Paranhos da; Ponti, Moacir Antonelli ; Batista Neto, João do Espírito Santo
Source: Proceedings. Conference titles: Conference on Graphics, Patterns and Images - SIBGRAPI. Unidade: ICMC
Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
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ABNT
CONTATO, Welinton A et al. Improving non-local video denoising with local binary patterns and image quantization. 2016, Anais.. Piscataway: IEEE, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI.2016.041. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Contato, W. A., Nazaré, T. S. de, Costa, G. B. P. da, Ponti, M. A., & Batista Neto, J. do E. S. (2016). Improving non-local video denoising with local binary patterns and image quantization. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/SIBGRAPI.2016.041
NLM
Contato WA, Nazaré TS de, Costa GBP da, Ponti MA, Batista Neto J do ES. Improving non-local video denoising with local binary patterns and image quantization [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI.2016.041
Vancouver
Contato WA, Nazaré TS de, Costa GBP da, Ponti MA, Batista Neto J do ES. Improving non-local video denoising with local binary patterns and image quantization [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI.2016.041
Trabalho de evento
Color description of low resolution images using fast bitwise quantization and border-interior classification (2015)
Ponti, Moacir Antonelli ; Picon, Camila T
Source: Proceedings. Conference titles: IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing - ICASSP. Unidade: ICMC
Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PONTI, Moacir Antonelli e PICON, Camila T. Color description of low resolution images using fast bitwise quantization and border-interior classification. 2015, Anais.. Piscataway: IEEE, 2015. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICASSP.2015.7178200. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Ponti, M. A., & Picon, C. T. (2015). Color description of low resolution images using fast bitwise quantization and border-interior classification. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/ICASSP.2015.7178200
NLM
Ponti MA, Picon CT. Color description of low resolution images using fast bitwise quantization and border-interior classification [Internet]. Proceedings. 2015 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICASSP.2015.7178200
Vancouver
Ponti MA, Picon CT. Color description of low resolution images using fast bitwise quantization and border-interior classification [Internet]. Proceedings. 2015 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICASSP.2015.7178200
Trabalho de evento-resumo periodico
Learning features on acceleration data for fall risk computer-aided diagnosis (2015)
Ponti, Moacir Antonelli ; Oliveira, C. L; Bet, P; Castro, P. C
Source: The Gerontologist. Conference titles: Annual Scientific Meeting of the Gerontological Society of America - GSA. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PONTI, Moacir Antonelli et al. Learning features on acceleration data for fall risk computer-aided diagnosis. The Gerontologist. Cary: Oxford University Press. Disponível em: https://doi.org/10.1093/geront/gnv349.13. Acesso em: 06 nov. 2024. , 2015
APA
Ponti, M. A., Oliveira, C. L., Bet, P., & Castro, P. C. (2015). Learning features on acceleration data for fall risk computer-aided diagnosis. The Gerontologist. Cary: Oxford University Press. doi:10.1093/geront/gnv349.13
NLM
Ponti MA, Oliveira CL, Bet P, Castro PC. Learning features on acceleration data for fall risk computer-aided diagnosis [Internet]. The Gerontologist. 2015 ; 55 45.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1093/geront/gnv349.13
Vancouver
Ponti MA, Oliveira CL, Bet P, Castro PC. Learning features on acceleration data for fall risk computer-aided diagnosis [Internet]. The Gerontologist. 2015 ; 55 45.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1093/geront/gnv349.13

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