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MASILI, Mauro. Cálculo do ultravioleta solar que atinge o olho, com e sem óculos de sol, em função do campo de visão. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-19102022-091030/. Acesso em: 13 jun. 2025.
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Masili, M. (2022). Cálculo do ultravioleta solar que atinge o olho, com e sem óculos de sol, em função do campo de visão (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-19102022-091030/
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Masili M. Cálculo do ultravioleta solar que atinge o olho, com e sem óculos de sol, em função do campo de visão [Internet]. 2022 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-19102022-091030/
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Masili M. Cálculo do ultravioleta solar que atinge o olho, com e sem óculos de sol, em função do campo de visão [Internet]. 2022 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-19102022-091030/
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BARCELLOS, William. Reconhecimento biométrico usando a região periocular e o olho por meio de extração de características texturais de camadas profundas de uma CNN. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-16082022-103558/. Acesso em: 13 jun. 2025.
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Barcellos, W. (2022). Reconhecimento biométrico usando a região periocular e o olho por meio de extração de características texturais de camadas profundas de uma CNN (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-16082022-103558/
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Barcellos W. Reconhecimento biométrico usando a região periocular e o olho por meio de extração de características texturais de camadas profundas de uma CNN [Internet]. 2022 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-16082022-103558/
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Barcellos W. Reconhecimento biométrico usando a região periocular e o olho por meio de extração de características texturais de camadas profundas de uma CNN [Internet]. 2022 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-16082022-103558/
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FERRAZ, Carolina Toledo et al. A comparison among keyframe extraction techniques for CNN classification based on video periocular images. Multimedia Tools and Applications, v. 80, n. 8, p. 12843-12856, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11042-020-10384-9. Acesso em: 13 jun. 2025.
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Ferraz, C. T., Barcellos, W., Pereira Junior, O., Borges, T. T. N., Manzato, M. G., Gonzaga, A., & Saito, J. H. (2021). A comparison among keyframe extraction techniques for CNN classification based on video periocular images. Multimedia Tools and Applications, 80( 8), 12843-12856. doi:10.1007/s11042-020-10384-9
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Ferraz CT, Barcellos W, Pereira Junior O, Borges TTN, Manzato MG, Gonzaga A, Saito JH. A comparison among keyframe extraction techniques for CNN classification based on video periocular images [Internet]. Multimedia Tools and Applications. 2021 ; 80( 8): 12843-12856.[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-020-10384-9
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Ferraz CT, Barcellos W, Pereira Junior O, Borges TTN, Manzato MG, Gonzaga A, Saito JH. A comparison among keyframe extraction techniques for CNN classification based on video periocular images [Internet]. Multimedia Tools and Applications. 2021 ; 80( 8): 12843-12856.[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-020-10384-9
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LANGONI, Virgílio de Melo e GONZAGA, Adilson. Evaluating dynamic texture descriptors to recognize human iris in video image sequence. Pattern Analysis and Applications, v. 23, p. 771-784, 2020Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1007/s10044-019-00836-w. Acesso em: 13 jun. 2025.
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Langoni, V. de M., & Gonzaga, A. (2020). Evaluating dynamic texture descriptors to recognize human iris in video image sequence. Pattern Analysis and Applications, 23, 771-784. doi:10.1007/s10044-019-00836-w
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Langoni V de M, Gonzaga A. Evaluating dynamic texture descriptors to recognize human iris in video image sequence [Internet]. Pattern Analysis and Applications. 2020 ; 23 771-784.[citado 2025 jun. 13 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1007/s10044-019-00836-w
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Langoni V de M, Gonzaga A. Evaluating dynamic texture descriptors to recognize human iris in video image sequence [Internet]. Pattern Analysis and Applications. 2020 ; 23 771-784.[citado 2025 jun. 13 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1007/s10044-019-00836-w
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PEREIRA JUNIOR, Osmando et al. A novel fusion-based texture descriptor to improve the detection of architectural distortion in digital mammography. Journal of Digital Imaging, p. 1-17, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10278-020-00391-5. Acesso em: 13 jun. 2025.
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Pereira Junior, O., Oliveira, H. C. R. de, Ferraz, C. T., Saito, J. H., Vieira, M. A. da C., & Gonzaga, A. (2020). A novel fusion-based texture descriptor to improve the detection of architectural distortion in digital mammography. Journal of Digital Imaging, 1-17. doi:10.1007/s10278-020-00391-5
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Pereira Junior O, Oliveira HCR de, Ferraz CT, Saito JH, Vieira MA da C, Gonzaga A. A novel fusion-based texture descriptor to improve the detection of architectural distortion in digital mammography [Internet]. Journal of Digital Imaging. 2020 ; 1-17.[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10278-020-00391-5
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Pereira Junior O, Oliveira HCR de, Ferraz CT, Saito JH, Vieira MA da C, Gonzaga A. A novel fusion-based texture descriptor to improve the detection of architectural distortion in digital mammography [Internet]. Journal of Digital Imaging. 2020 ; 1-17.[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10278-020-00391-5
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PEREIRA JUNIOR, Osmando. Novos operadores de fusão aplicados a descritores de textura. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-06012020-160732/. Acesso em: 13 jun. 2025.
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Pereira Junior O. Novos operadores de fusão aplicados a descritores de textura [Internet]. 2019 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-06012020-160732/
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DALAPICOLA, Rodolfo Coelho et al. Impact of facial expressions on the accuracy of a CNN performing periocular recognition. 2019, Anais.. Piscataway, NJ, USA: IEEE, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2019.00077. Acesso em: 13 jun. 2025.
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Dalapicola, R. C., Queiroga, R. T. V., Ferraz, C. T., Borges, T. T. N., Saito, J. H., & Gonzaga, A. (2019). Impact of facial expressions on the accuracy of a CNN performing periocular recognition. In Proceedings. Piscataway, NJ, USA: IEEE. doi:10.1109/BRACIS.2019.00077
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Dalapicola RC, Queiroga RTV, Ferraz CT, Borges TTN, Saito JH, Gonzaga A. Impact of facial expressions on the accuracy of a CNN performing periocular recognition [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2019.00077
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Dalapicola RC, Queiroga RTV, Ferraz CT, Borges TTN, Saito JH, Gonzaga A. Impact of facial expressions on the accuracy of a CNN performing periocular recognition [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2019.00077
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BARCELLOS, William et al. Evaluation of fine tuning and feature extraction methods in biometric periocular recognition. 2019, Anais.. Porto Alegre, RS: SBC, 2019. . Acesso em: 13 jun. 2025.
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Barcellos, W., Shitara, N. H., Ferraz, C. T., Queiroga, R. T. V., Saito, J. H., & Gonzaga, A. (2019). Evaluation of fine tuning and feature extraction methods in biometric periocular recognition. In Proceedings. Porto Alegre, RS: SBC.
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Barcellos W, Shitara NH, Ferraz CT, Queiroga RTV, Saito JH, Gonzaga A. Evaluation of fine tuning and feature extraction methods in biometric periocular recognition. Proceedings. 2019 ;[citado 2025 jun. 13 ]
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Barcellos W, Shitara NH, Ferraz CT, Queiroga RTV, Saito JH, Gonzaga A. Evaluation of fine tuning and feature extraction methods in biometric periocular recognition. Proceedings. 2019 ;[citado 2025 jun. 13 ]
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SOUZA, Jones Mendonça de e GONZAGA, Adilson. Human iris feature extraction under pupil size variation using local texture descriptors. Multimedia Tools and Applications, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11042-019-7371-4. Acesso em: 13 jun. 2025.
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Souza, J. M. de, & Gonzaga, A. (2019). Human iris feature extraction under pupil size variation using local texture descriptors. Multimedia Tools and Applications. doi:10.1007/s11042-019-7371-4
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Souza JM de, Gonzaga A. Human iris feature extraction under pupil size variation using local texture descriptors [Internet]. Multimedia Tools and Applications. 2019 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-019-7371-4
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Souza JM de, Gonzaga A. Human iris feature extraction under pupil size variation using local texture descriptors [Internet]. Multimedia Tools and Applications. 2019 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-019-7371-4
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OLIVEIRA, Helder Cesar Rodrigues de et al. A cross-cutting approach for tracking architectural distortion locii on digital breast tomosynthesis slices. Biomedical signal processing and control, v. 50, p. 92-102, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2019.01.001. Acesso em: 13 jun. 2025.
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Oliveira, H. C. R. de, Mencattini, A., Casti, P., Catani, J. H., Barros, N. de, Gonzaga, A., et al. (2019). A cross-cutting approach for tracking architectural distortion locii on digital breast tomosynthesis slices. Biomedical signal processing and control, 50, 92-102. doi:10.1016/j.bspc.2019.01.001
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Oliveira HCR de, Mencattini A, Casti P, Catani JH, Barros N de, Gonzaga A, Martinelli E, Vieira MA da C. A cross-cutting approach for tracking architectural distortion locii on digital breast tomosynthesis slices [Internet]. Biomedical signal processing and control. 2019 ; 50 92-102.[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2019.01.001
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Oliveira HCR de, Mencattini A, Casti P, Catani JH, Barros N de, Gonzaga A, Martinelli E, Vieira MA da C. A cross-cutting approach for tracking architectural distortion locii on digital breast tomosynthesis slices [Internet]. Biomedical signal processing and control. 2019 ; 50 92-102.[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2019.01.001
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FERRAZ, Carolina Toledo et al. Evaluation of convolutional neural networks for raw food texture classification under variations of lighting conditions. 2018, Anais.. Porto Alegre: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2018. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/b8ee5039-0201-4853-a7af-c70ad283e3c9/sysno3190748_trabalho%2008%20-%20Evaluation%20of%20convolutional%20neural%20networks%20for%20raw%20food%20texture%20classification%20under%20variations%20of%20lighting%20conditions.%20%28SIBGRAPI%2C%202018%29.pdf. Acesso em: 13 jun. 2025.
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Ferraz, C. T., Borges, T. T. N., Cavichiolli, A., Gonzaga, A., & Saito, J. H. (2018). Evaluation of convolutional neural networks for raw food texture classification under variations of lighting conditions. In Proceedings. Porto Alegre: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/b8ee5039-0201-4853-a7af-c70ad283e3c9/sysno3190748_trabalho%2008%20-%20Evaluation%20of%20convolutional%20neural%20networks%20for%20raw%20food%20texture%20classification%20under%20variations%20of%20lighting%20conditions.%20%28SIBGRAPI%2C%202018%29.pdf
NLM
Ferraz CT, Borges TTN, Cavichiolli A, Gonzaga A, Saito JH. Evaluation of convolutional neural networks for raw food texture classification under variations of lighting conditions [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/b8ee5039-0201-4853-a7af-c70ad283e3c9/sysno3190748_trabalho%2008%20-%20Evaluation%20of%20convolutional%20neural%20networks%20for%20raw%20food%20texture%20classification%20under%20variations%20of%20lighting%20conditions.%20%28SIBGRAPI%2C%202018%29.pdf
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Ferraz CT, Borges TTN, Cavichiolli A, Gonzaga A, Saito JH. Evaluation of convolutional neural networks for raw food texture classification under variations of lighting conditions [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/b8ee5039-0201-4853-a7af-c70ad283e3c9/sysno3190748_trabalho%2008%20-%20Evaluation%20of%20convolutional%20neural%20networks%20for%20raw%20food%20texture%20classification%20under%20variations%20of%20lighting%20conditions.%20%28SIBGRAPI%2C%202018%29.pdf
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SOUZA, Jones Mendonça de e GONZAGA, Adilson. Biometric iris classification when the eye’s pupil reacts to light. 2018, Anais.. Natal: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2018. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/bcafa583-8861-49a2-a263-539ad1967f42/sysno3190684_trabalho%2014%20-%20Biometric%20iris%20classification%20when%20the%20eye%E2%80%99s%20pupil%20reacts%20to%20light.%20%28Workshop%20de%20Vis%C3%A3o%20Computacional%2C%202017%29.pdf. Acesso em: 13 jun. 2025.
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Souza, J. M. de, & Gonzaga, A. (2018). Biometric iris classification when the eye’s pupil reacts to light. In Anais. Natal: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/bcafa583-8861-49a2-a263-539ad1967f42/sysno3190684_trabalho%2014%20-%20Biometric%20iris%20classification%20when%20the%20eye%E2%80%99s%20pupil%20reacts%20to%20light.%20%28Workshop%20de%20Vis%C3%A3o%20Computacional%2C%202017%29.pdf
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Souza JM de, Gonzaga A. Biometric iris classification when the eye’s pupil reacts to light [Internet]. Anais. 2018 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/bcafa583-8861-49a2-a263-539ad1967f42/sysno3190684_trabalho%2014%20-%20Biometric%20iris%20classification%20when%20the%20eye%E2%80%99s%20pupil%20reacts%20to%20light.%20%28Workshop%20de%20Vis%C3%A3o%20Computacional%2C%202017%29.pdf
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Souza JM de, Gonzaga A. Biometric iris classification when the eye’s pupil reacts to light [Internet]. Anais. 2018 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/bcafa583-8861-49a2-a263-539ad1967f42/sysno3190684_trabalho%2014%20-%20Biometric%20iris%20classification%20when%20the%20eye%E2%80%99s%20pupil%20reacts%20to%20light.%20%28Workshop%20de%20Vis%C3%A3o%20Computacional%2C%202017%29.pdf
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FACCINI, Fábio Augusto Gonçalves e GONZAGA, Adilson. Accuracy performance evaluation of a CNN for classifying images corrupted by noise. 2018, Anais.. [S.l.]: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2018. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/7ea2a591-6cc2-40e3-960d-4dbcc8c16778/sysno3190572_trabalho%2007%20-%20Accuracy%20performance%20evaluation%20of%20a%20CNN%20for%20classifying%20images%20corrupted%20by%20noise.%20%28Workshop%20de%20Vis%C3%A3o%20Computacional%2C%202018%29.pdf. Acesso em: 13 jun. 2025.
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Faccini, F. A. G., & Gonzaga, A. (2018). Accuracy performance evaluation of a CNN for classifying images corrupted by noise. In Anais. Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/7ea2a591-6cc2-40e3-960d-4dbcc8c16778/sysno3190572_trabalho%2007%20-%20Accuracy%20performance%20evaluation%20of%20a%20CNN%20for%20classifying%20images%20corrupted%20by%20noise.%20%28Workshop%20de%20Vis%C3%A3o%20Computacional%2C%202018%29.pdf
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Faccini FAG, Gonzaga A. Accuracy performance evaluation of a CNN for classifying images corrupted by noise [Internet]. Anais. 2018 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/7ea2a591-6cc2-40e3-960d-4dbcc8c16778/sysno3190572_trabalho%2007%20-%20Accuracy%20performance%20evaluation%20of%20a%20CNN%20for%20classifying%20images%20corrupted%20by%20noise.%20%28Workshop%20de%20Vis%C3%A3o%20Computacional%2C%202018%29.pdf
Vancouver
Faccini FAG, Gonzaga A. Accuracy performance evaluation of a CNN for classifying images corrupted by noise [Internet]. Anais. 2018 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/7ea2a591-6cc2-40e3-960d-4dbcc8c16778/sysno3190572_trabalho%2007%20-%20Accuracy%20performance%20evaluation%20of%20a%20CNN%20for%20classifying%20images%20corrupted%20by%20noise.%20%28Workshop%20de%20Vis%C3%A3o%20Computacional%2C%202018%29.pdf
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NEGRI, Tamiris Trevisan et al. Extended color local mapped pattern for color texture classification under varying illumination. Journal of Electronic Imaging, v. 27, n. Ja/Feb. 2018, p. 011008(1-12), 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1117/1.JEI.27.1.011008. Acesso em: 13 jun. 2025.
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Negri, T. T., Zhou, F., Obradovic, Z., & Gonzaga, A. (2018). Extended color local mapped pattern for color texture classification under varying illumination. Journal of Electronic Imaging, 27( Ja/Feb. 2018), 011008(1-12). doi:10.1117/1.JEI.27.1.011008
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Negri TT, Zhou F, Obradovic Z, Gonzaga A. Extended color local mapped pattern for color texture classification under varying illumination [Internet]. Journal of Electronic Imaging. 2018 ; 27( Ja/Feb. 2018): 011008(1-12).[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1117/1.JEI.27.1.011008
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Negri TT, Zhou F, Obradovic Z, Gonzaga A. Extended color local mapped pattern for color texture classification under varying illumination [Internet]. Journal of Electronic Imaging. 2018 ; 27( Ja/Feb. 2018): 011008(1-12).[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1117/1.JEI.27.1.011008
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MORAES, Diego Rafael. Segmentação de imagens coloridas baseada na mistura de cores e redes neurais. 2018. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-26042018-110144/. Acesso em: 13 jun. 2025.
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Moraes, D. R. (2018). Segmentação de imagens coloridas baseada na mistura de cores e redes neurais (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-26042018-110144/
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Moraes DR. Segmentação de imagens coloridas baseada na mistura de cores e redes neurais [Internet]. 2018 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-26042018-110144/
Vancouver
Moraes DR. Segmentação de imagens coloridas baseada na mistura de cores e redes neurais [Internet]. 2018 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-26042018-110144/
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LOURO, Antonio H. F. e GONZAGA, Adilson. Detection of curvatures in the retina. Would it be possible? 2018, Anais.. [S.l.]: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2018. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/0436d70e-ea7a-4e4c-8a72-4fc9a10cb815/sysno3190605_trabalho%2006%20-%20Detection%20of%20Curvatures%20in%20the%20Retina.%20Would%20it%20be%20Possible.%20%28Workshop%20de%20Vis%C3%A3o%20Computacional%2C%202018%29.pdf. Acesso em: 13 jun. 2025.
APA
Louro, A. H. F., & Gonzaga, A. (2018). Detection of curvatures in the retina. Would it be possible? In Anais. Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/0436d70e-ea7a-4e4c-8a72-4fc9a10cb815/sysno3190605_trabalho%2006%20-%20Detection%20of%20Curvatures%20in%20the%20Retina.%20Would%20it%20be%20Possible.%20%28Workshop%20de%20Vis%C3%A3o%20Computacional%2C%202018%29.pdf
NLM
Louro AHF, Gonzaga A. Detection of curvatures in the retina. Would it be possible? [Internet]. Anais. 2018 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/0436d70e-ea7a-4e4c-8a72-4fc9a10cb815/sysno3190605_trabalho%2006%20-%20Detection%20of%20Curvatures%20in%20the%20Retina.%20Would%20it%20be%20Possible.%20%28Workshop%20de%20Vis%C3%A3o%20Computacional%2C%202018%29.pdf
Vancouver
Louro AHF, Gonzaga A. Detection of curvatures in the retina. Would it be possible? [Internet]. Anais. 2018 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/0436d70e-ea7a-4e4c-8a72-4fc9a10cb815/sysno3190605_trabalho%2006%20-%20Detection%20of%20Curvatures%20in%20the%20Retina.%20Would%20it%20be%20Possible.%20%28Workshop%20de%20Vis%C3%A3o%20Computacional%2C%202018%29.pdf
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ABNT
NEGRI, Tamiris Trevisan et al. A robust descriptor for color texture classification under varying illumination. 2018, Anais.. Setúbal: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2018. Disponível em: http://dx.doi.org/10.5220/0006143403780388. Acesso em: 13 jun. 2025.
APA
Negri, T. T., Zhou, F., Obradovic, Z., & Gonzaga, A. (2018). A robust descriptor for color texture classification under varying illumination. In Proceedings, v. 4. Setúbal: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.5220/0006143403780388
NLM
Negri TT, Zhou F, Obradovic Z, Gonzaga A. A robust descriptor for color texture classification under varying illumination [Internet]. Proceedings, v. 4. 2018 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: http://dx.doi.org/10.5220/0006143403780388
Vancouver
Negri TT, Zhou F, Obradovic Z, Gonzaga A. A robust descriptor for color texture classification under varying illumination [Internet]. Proceedings, v. 4. 2018 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: http://dx.doi.org/10.5220/0006143403780388
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ABNT
MORAES, Diego Rafael e GONZAGA, Adilson. Multi-class segmentation of satellite images by color mixture and neural network. 2018, Anais.. Natal: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2018. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/fc0a6432-b78d-44db-9a26-46d594f402c7/sysno3190685_trabalho%2013%20-%20Multi-class%20Segmentation%20of%20Satellite%20Images%20by%20Color%20Mixture%20and%20Neural%20Network.%20%28Workshop%20de%20Vis%C3%A3o%20Computacional%2C%202017%29%20%281%29.pdf. Acesso em: 13 jun. 2025.
APA
Moraes, D. R., & Gonzaga, A. (2018). Multi-class segmentation of satellite images by color mixture and neural network. In Anais. Natal: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/fc0a6432-b78d-44db-9a26-46d594f402c7/sysno3190685_trabalho%2013%20-%20Multi-class%20Segmentation%20of%20Satellite%20Images%20by%20Color%20Mixture%20and%20Neural%20Network.%20%28Workshop%20de%20Vis%C3%A3o%20Computacional%2C%202017%29%20%281%29.pdf
NLM
Moraes DR, Gonzaga A. Multi-class segmentation of satellite images by color mixture and neural network [Internet]. Anais. 2018 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/fc0a6432-b78d-44db-9a26-46d594f402c7/sysno3190685_trabalho%2013%20-%20Multi-class%20Segmentation%20of%20Satellite%20Images%20by%20Color%20Mixture%20and%20Neural%20Network.%20%28Workshop%20de%20Vis%C3%A3o%20Computacional%2C%202017%29%20%281%29.pdf
Vancouver
Moraes DR, Gonzaga A. Multi-class segmentation of satellite images by color mixture and neural network [Internet]. Anais. 2018 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/fc0a6432-b78d-44db-9a26-46d594f402c7/sysno3190685_trabalho%2013%20-%20Multi-class%20Segmentation%20of%20Satellite%20Images%20by%20Color%20Mixture%20and%20Neural%20Network.%20%28Workshop%20de%20Vis%C3%A3o%20Computacional%2C%202017%29%20%281%29.pdf
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NEGRI, Tamiris Trevisan e VIEIRA, Raissa Tavares e GONZAGA, Adilson. Color texture classification by using opponent color and local mapped pattern. 2018, Anais.. Natal: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2018. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/eb0f6b63-35ec-4d9b-a57e-1bbe4d4827eb/sysno3190678_trabalho%2015%20-%20Color%20Texture%20Classification%20by%20using%20Opponent%20Color%20and%20Local%20Mapped%20Pattern.%20%28Workshop%20de%20Vis%C3%A3o%20Computacional%2C%202017%29%20%281%29.pdf. Acesso em: 13 jun. 2025.
APA
Negri, T. T., Vieira, R. T., & Gonzaga, A. (2018). Color texture classification by using opponent color and local mapped pattern. In Anais. Natal: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/eb0f6b63-35ec-4d9b-a57e-1bbe4d4827eb/sysno3190678_trabalho%2015%20-%20Color%20Texture%20Classification%20by%20using%20Opponent%20Color%20and%20Local%20Mapped%20Pattern.%20%28Workshop%20de%20Vis%C3%A3o%20Computacional%2C%202017%29%20%281%29.pdf
NLM
Negri TT, Vieira RT, Gonzaga A. Color texture classification by using opponent color and local mapped pattern [Internet]. Anais. 2018 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/eb0f6b63-35ec-4d9b-a57e-1bbe4d4827eb/sysno3190678_trabalho%2015%20-%20Color%20Texture%20Classification%20by%20using%20Opponent%20Color%20and%20Local%20Mapped%20Pattern.%20%28Workshop%20de%20Vis%C3%A3o%20Computacional%2C%202017%29%20%281%29.pdf
Vancouver
Negri TT, Vieira RT, Gonzaga A. Color texture classification by using opponent color and local mapped pattern [Internet]. Anais. 2018 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/eb0f6b63-35ec-4d9b-a57e-1bbe4d4827eb/sysno3190678_trabalho%2015%20-%20Color%20Texture%20Classification%20by%20using%20Opponent%20Color%20and%20Local%20Mapped%20Pattern.%20%28Workshop%20de%20Vis%C3%A3o%20Computacional%2C%202017%29%20%281%29.pdf
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VIEIRA, Raissa Tavares e NEGRI, Tamiris Trevisan e GONZAGA, Adilson. Improving the classification of rotated images by adding the signal and magnitude information to a local texture descriptor. Multimedia Tools and Applications, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11042-018-6204-1. Acesso em: 13 jun. 2025.
APA
Vieira, R. T., Negri, T. T., & Gonzaga, A. (2018). Improving the classification of rotated images by adding the signal and magnitude information to a local texture descriptor. Multimedia Tools and Applications. doi:10.1007/s11042-018-6204-1
NLM
Vieira RT, Negri TT, Gonzaga A. Improving the classification of rotated images by adding the signal and magnitude information to a local texture descriptor [Internet]. Multimedia Tools and Applications. 2018 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-018-6204-1
Vancouver
Vieira RT, Negri TT, Gonzaga A. Improving the classification of rotated images by adding the signal and magnitude information to a local texture descriptor [Internet]. Multimedia Tools and Applications. 2018 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-018-6204-1
