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Trabalho de evento
Patterns detection in ECG signal applied to biometric recognition (2015)
Passos, Henrique dos Santos; Costa, Daniel Moura Martins da; Peres, Sarajane Marques; Lima, Clodoaldo Aparecido de Moraes
Source: Proceedings. Conference titles: Workshop de Visão Computacional - WVC. Unidade: EACH
Subjects: BIOMETRIA, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ELETROCARDIOGRAFIA
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ABNT
PASSOS, Henrique dos Santos et al. Patterns detection in ECG signal applied to biometric recognition. 2015, Anais.. São Carlos: EESC-SP, 2015. . Acesso em: 09 dez. 2025.
APA
Passos, H. dos S., Costa, D. M. M. da, Peres, S. M., & Lima, C. A. de M. (2015). Patterns detection in ECG signal applied to biometric recognition. In Proceedings. São Carlos: EESC-SP.
NLM
Passos H dos S, Costa DMM da, Peres SM, Lima CA de M. Patterns detection in ECG signal applied to biometric recognition. Proceedings. 2015 ;[citado 2025 dez. 09 ]
Vancouver
Passos H dos S, Costa DMM da, Peres SM, Lima CA de M. Patterns detection in ECG signal applied to biometric recognition. Proceedings. 2015 ;[citado 2025 dez. 09 ]
Trabalho de evento
Um estudo comparativo das estratégias de fusão no nível de característica para sistemas biométricos multimodais baseados em face e íris (2015)
Costa, Daniel Moura Martins da; Passos, Henrique dos Santos; Peres, Sarajane Marques; Lima, Clodoaldo Aparecido de Moraes
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Symposium on Information System - SBSI. Unidade: EACH
Subjects: BIOMETRIA, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ÍRIS
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ABNT
COSTA, Daniel Moura Martins da et al. Um estudo comparativo das estratégias de fusão no nível de característica para sistemas biométricos multimodais baseados em face e íris. 2015, Anais.. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2015. Disponível em: http://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1029&context=sbis2015. Acesso em: 09 dez. 2025.
APA
Costa, D. M. M. da, Passos, H. dos S., Peres, S. M., & Lima, C. A. de M. (2015). Um estudo comparativo das estratégias de fusão no nível de característica para sistemas biométricos multimodais baseados em face e íris. In Proceedings. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação - SBC. Recuperado de http://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1029&context=sbis2015
NLM
Costa DMM da, Passos H dos S, Peres SM, Lima CA de M. Um estudo comparativo das estratégias de fusão no nível de característica para sistemas biométricos multimodais baseados em face e íris [Internet]. Proceedings. 2015 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: http://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1029&context=sbis2015
Vancouver
Costa DMM da, Passos H dos S, Peres SM, Lima CA de M. Um estudo comparativo das estratégias de fusão no nível de característica para sistemas biométricos multimodais baseados em face e íris [Internet]. Proceedings. 2015 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: http://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1029&context=sbis2015
Trabalho de evento
Iris recognition using support vector machine and least squares support vector machine: a comparative study (2015)
Costa, Daniel Moura Martins da; Passos, Henrique dos Santos; Peres, Sarajane Marques; Lima, Clodoaldo Aparecido de Moraes
Source: Proceedings. Conference titles: Workshop de Visão Computacional - WVC. Unidade: EACH
Subjects: BIOMETRIA, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ÍRIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COSTA, Daniel Moura Martins da et al. Iris recognition using support vector machine and least squares support vector machine: a comparative study. 2015, Anais.. São Carlos: EESC-USP, 2015. . Acesso em: 09 dez. 2025.
APA
Costa, D. M. M. da, Passos, H. dos S., Peres, S. M., & Lima, C. A. de M. (2015). Iris recognition using support vector machine and least squares support vector machine: a comparative study. In Proceedings. São Carlos: EESC-USP.
NLM
Costa DMM da, Passos H dos S, Peres SM, Lima CA de M. Iris recognition using support vector machine and least squares support vector machine: a comparative study. Proceedings. 2015 ;[citado 2025 dez. 09 ]
Vancouver
Costa DMM da, Passos H dos S, Peres SM, Lima CA de M. Iris recognition using support vector machine and least squares support vector machine: a comparative study. Proceedings. 2015 ;[citado 2025 dez. 09 ]
Trabalho de evento
Aprendizado de máquina em sistemas de recomendação baseados em conteúdo textual: uma revisão sistemática (2015)
Brunialti, Lucas Fernandes; Peres, Sarajane Marques; Silva, Valdinei Freire da ; Lima, Clodoaldo Aparecido de Moraes
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Symposium on Information System - SBSI. Unidade: EACH
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, INTERNET (SISTEMAS;RECOMENDAÇÃO)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BRUNIALTI, Lucas Fernandes et al. Aprendizado de máquina em sistemas de recomendação baseados em conteúdo textual: uma revisão sistemática. 2015, Anais.. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2015. Disponível em: http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/sbsi/2015/029.pdf. Acesso em: 09 dez. 2025.
APA
Brunialti, L. F., Peres, S. M., Silva, V. F. da, & Lima, C. A. de M. (2015). Aprendizado de máquina em sistemas de recomendação baseados em conteúdo textual: uma revisão sistemática. In Proceedings. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação - SBC. Recuperado de http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/sbsi/2015/029.pdf
NLM
Brunialti LF, Peres SM, Silva VF da, Lima CA de M. Aprendizado de máquina em sistemas de recomendação baseados em conteúdo textual: uma revisão sistemática [Internet]. Proceedings. 2015 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/sbsi/2015/029.pdf
Vancouver
Brunialti LF, Peres SM, Silva VF da, Lima CA de M. Aprendizado de máquina em sistemas de recomendação baseados em conteúdo textual: uma revisão sistemática [Internet]. Proceedings. 2015 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/sbsi/2015/029.pdf

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