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  • Source: Pattern Recognition. Unidade: ICMC

    Subjects: TEORIA DOS GRAFOS, ESTUDO DE CASO, MAPEAMENTO CEREBRAL

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    • ABNT

      COSTA, Lilia et al. Evaluating brain group structure methods using hierarchical dynamic models. Pattern Recognition, v. 155, p. 1-13, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110687. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Costa, L., Anacleto, O., Nascimento, D. C., Smith, J. Q., Queen, C. M., Louzada, F., & Nichols, T. (2024). Evaluating brain group structure methods using hierarchical dynamic models. Pattern Recognition, 155, 1-13. doi:10.1016/j.patcog.2024.110687
    • NLM

      Costa L, Anacleto O, Nascimento DC, Smith JQ, Queen CM, Louzada F, Nichols T. Evaluating brain group structure methods using hierarchical dynamic models [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 155 1-13.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110687
    • Vancouver

      Costa L, Anacleto O, Nascimento DC, Smith JQ, Queen CM, Louzada F, Nichols T. Evaluating brain group structure methods using hierarchical dynamic models [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 155 1-13.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110687
  • Source: Pattern Recognition. Unidades: IFSC, EP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, TEXTURA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      ZIELINSKI, Kallil Miguel Caparroz et al. A network classification method based on density time evolution patterns extracted from network automata. Pattern Recognition, v. 146, p. 109802-1-109802-13 + supplementary materials, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109946. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Zielinski, K. M. C., Ribas, L. C., Machicao, J., & Bruno, O. M. (2024). A network classification method based on density time evolution patterns extracted from network automata. Pattern Recognition, 146, 109802-1-109802-13 + supplementary materials. doi:10.1016/j.patcog.2023.109946
    • NLM

      Zielinski KMC, Ribas LC, Machicao J, Bruno OM. A network classification method based on density time evolution patterns extracted from network automata [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 146 109802-1-109802-13 + supplementary materials.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109946
    • Vancouver

      Zielinski KMC, Ribas LC, Machicao J, Bruno OM. A network classification method based on density time evolution patterns extracted from network automata [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 146 109802-1-109802-13 + supplementary materials.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109946
  • Source: Pattern Recognition. Unidade: IME

    Subjects: RECONHECIMENTO DE IMAGEM, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, IMAGEM POR RESSONÂNCIA MAGNÉTICA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      OLIVEIRA, Hugo Neves de et al. Meta-learners for few-shot weakly-supervised medical image segmentation. Pattern Recognition, v. 153, n. artigo 110471, p. 1-13, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110471. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Oliveira, H. N. de, Gama, P. H. T., Bloch, I., & César Júnior, R. M. (2024). Meta-learners for few-shot weakly-supervised medical image segmentation. Pattern Recognition, 153( artigo 110471), 1-13. doi:10.1016/j.patcog.2024.110471
    • NLM

      Oliveira HN de, Gama PHT, Bloch I, César Júnior RM. Meta-learners for few-shot weakly-supervised medical image segmentation [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 153( artigo 110471): 1-13.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110471
    • Vancouver

      Oliveira HN de, Gama PHT, Bloch I, César Júnior RM. Meta-learners for few-shot weakly-supervised medical image segmentation [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 153( artigo 110471): 1-13.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110471
  • Source: Pattern Recognition. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, TEXTURA, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      RIBAS, Lucas Correia e BRUNO, Odemir Martinez. Learning a complex network representation for shape classification. Pattern Recognition, v. 154, p. 110566-1-110566-10 + supplementary data, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110566. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Ribas, L. C., & Bruno, O. M. (2024). Learning a complex network representation for shape classification. Pattern Recognition, 154, 110566-1-110566-10 + supplementary data. doi:10.1016/j.patcog.2024.110566
    • NLM

      Ribas LC, Bruno OM. Learning a complex network representation for shape classification [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 154 110566-1-110566-10 + supplementary data.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110566
    • Vancouver

      Ribas LC, Bruno OM. Learning a complex network representation for shape classification [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 154 110566-1-110566-10 + supplementary data.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110566
  • Source: Pattern Recognition. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, TEXTURA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos et al. RADAM: texture recognition through randomized aggregated encoding of deep activation maps. Pattern Recognition, v. No 2023, p. 109802-1-109802-13 + supplementary materials, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109802. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Scabini, L. F. dos S., Zielinski, K. M. C., Ribas, L. C., Gonçalves, W. N., Baets, B. D., & Bruno, O. M. (2023). RADAM: texture recognition through randomized aggregated encoding of deep activation maps. Pattern Recognition, No 2023, 109802-1-109802-13 + supplementary materials. doi:10.1016/j.patcog.2023.109802
    • NLM

      Scabini LF dos S, Zielinski KMC, Ribas LC, Gonçalves WN, Baets BD, Bruno OM. RADAM: texture recognition through randomized aggregated encoding of deep activation maps [Internet]. Pattern Recognition. 2023 ; No 2023 109802-1-109802-13 + supplementary materials.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109802
    • Vancouver

      Scabini LF dos S, Zielinski KMC, Ribas LC, Gonçalves WN, Baets BD, Bruno OM. RADAM: texture recognition through randomized aggregated encoding of deep activation maps [Internet]. Pattern Recognition. 2023 ; No 2023 109802-1-109802-13 + supplementary materials.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109802
  • Source: Pattern Recognition. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, TEXTURA

    Versão AceitaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      RIBAS, Lucas Correia et al. Fusion of complex networks and randomized neural networks for texture analysis. Pattern Recognition, v. 103, p. 107189-1-107189-10, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2019.107189. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Ribas, L. C., Sá Júnior, J. J. de M., Scabini, L. F. dos S., & Bruno, O. M. (2020). Fusion of complex networks and randomized neural networks for texture analysis. Pattern Recognition, 103, 107189-1-107189-10. doi:10.1016/j.patcog.2019.107189
    • NLM

      Ribas LC, Sá Júnior JJ de M, Scabini LF dos S, Bruno OM. Fusion of complex networks and randomized neural networks for texture analysis [Internet]. Pattern Recognition. 2020 ; 103 107189-1-107189-10.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2019.107189
    • Vancouver

      Ribas LC, Sá Júnior JJ de M, Scabini LF dos S, Bruno OM. Fusion of complex networks and randomized neural networks for texture analysis [Internet]. Pattern Recognition. 2020 ; 103 107189-1-107189-10.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2019.107189
  • Source: Pattern Recognition. Unidade: IME

    Assunto: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      ATASHPAZ-GARGARI, Esmaeil et al. A fast Branch-and-Bound algorithm for U-curve feature selection. Pattern Recognition, v. 73, p. 172-188, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2017.08.013. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Atashpaz-Gargari, E., Reis, M. da S., Braga-Neto, U. M., Barrera, J., & Dougherty, E. R. (2018). A fast Branch-and-Bound algorithm for U-curve feature selection. Pattern Recognition, 73, 172-188. doi:10.1016/j.patcog.2017.08.013
    • NLM

      Atashpaz-Gargari E, Reis M da S, Braga-Neto UM, Barrera J, Dougherty ER. A fast Branch-and-Bound algorithm for U-curve feature selection [Internet]. Pattern Recognition. 2018 ; 73 172-188.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2017.08.013
    • Vancouver

      Atashpaz-Gargari E, Reis M da S, Braga-Neto UM, Barrera J, Dougherty ER. A fast Branch-and-Bound algorithm for U-curve feature selection [Internet]. Pattern Recognition. 2018 ; 73 172-188.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2017.08.013
  • Source: Pattern Recognition. Unidade: IME

    Assunto: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      MONTAGNER, Igor dos Santos e HIRATA, Nina Sumiko Tomita e HIRATA JÚNIOR, Roberto. Staff removal using image operator learning. Pattern Recognition, v. 63, p. 310-320, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2016.10.002. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Montagner, I. dos S., Hirata, N. S. T., & Hirata Júnior, R. (2017). Staff removal using image operator learning. Pattern Recognition, 63, 310-320. doi:10.1016/j.patcog.2016.10.002
    • NLM

      Montagner I dos S, Hirata NST, Hirata Júnior R. Staff removal using image operator learning [Internet]. Pattern Recognition. 2017 ;63 310-320.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2016.10.002
    • Vancouver

      Montagner I dos S, Hirata NST, Hirata Júnior R. Staff removal using image operator learning [Internet]. Pattern Recognition. 2017 ;63 310-320.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2016.10.002
  • Source: Pattern Recognition. Unidade: IFSC

    Subjects: FRACTAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, TEXTURA (ANÁLISE)

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      GONÇALVES, Wesley Nunes e BRUNO, Odemir Martinez. Combining fractal and deterministic walkers for texture analysis and classification. Pattern Recognition, v. No 2013, n. 11, p. 2953-2968, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2013.03.012. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Gonçalves, W. N., & Bruno, O. M. (2013). Combining fractal and deterministic walkers for texture analysis and classification. Pattern Recognition, No 2013( 11), 2953-2968. doi:10.1016/j.patcog.2013.03.012
    • NLM

      Gonçalves WN, Bruno OM. Combining fractal and deterministic walkers for texture analysis and classification [Internet]. Pattern Recognition. 2013 ; No 2013( 11): 2953-2968.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2013.03.012
    • Vancouver

      Gonçalves WN, Bruno OM. Combining fractal and deterministic walkers for texture analysis and classification [Internet]. Pattern Recognition. 2013 ; No 2013( 11): 2953-2968.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2013.03.012
  • Source: Pattern Recognition. Unidade: IFSC

    Subjects: FRACTAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, TEXTURA (ANÁLISE)

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      BACKES, André Ricardo e CASANOVA, Dalcimar e BRUNO, Odemir Martinez. Color texture analysis based on fractal descriptors. Pattern Recognition, v. 45, n. 5, p. 1984-1992, 2012Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2011.11.009. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Backes, A. R., Casanova, D., & Bruno, O. M. (2012). Color texture analysis based on fractal descriptors. Pattern Recognition, 45( 5), 1984-1992. doi:10.1016/j.patcog.2011.11.009
    • NLM

      Backes AR, Casanova D, Bruno OM. Color texture analysis based on fractal descriptors [Internet]. Pattern Recognition. 2012 ; 45( 5): 1984-1992.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2011.11.009
    • Vancouver

      Backes AR, Casanova D, Bruno OM. Color texture analysis based on fractal descriptors [Internet]. Pattern Recognition. 2012 ; 45( 5): 1984-1992.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2011.11.009
  • Source: Pattern Recognition. Unidade: FFCLRP

    Assunto: OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      RIS, Marcelo e BARRERA, Júnior e MARTINS JUNIOR, David C. U-curve: a branch-and-bound optimization algorithm for U-shaped cost functions on Boolean lattices applied to the feature selection problem. Pattern Recognition, v. 43, n. 3, p. 557-568, 2010Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2009.08.018. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Ris, M., Barrera, J., & Martins Junior, D. C. (2010). U-curve: a branch-and-bound optimization algorithm for U-shaped cost functions on Boolean lattices applied to the feature selection problem. Pattern Recognition, 43( 3), 557-568. doi:10.1016/j.patcog.2009.08.018
    • NLM

      Ris M, Barrera J, Martins Junior DC. U-curve: a branch-and-bound optimization algorithm for U-shaped cost functions on Boolean lattices applied to the feature selection problem [Internet]. Pattern Recognition. 2010 ; 43( 3): 557-568.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2009.08.018
    • Vancouver

      Ris M, Barrera J, Martins Junior DC. U-curve: a branch-and-bound optimization algorithm for U-shaped cost functions on Boolean lattices applied to the feature selection problem [Internet]. Pattern Recognition. 2010 ; 43( 3): 557-568.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2009.08.018
  • Source: Pattern Recognition. Unidade: ICMC

    Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      BACKES, André Ricardo e CASANOVA, Dalcimar e BRUNO, Odemir Martinez. A complex network-based approach for boundary shape analysis. Pattern Recognition, v. 42, n. 1, p. 54-67, 2009Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2008.07.006. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Backes, A. R., Casanova, D., & Bruno, O. M. (2009). A complex network-based approach for boundary shape analysis. Pattern Recognition, 42( 1), 54-67. doi:10.1016/j.patcog.2008.07.006
    • NLM

      Backes AR, Casanova D, Bruno OM. A complex network-based approach for boundary shape analysis [Internet]. Pattern Recognition. 2009 ; 42( 1): 54-67.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2008.07.006
    • Vancouver

      Backes AR, Casanova D, Bruno OM. A complex network-based approach for boundary shape analysis [Internet]. Pattern Recognition. 2009 ; 42( 1): 54-67.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2008.07.006
  • Source: Pattern Recognition. Unidade: IFSC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      FALCÃO, A. X. Multiscale skeletons by image foresting transform and its application to neuromorphometry. Pattern Recognition, v. 35, n. 7, p. 1571-1582, 2002Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/s0031-3203(01)00148-0. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Falcão, A. X. (2002). Multiscale skeletons by image foresting transform and its application to neuromorphometry. Pattern Recognition, 35( 7), 1571-1582. doi:10.1016/s0031-3203(01)00148-0
    • NLM

      Falcão AX. Multiscale skeletons by image foresting transform and its application to neuromorphometry [Internet]. Pattern Recognition. 2002 ;35( 7): 1571-1582.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/s0031-3203(01)00148-0
    • Vancouver

      Falcão AX. Multiscale skeletons by image foresting transform and its application to neuromorphometry [Internet]. Pattern Recognition. 2002 ;35( 7): 1571-1582.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/s0031-3203(01)00148-0
  • Source: Pattern Recognition. Unidade: IFSC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, INSTRUMENTAÇÃO (FÍSICA)

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      COSTA, Luciano da Fontoura. Estimating derivates and curvature of open curves. Pattern Recognition, v. No 2002, n. 11, p. 2445-2451, 2002Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/s0031-3203(01)00212-6. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Costa, L. da F. (2002). Estimating derivates and curvature of open curves. Pattern Recognition, No 2002( 11), 2445-2451. doi:10.1016/s0031-3203(01)00212-6
    • NLM

      Costa L da F. Estimating derivates and curvature of open curves [Internet]. Pattern Recognition. 2002 ; No 2002( 11): 2445-2451.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/s0031-3203(01)00212-6
    • Vancouver

      Costa L da F. Estimating derivates and curvature of open curves [Internet]. Pattern Recognition. 2002 ; No 2002( 11): 2445-2451.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/s0031-3203(01)00212-6
  • Source: Pattern Recognition. Unidade: IFSC

    Subjects: INSTRUMENTAÇÃO (FÍSICA), SIMULAÇÃO, COMPUTAÇÃO APLICADA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      CÉSAR JÚNIOR, Roberto Marcondes e COSTA, Luciano da Fontoura. Towards effective planar shape representation with multiscale digital curvature analysis based on signal processing techniques. Pattern Recognition, v. 29, n. 9 , p. 1559-1569, 1996Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/0031-3203(96)00007-6. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      César Júnior, R. M., & Costa, L. da F. (1996). Towards effective planar shape representation with multiscale digital curvature analysis based on signal processing techniques. Pattern Recognition, 29( 9 ), 1559-1569. doi:10.1016/0031-3203(96)00007-6
    • NLM

      César Júnior RM, Costa L da F. Towards effective planar shape representation with multiscale digital curvature analysis based on signal processing techniques [Internet]. Pattern Recognition. 1996 ; 29( 9 ): 1559-1569.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/0031-3203(96)00007-6
    • Vancouver

      César Júnior RM, Costa L da F. Towards effective planar shape representation with multiscale digital curvature analysis based on signal processing techniques [Internet]. Pattern Recognition. 1996 ; 29( 9 ): 1559-1569.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/0031-3203(96)00007-6

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