1 resultado para suicidal ideation
em Portal de Revistas Científicas Complutenses - Espanha
Filtro por publicador
- Repository Napier (1)
- Academic Archive On-line (Karlstad University; Sweden) (1)
- Academic Archive On-line (Stockholm University; Sweden) (1)
- AMS Tesi di Dottorato - Alm@DL - Università di Bologna (1)
- Aston University Research Archive (8)
- Biblioteca Digital da Produção Intelectual da Universidade de São Paulo (7)
- Biblioteca Digital da Produção Intelectual da Universidade de São Paulo (BDPI/USP) (1)
- Biblioteca Digital de Teses e Dissertações Eletrônicas da UERJ (1)
- BORIS: Bern Open Repository and Information System - Berna - Suiça (51)
- Brock University, Canada (2)
- Cambridge University Engineering Department Publications Database (5)
- CentAUR: Central Archive University of Reading - UK (4)
- Chinese Academy of Sciences Institutional Repositories Grid Portal (1)
- CORA - Cork Open Research Archive - University College Cork - Ireland (7)
- Deakin Research Online - Australia (52)
- Digital Commons @ DU | University of Denver Research (1)
- Digital Commons at Florida International University (3)
- DigitalCommons@The Texas Medical Center (4)
- Duke University (1)
- Glasgow Theses Service (1)
- Greenwich Academic Literature Archive - UK (2)
- Helda - Digital Repository of University of Helsinki (7)
- Illinois Digital Environment for Access to Learning and Scholarship Repository (1)
- Indian Institute of Science - Bangalore - Índia (3)
- Institute of Public Health in Ireland, Ireland (7)
- Instituto Politécnico de Viseu (2)
- Instituto Superior de Psicologia Aplicada - Lisboa (3)
- Ministerio de Cultura, Spain (2)
- National Center for Biotechnology Information - NCBI (4)
- Portal de Revistas Científicas Complutenses - Espanha (1)
- QSpace: Queen's University - Canada (2)
- QUB Research Portal - Research Directory and Institutional Repository for Queen's University Belfast (10)
- Queensland University of Technology - ePrints Archive (49)
- RCAAP - Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (1)
- RDBU - Repositório Digital da Biblioteca da Unisinos (1)
- ReCiL - Repositório Científico Lusófona - Grupo Lusófona, Portugal (1)
- Repositório Aberto da Universidade Aberta de Portugal (1)
- REPOSITÓRIO ABERTO do Instituto Superior Miguel Torga - Portugal (5)
- Repositório Científico da Escola Superior de Enfermagem de Coimbra (3)
- Repositório Científico da Universidade de Évora - Portugal (5)
- Repositorio de la Universidad de Cuenca (2)
- Repositório Digital da UNIVERSIDADE DA MADEIRA - Portugal (1)
- Repositório Institucional UNESP - Universidade Estadual Paulista "Julio de Mesquita Filho" (21)
- Repositorio Institucional Universidad Católica de Colombia (1)
- Research Open Access Repository of the University of East London. (1)
- RUN (Repositório da Universidade Nova de Lisboa) - FCT (Faculdade de Cienecias e Technologia), Universidade Nova de Lisboa (UNL), Portugal (4)
- SAPIENTIA - Universidade do Algarve - Portugal (1)
- School of Medicine, Washington University, United States (3)
- Scielo España (1)
- Universidad de Alicante (1)
- Universidad del Rosario, Colombia (16)
- Universidad Politécnica de Madrid (1)
- Universidade de Lisboa - Repositório Aberto (3)
- Universidade de Madeira (1)
- Universidade dos Açores - Portugal (3)
- Universidade Federal de Uberlândia (1)
- Universidade Federal do Pará (1)
- Universitat de Girona, Spain (3)
- Université de Lausanne, Switzerland (6)
- Université de Montréal, Canada (21)
- University of Michigan (3)
- University of Queensland eSpace - Australia (13)
- University of Washington (4)
- WestminsterResearch - UK (3)
- Worcester Research and Publications - Worcester Research and Publications - UK (1)
Resumo:
En este estudio se evalúa el rendimiento de los métodos de Bag-of-Visualterms (BOV) para la clasificación automática de imágenes digitales de la base de datos del artista Miquel Planas. Estas imágenes intervienen en la ideación y diseño de su producción escultórica. Constituye un interesante desafío dada la dificultad de la categorización de escenas cuando éstas difieren más por los contenidos semánticos que por los objetos que contienen. Hemos empleado un método de reconocimiento basado en Kernels introducido por Lazebnik, Schmid y Ponce en 2006. Los resultados son prometedores, en promedio, la puntuación del rendimiento es aproximadamente del 70%. Los experimentos sugieren que la categorización automática de imágenes basada en métodos de visión artificial puede proporcionar principios objetivos en la catalogación de imágenes y que los resultados obtenidos pueden ser aplicados en diferentes campos de la creación artística.