1 resultado para NEURAL-NETWORK ENSEMBLES
em Biblioteca Digital de Teses e Dissertações Eletrônicas da UERJ
Filtro por publicador
- Aberdeen University (1)
- Abertay Research Collections - Abertay University’s repository (1)
- Academic Archive On-line (Stockholm University; Sweden) (1)
- Acceda, el repositorio institucional de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. España (2)
- AMS Tesi di Dottorato - Alm@DL - Università di Bologna (3)
- AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna (4)
- Aquatic Commons (3)
- ArchiMeD - Elektronische Publikationen der Universität Mainz - Alemanha (4)
- Archivo Digital para la Docencia y la Investigación - Repositorio Institucional de la Universidad del País Vasco (2)
- Aston University Research Archive (32)
- Biblioteca de Teses e Dissertações da USP (1)
- Biblioteca Digital da Produção Intelectual da Universidade de São Paulo (8)
- Biblioteca Digital da Produção Intelectual da Universidade de São Paulo (BDPI/USP) (6)
- Biblioteca Digital de Teses e Dissertações Eletrônicas da UERJ (1)
- BORIS: Bern Open Repository and Information System - Berna - Suiça (20)
- Boston University Digital Common (43)
- Brock University, Canada (2)
- Bulgarian Digital Mathematics Library at IMI-BAS (13)
- CaltechTHESIS (1)
- Cambridge University Engineering Department Publications Database (36)
- CentAUR: Central Archive University of Reading - UK (83)
- Chinese Academy of Sciences Institutional Repositories Grid Portal (41)
- Cochin University of Science & Technology (CUSAT), India (8)
- CORA - Cork Open Research Archive - University College Cork - Ireland (1)
- Dalarna University College Electronic Archive (1)
- Deakin Research Online - Australia (177)
- Digital Commons - Michigan Tech (1)
- Digital Commons @ DU | University of Denver Research (1)
- Digital Commons @ Winthrop University (1)
- Digital Commons at Florida International University (8)
- Digital Peer Publishing (5)
- DigitalCommons@The Texas Medical Center (1)
- Duke University (3)
- Greenwich Academic Literature Archive - UK (5)
- Helda - Digital Repository of University of Helsinki (4)
- Indian Institute of Science - Bangalore - Índia (50)
- Instituto de Engenharia Nuclear, Brazil - Carpe dIEN (2)
- Instituto Politécnico de Bragança (1)
- Instituto Politécnico do Porto, Portugal (7)
- Lume - Repositório Digital da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2)
- Massachusetts Institute of Technology (1)
- National Center for Biotechnology Information - NCBI (5)
- Nottingham eTheses (2)
- Plymouth Marine Science Electronic Archive (PlyMSEA) (5)
- Publishing Network for Geoscientific & Environmental Data (1)
- QUB Research Portal - Research Directory and Institutional Repository for Queen's University Belfast (92)
- Queensland University of Technology - ePrints Archive (54)
- RDBU - Repositório Digital da Biblioteca da Unisinos (1)
- Repositório Científico do Instituto Politécnico de Lisboa - Portugal (1)
- Repositório Institucional UNESP - Universidade Estadual Paulista "Julio de Mesquita Filho" (104)
- Research Open Access Repository of the University of East London. (5)
- RUN (Repositório da Universidade Nova de Lisboa) - FCT (Faculdade de Cienecias e Technologia), Universidade Nova de Lisboa (UNL), Portugal (2)
- SAPIENTIA - Universidade do Algarve - Portugal (15)
- SerWisS - Server für Wissenschaftliche Schriften der Fachhochschule Hannover (1)
- Universidad Autónoma de Nuevo León, Mexico (1)
- Universidad de Alicante (3)
- Universidad del Rosario, Colombia (1)
- Universidad Politécnica de Madrid (23)
- Universidade Complutense de Madrid (1)
- Universidade Federal do Pará (5)
- Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) (8)
- Universitat de Girona, Spain (2)
- Université de Lausanne, Switzerland (1)
- Université de Montréal, Canada (4)
- University of Michigan (1)
- University of Queensland eSpace - Australia (22)
- University of Southampton, United Kingdom (1)
- WestminsterResearch - UK (2)
Resumo:
Nesta dissertação, foi utilizada a técnica SIFT (Scale Invariant Feature Transform) para o reconhecimento de imagens da área dos olhos (região periorbital). Foi implementada uma classificação das imagens em subgrupos internos ao banco de dados, utilizando-se das informações estatísticas provenientes dos padrões invariantes produzidos pela técnica SIFT. Procedeu-se a uma busca categorizada pelo banco de dados, ao invés da procura de um determinado padrão apresentado, através da comparação deste com cada padrão presente no banco de dados. A tais padrões foi aplicada uma abordagem estatística, através da geração da matriz de covariâncias dos padrões gerados, sendo esta utilizada para a categorização, tendo por base uma rede neural híbrida. A rede neural classifica e categoriza o banco de dados de imagens, criando uma topologia de busca. Foram obtidos resultados corretos de classificação de 76,3% pela rede neural híbrida, sendo que um algoritmo auxiliar determina uma hierarquia de busca, onde, ocorrendo uma errônea classificação, a busca segue em grupos de pesquisas mais prováveis.