90 resultados para Aurélia de Sousa


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Dissertação de Mestrado, História da Arte Portuguesa, Faculdade de Ciências Humanans e Sociais, Universidade do Algarve, 2007

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Dissertação mest., Ciências da Educação, Universidade do Algarve, 2009

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Dissertação de Mestrado, Psicologia da Educação, Especialização em Necessidades Educativas Especiais, Faculdade de Ciências Humanas e Sociais, Universidade do Algarve, 2009

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Dissertação de Mestrado, Ciências da Educação, especialidade de Observação e Análise da Relação Educativa, Faculdade de Ciências Humanas e Sociais, Universidade do Algarve, 2005

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Dissertação mest., Teoria e Métodos de Arqueologia, Universidade do Algarve, 2009

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Dissertação mest., Gestão e Conservação da Natureza, Universidade do Algarve, 2008

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Tese dout., Métodos Quantitativos Aplicados à Economia e à Gestão, Universidade do Algarve, 2009

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Dissertação de Mestrado, Ciências da Educação, área de especialização de educação e formação de adultos, Faculdade de Ciências Humanas e Sociais, Universidade do Algarve, 2007

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Tese de dout., Psicologia das Organizações, Faculdade de Ciências Humanas e Sociais, Univ. do Algarve, 2008

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Dissertação mest., Arqueologia, Universidade do Algarve, 2009

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Dissertação mest., Gestão Sustentável de Espaços Rurais, Universidade do Algarve, 2009

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Dissertação mest., Arqueologia - Teoria e Métodos, Universidade do Algarve, 2007

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Face detection and recognition should be complemented by recognition of facial expression, for example for social robots which must react to human emotions. Our framework is based on two multi-scale representations in cortical area V1: keypoints at eyes, nose and mouth are grouped for face detection [1]; lines and edges provide information for face recognition [2].

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Empirical studies concerning face recognition suggest that faces may be stored in memory by a few canonical representations. Models of visual perception are based on image representations in cortical area V1 and beyond, which contain many cell layers for feature extraction. Simple, complex and end-stopped cells provide input for line, edge and keypoint detection. Detected events provide a rich, multi-scale object representation, and this representation can be stored in memory in order to identify objects. In this paper, the above context is applied to face recognition. The multi-scale line/edge representation is explored in conjunction with keypoint-based saliency maps for Focus-of-Attention. Recognition rates of up to 96% were achieved by combining frontal and 3/4 views, and recognition was quite robust against partial occlusions.

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This chapter focuses on the development of organizational creativity, using the CPS methodology, aiming at demonstrating its effectiveness in using the individual and team divergent thinking improvement in identifying organizational problems. A study was undertaken using problem solving teams in seven companies, in which each individual was submitted to a pre-post test in attitudes towards divergent thinking and asked to express the evaluation of the method. All the information reported in the sessions was recorded. The results indicate a change in attitude favourable to divergent thinking, the provision of a professional, efficient method of organizing knowledge in such a way that can help individuals to find original solutions to problems, and an important way to lead teams to creativity and innovation, according with companies different orientations.