861 resultados para Stereo matching
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Point pattern matching in Euclidean Spaces is one of the fundamental problems in Pattern Recognition, having applications ranging from Computer Vision to Computational Chemistry. Whenever two complex patterns are encoded by two sets of points identifying their key features, their comparison can be seen as a point pattern matching problem. This work proposes a single approach to both exact and inexact point set matching in Euclidean Spaces of arbitrary dimension. In the case of exact matching, it is assured to find an optimal solution. For inexact matching (when noise is involved), experimental results confirm the validity of the approach. We start by regarding point pattern matching as a weighted graph matching problem. We then formulate the weighted graph matching problem as one of Bayesian inference in a probabilistic graphical model. By exploiting the existence of fundamental constraints in patterns embedded in Euclidean Spaces, we prove that for exact point set matching a simple graphical model is equivalent to the full model. It is possible to show that exact probabilistic inference in this simple model has polynomial time complexity with respect to the number of elements in the patterns to be matched. This gives rise to a technique that for exact matching provably finds a global optimum in polynomial time for any dimensionality of the underlying Euclidean Space. Computational experiments comparing this technique with well-known probabilistic relaxation labeling show significant performance improvement for inexact matching. The proposed approach is significantly more robust under augmentation of the sizes of the involved patterns. In the absence of noise, the results are always perfect.
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O acesso ao capital por empreendedores em start-ups está tradicionalmente fundamentado na indústria de Venture Capital (VC). Nos países emergentes, incluindo o Brasil, foi somente na última década que essa indústria passou a ter uma importância relativa maior às outras fontes de capital disponíveis. Ocorreu que a indústria passou a contar com a migração de fundos estrangeiros tradicionais atraídos pelo potencial de crescimento, pelas oportunidades de novos negócios e incentivos governamentais nesses países. Dessa forma, pode-se considerar que o desenvolvimento da indústria de VC é algo relativamente embrionário no Brasil. Este estudo tem como objetivo principal identificar quais foram os fatores determinantes para que os investidores (Venture Capital) e os investidos (start-up) decidissem por desenvolver uma sociedade em determinado negócio, sob o contexto institucional brasileiro. A pesquisa qualitativa foi realizada pela abordagem exploratória, a partir de entrevistas em profundidade (quatorze, no total) com investidores e investidos brasileiros que já haviam realizado uma sociedade há até dois anos. As entrevistas totalizaram nove matchings, ou pares de investidores e investidos num negócio. Os resultados oriundos dessas entrevistas demonstraram padrões e processos muito similares aos estudados nos países em que essa indústria é considerada desenvolvida. Os dados demonstram, porém, que no Brasil, como em outros países emergentes, a questão do relacionamento entre investidor e investido representa o principal fator para a realização de um negócio entre as partes. Além disso, indica que o relacionamento interpessoal representa um peso maior quando comparado aos outros fatores identificados na pesquisa.
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We construct a frictionless matching model of the marriage market where women have bidimensional attributes, one continuous (income) and the other dichotomous (home ability). Equilibrium in the marriage market determines intrahousehold allocation of resources and female labor participation. Our model is able to predict partial non-assortative matching, with rich men marrying women with low income but high home ability. We then perform numerical exercises to evaluate the impacts of income taxes in individual welfare and find that there is considerable divergence in the female labor participation response to taxes between the short run and the long run.
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A matemÆtica discreta Ø um dos ramos mais antigos da matemÆtica. Nos tempos mais recentes sofreu grandes avanos em especial na teoria dos grafos, a qual tornou-se numa poderosa ferramenta de anÆlise para entender e dar soluªo a vÆrios tipos de problemas complexos. O objectivo deste trabalho Ø contribuir para a obtenªo de possveis relaıes entre assuntos que partida poderamos pensar que sªo dspares (quando na realidade nªo o sªo), como coloraªo, planaridade e a existŒncia de matching em grafos. Esta dissertaªo Ø um trabalho de natureza reexiva, sobre a teoria dos grafos onde a ideia principal passa por questionarmos e discutirmos alguns temas pertinentes, deniıes e teoremas relacionando sempre com a planaridade dos grafos. DesenvolveremosumraciocnioecriaremosargumentosquefundamentemaexistŒncia de uma relaªo entre este tema e a coloraªo de grafos e a existŒncia de matching em grafos, utilizando exemplos e estabelecendo relaıes de causa e consequŒncia, deduzindo assim as respetivas conclusıes. Por vezes, os grafos nªo planares podem conter um aspeto visual um pouco complexo, devido aos vÆrios cruzamentos entre as suas arestas, originando assim um certo desencorajamento em utilizÆ-los como ferramenta para a soluªo de vÆrios problemas, quer sejam bÆsicos do quotidiano, ou mais complexos das mais vastas Æreas ligadas investigaªo. Um dos propsitos deste trabalho passa por desmisticar esta ideia e provar que existem muitas deniıes, propriedades, teoremas e algoritmos que podem ser aplicados em qualquer tipo de grafos, independentement da sua planaridade.
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Automotive sound systems vary widely in terms of functions and way of use between different brands and models what can bring difficulties and lack of consistency to the user. This study aimed to analyze the usability of car stereo commonly found in the market. Four products were analyzed by task analysis and after use reports and the results indicate serious usability issues with respect to the form of operation, organization, clarity and quality of information, visibility and readability, among others.
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Most face recognition approaches require a prior training where a given distribution of faces is assumed to further predict the identity of test faces. Such an approach may experience difficulty in identifying faces belonging to distributions different from the one provided during the training. A face recognition technique that performs well regardless of training is, therefore, interesting to consider as a basis of more sophisticated methods. In this work, the Census Transform is applied to describe the faces. Based on a scanning window which extracts local histograms of Census Features, we present a method that directly matches face samples. With this simple technique, 97.2% of the faces in the FERET fa/fb test were correctly recognized. Despite being an easy test set, we have found no other approaches in literature regarding straight comparisons of faces with such a performance. Also, a window for further improvement is presented. Among other techniques, we demonstrate how the use of SVMs over the Census Histogram representation can increase the recognition performance.