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Resumo:
Pós-graduação em Biociências e Biotecnologia Aplicadas à Farmácia - FCFAR
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This article considers the scholastic knowledge as the expression of the most developed forms of knowledge in face of the actual development stage of the mathematics. Thus, it supports that the relation between the scholastic mathematics and the mathematics produced in different social contexts, comprises a relation between the most developed (scholastic knowledge) facing the least developed (knowledge acquired from diverse social contexts). For this reason, this work comprises some specificities of the socialhistorical development of the mathematics and the implications decurrent from this, in relation to the cultural aspect for teaching mathematics.
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Given the widespread use of computers, the visual pattern recognition task has been automated in order to address the huge amount of available digital images. Many applications use image processing techniques as well as feature extraction and visual pattern recognition algorithms in order to identify people, to make the disease diagnosis process easier, to classify objects, etc. based on digital images. Among the features that can be extracted and analyzed from images is the shape of objects or regions. In some cases, shape is the unique feature that can be extracted with a relatively high accuracy from the image. In this work we present some of most important shape analysis methods and compare their performance when applied on three well-known shape image databases. Finally, we propose the development of a new shape descriptor based on the Hough Transform.
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Diversas atividades nos dias atuais podem ser beneficiadas pela da análise automatizada de imagens como o reconhecimento biométrico de pessoas, a busca de imagens por conteúdo e o diagnóstico médico. Dentre as principais características que podem ser analisadas em uma imagem a fim de obter informações sobre seu conteúdo encontra-se a forma de objetos e regiões da mesma. Neste trabalho propõe-se um novo descritor de formas denominado HTS (Hough Transform Statistics) o qual se baseia no espaço de Hough para representar e reconhecer objetos em imagens por suas formas. Os resultados obtidos sobre algumas bases de imagens públicas mostram que o HTS, além de apresentar altas taxas de acerto, é muito rápido. Discute-se também uma adaptação na etapa de extração de características do descritor a qual fez com que os resultados melhorassem bastante sem deixar o método muito mais lento.
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Pós-graduação em Agronomia (Produção Vegetal) - FCAV
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Pós-graduação em Agronomia (Ciência do Solo) - FCAV
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Pós-graduação em Televisão Digital: Informação e Conhecimento - FAAC
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Pós-graduação em Agronomia - FEIS
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)