Atenção: Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada.
Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (Unesp) | - |
Autor(es): dc.contributor | Ostbayerische Technische Hochschule | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) | - |
Autor(es): dc.creator | Afonso, Luis C.S. | - |
Autor(es): dc.creator | Pereira, Clayton R. [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | Weber, Silke A.T. [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | Hook, Christian | - |
Autor(es): dc.creator | Falcão, Alexandre X. | - |
Autor(es): dc.creator | Papa, João P. [UNESP] | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-22T00:34:50Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-22T00:34:50Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-12-11 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-12-11 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-08-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1016/j.jvcir.2020.102823 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/201903 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/201903 | - |
Descrição: dc.description | Bag-of-Visual Words (BoVW) and deep learning techniques have been widely used in several domains, which include computer-assisted medical diagnoses. In this work, we are interested in developing tools for the automatic identification of Parkinson's disease using machine learning and the concept of BoVW. The proposed approach concerns a hierarchical-based learning technique to design visual dictionaries through the Deep Optimum-Path Forest classifier. The proposed method was evaluated in six datasets derived from data collected from individuals when performing handwriting exams. Experimental results showed the potential of the technique, with robust achievements. | - |
Descrição: dc.description | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) | - |
Descrição: dc.description | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) | - |
Descrição: dc.description | UFSCar - Federal University of São Carlos Department of Computing | - |
Descrição: dc.description | UNESP - São Paulo State University School of Sciences | - |
Descrição: dc.description | Ostbayerische Technische Hochschule | - |
Descrição: dc.description | UNICAMP - University of Campinas Institute of Computing | - |
Descrição: dc.description | UNESP - São Paulo State University School of Sciences | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: #2013/07375-0 | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: #2014/12236-1 | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: #2019/07665-4 | - |
Descrição: dc.description | CNPq: #307066/2017-7 | - |
Descrição: dc.description | CNPq: #427968/2018-6 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Journal of Visual Communication and Image Representation | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Handwriting dynamics | - |
Palavras-chave: dc.subject | Hierarchical representation | - |
Palavras-chave: dc.subject | Optimum-path forest | - |
Palavras-chave: dc.subject | Parkinson's disease | - |
Título: dc.title | Hierarchical learning using deep optimum-path forest | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: