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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) | - |
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) | - |
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
| Autor(es): dc.creator | Afonso, Luis | - |
| Autor(es): dc.creator | Vidal, Alexandre | - |
| Autor(es): dc.creator | Kuroda, Michelle | - |
| Autor(es): dc.creator | Falcao, Alexandre Xavier | - |
| Autor(es): dc.creator | Papa, Joao P. | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T21:35:41Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T21:35:41Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-04-29 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-04-29 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2017-01-10 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1109/SIBGRAPI.2016.062 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/232574 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/232574 | - |
| Descrição: dc.description | Due to the lack of labeled information, clustering techniques have been paramount in the last years once more. In this paper, inspired by the deep learning phenomenon, we presented a multi-scale approach to obtain more refined cluster representations of the Optimum-Path Forest (OPF) classifier, which has obtained promising results in a number of works in the literature. Here, we propose to fill a gap in OPF-based works by using a deep-driven representation of the feature space. Additionally, we validated the work in the context of high resolution seismic images aiming at petroleum exploration, as well as in general-purpose applications. Quantitative and qualitative analysis are conducted in order to assess the robustness of the proposed approach. | - |
| Descrição: dc.description | Department of Computing Federal University of São Carlos | - |
| Descrição: dc.description | Institute of Geology University of Campinas | - |
| Descrição: dc.description | Institute of Computing University of Campinas | - |
| Descrição: dc.description | Department of Computing São Paulo State University | - |
| Descrição: dc.description | Department of Computing São Paulo State University | - |
| Formato: dc.format | 401-407 | - |
| Idioma: dc.language | en | - |
| Relação: dc.relation | Proceedings - 2016 29th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images, SIBGRAPI 2016 | - |
| ???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Deep Representations | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Image Clustering | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Optimum-Path Forest | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Seismic Images | - |
| Título: dc.title | Learning to classify seismic images with deep optimum-path forest | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | aula digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp | |
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