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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Faria, Alexandre Wagner Chagas | - |
| Autor(es): dc.creator | Lara, Daniel da Silva Diogo | - |
| Autor(es): dc.creator | Araújo, Arnaldo de Albuquerque | - |
| Autor(es): dc.creator | Gomes, David Menotti | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T15:30:02Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T15:30:02Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2017-02-21 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2017-02-21 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2009 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/7295 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://abricom.org.br/wp-content/uploads/sites/4/2016/07/vol7-no2-art1.pdf | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.21528/lnlm-vol7-no2-art1 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1016791 | - |
| Descrição: dc.description | Neste artigo, é apresentada uma metodologia automática para a validação fotométrica em sistemas de iluminação interna veicular. Nessa metodologia, propõe-se um método para extração de descritores de homogeneidade de cada região de avaliação. A percepção visual humana, representada pela avaliação do usuário, é usada para classificar as regiões em homogêneas e não-homogêneas. Dois algoritmos de aprendizado de máquina (Redes neurais e Support Vector Machine) são usados para a classificação de regiões visando identificar quais as melhores configurações de descritores irá representar a percepção do usuário em relação à homogeneidade da iluminação dos sistemas de interação com o motorista. Resultados experimentais mostram que a metodologia proposta consegue diferenciar regiões homogêneas de não-homogêneas com precisão superior á 90%. | - |
| Descrição: dc.description | This paper presents an automatic methodology for the photometric validation of an automotive internal illumination system. In the methodology, we propose a method for homogeneity descriptors extraction from each region of evaluation. The human visual perception, represented by the user evaluation, is used to classify the regions as non- and homogeneous. Two machine learning algorithms (Artificial Neural Network and Support Vector Machine) are used for region classification based on the classical extracted homogeneity descriptors guided (i.e., supervised) by the user’s perception. Experimental results show that the proposed methodology reach precision above 90% on the classification of non- and homogeneous regions. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Direitos: dc.rights | restrito | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Homogeneidade | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Segmentação | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Classificação de padrões | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Avaliação com usuário | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado de máquina | - |
| Título: dc.title | Uma metodologia para validação fotométrica em sistemas interativos visuais baseada em inteligência computacional. | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - UFOP | |
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