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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Bugatti, Pedro Henrique | - |
Autor(es): dc.contributor | Bugatti, Pedro Henrique | - |
Autor(es): dc.contributor | Saito, Priscila Tiemi Maeda | - |
Autor(es): dc.contributor | Oliveira, Claiton de | - |
Autor(es): dc.creator | Silva, Gustavo Viais de Brito | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T11:51:58Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T11:51:58Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-11-09 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-11-09 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2016-06-23 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/7125 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1084685 | - |
Descrição: dc.description | The increase in the amount of digital medical images stored recently has created the necessity of algorithms for recovering data in an easier, faster and efficient way. However, one of the problems to use this technique is finding a similarity level based on the user perception, because it is necessary to characterize and quantify this similarity. Therefore, an integration between three elements (characteristic extractor, distance functions and perceptual parameter) which results in the creation of similarity operators is needed. It could be used to approximate the computational system to the final user. The main goal of this research is developing an intelligent learning system able to recovery images according to the user perception. | - |
Descrição: dc.description | O aumento na quantidade de imagens médicas digitais armazenadas nos últimos tempos tem criado grande necessidade de algoritmos para recuperação de forma mais fácil, rápida e eficiente. Todavia, um dos problemas para o uso desta técnica trata-se de conseguir um nível de similaridade baseado na percepção do usuário, pois é necessário caracterizar e quantificar da melhor maneira essa similaridade. Para isso, é necessário um trabalho de integração entre três elementos (extratores de características, função de distância e parâmetro perceptual) que resultem na criação de operadores de similaridade, os quais podem ser utilizados para aproximar o sistema computacional ao usu´ario final. Portanto, esse trabalho visa criar um sistema inteligente de aprendizado que seja capaz de recuperar imagens de acordo com a percepção do usuário. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Cornelio Procopio | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Engenharia da Computação | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Palavras-chave: dc.subject | Percepção visual | - |
Palavras-chave: dc.subject | Imagens digitais | - |
Palavras-chave: dc.subject | Recuperação de dados (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Visual perception | - |
Palavras-chave: dc.subject | Digital images | - |
Palavras-chave: dc.subject | Data recovery (Computer science) | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::ENGENHARIAS | - |
Título: dc.title | Vetores de características de alto nível visando a percepção do usuário | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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