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dc.contributor.advisorRodrigues, Paulo Sérgio Silva
dc.contributor.authorOlívio, F.C.
dc.date.accessioned2019-03-20T14:01:01Z
dc.date.accessioned2023-05-03T20:33:51Z
dc.date.available2019-03-20T14:01:01Z
dc.date.available2023-05-03T20:33:51Z
dc.date.issued2009
dc.identifier.citationOLÍVIO, F.C. <b> Um modelo bayesiano com divergência de Kullback-Leibler estendida para reconhecimento de objetos 3D baseados em múltiplas visões. </b> <b></b> 2009. 78 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro Universitário da Fei, São Bernardo do Campo, 2009
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12032/88700
dc.description.abstractEste trabalho apresenta um modelo Bayesiano que combina as características de cor, forma e textura para o reconhecimento de objetos em três dimensões. As interações espaciais ou temporais de longo alcance dessas características permitem modelar a probabilidade de se observar em cada dessas evidências nos objetos com a distância de Kullback-Liebler estendida, que é um conceito recentemente proposto na mecânica estatística. O modelo Bayesiano proposto pode ser usado em diversas aplicações, mas enfatizamos o trabalho cooperativo de diversos observadores para executar a tarefa de reconhecimento tridimensional. Os experimentos com uma base de dado de informações a priori sugerem que o modelo atinge o seu melhor desempenho a partir da inclusão do terceiro observador, indicando resultados promissores
dc.description.abstractThis paper presents a Bayesian model that combines the color, shape and texture features for the recognition of objects in three dimensions. The long range spatial and temporal interactions of these features allow to model the probability to observe in each of these evidences the objects with the extended Kullback-Liebler distance, which is a recently proposed concept in statistical mechanics. The Bayesian model proposed can be used in several applications but we emphsize the cooperative work of several observers in order to perform the task of three dimensional recognition. Experiments with a large database of a priori information suggest that the model reaches its best performance with the inclusion of at most a third observer, showing promising results
dc.languagepor
dc.language.isopt_BR
dc.publisherCentro Universitário da FEI, São Bernardo do Campo
dc.subjectReconhecimento de padrões
dc.titleUm modelo bayesiano com divergência de Kullback-Leibler estendida para reconhecimento de objetos 3D baseados em múltiplas visõespt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR


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