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Academic literature on the topic 'Segmentação não supervisionada'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 10 February 2022

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Journal articles on the topic "Segmentação não supervisionada"

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Soares, Daniel De Oliveira, Anna Claudia Dos Santos, and Elaine Barbosa Da Silva. "Análise das classificações supervisionada e não supervisionada com o uso de imagens Landsat 5 TM e RapidEye, e suas contribuições para o mapeamento do uso e cobertura do solo no Parque Nacional das Emas." Revista Brasileira de Geomática 4, no. 2 (2016): 110. http://dx.doi.org/10.3895/rbgeo.v4n2.5492.

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Abstract:
Os mapeamentos de mudança da cobertura e uso do solo com o uso de sensoriamento remoto têm sido cada vez mais utilizados para os estudos ambientais. Ao longo das últimas décadas, o bioma Cerrado tem passado por diversas mudanças e transformações, e a agropecuária tem tido um papel fundamental para essa mudança. Este artigo apresenta um estudo caracterizado no Parque Nacional das Emas, localizado no extremo sudoeste do Estado de Goiás e o buffer de 10 km ao redor. O método utilizado foi de segmentação de imagens e classificação supervisionada e não supervisionada com o uso de satélite Landsat 5
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ALMEIDA FILHO, Raimundo, Paulo Sérgio Rezende NASCIMENTO, and Getulio Teixeira BATISTA. "Avaliação de técnicas de segmentação e classificação automática de imagens landsat-tm no mapeamento do uso do solo na Amazônia1." Acta Amazonica 28, no. 1 (1998): 41. http://dx.doi.org/10.1590/1809-43921998281054.

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Abstract:
O mapeamento do uso da terra é fundamental para o entendimento dos processos de mudanças globais, especialmente em regiões como a Amazônia que estão sofrendo grande pressão de desenvolvimento. Tradicionalmente estes mapeamentos têm sido feitos utilizando técnicas de interpretação visual de imagens de satélites, que, embora de resultados satisfatórios, demandam muito tempo e alto custo. Neste trabalho é proposta uma técnica de segmentação da imagens com base em um algoritmo de crescimento de regiões, seguida de uma classificação não-supervisionada por regiões. Desta forma, a classificação temát
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Carvalho, Norma Alice da Silva, Reinaldo Castro Souza, and Eugenio Kahn Epprecht. "Segmentação do mercado consumidor cativo alta e média tensão de uma distribuidora de energia elétrica: aplicação do Mapa Auto-Organizável de Kohonen para descoberta de padrões de inadimplência no setor." Exacta 14, no. 3 (2016): 495–510. http://dx.doi.org/10.5585/exactaep.v14n3.6492.

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Abstract:
O modelo de regulação incentivada, no qual operam os agentes distribuidores de energia elétrica, é constantemente ameaçado pela inadimplência, que afeta o equilíbrio econômico financeiro do mercado de distribuição. Em decorrência disso, é fundamental que os agentes distribuidores disponham de uma ferramenta metodológica que permita identificar antecipadamente o perfil de pagamento de unidades consumidoras, visando à formulação de estratégias capazes de reduzir o grau de inadimplência desse mercado. O mercado de distribuição é caracterizado pelo monopólio natural e pela predominância de consumi
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Luz, Camila Calazans da Silva, Ronaldo José Neves, Sandra Mara Alves da Silva Neves, Larissa Espinosa de Freitas, Miriam Raquel da Silva Miranda, and Maria Cândida Moitinho Nunes. "Análise de conflito e dinâmica de uso da terra no município de Salto do Céu/MT." Revista Ibero-Americana de Ciências Ambientais 8, no. 1 (2017): 194–207. http://dx.doi.org/10.6008/spc2179-6858.2017.001.0017.

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Abstract:
Este trabalho tem o objetivo de avaliar, por meio de geotecnologias, os conflitos e a dinâmica do uso da terra do município de Salto do Céu – MT. Foram utilizadas as imagens do Landsat 5 e Landsat 8 dos anos de 1984, 1993, 2003 e 2013, nas quais foram empregadas as técnicas de recorte, segmentação, classificação supervisionada e pós-classificação. A metodologia constou das etapas: definição dos compartimentos morfopedológicos, gerada pela associação dos mapas de geomorfologia e pedologia; análise da capacidade de uso das terras; e avaliação dos conflitos existentes quanto ao uso atual do solo
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Alves, Wonder Alexandre Luz, Sidnei Alves de Araújo, and André Felipe Henriquez Librantz. "Reconhecimento de padrões de texturas em imagens digitais usando uma rede neural artifi cial híbrida." Exacta 4, no. 2 (2008): 325–32. http://dx.doi.org/10.5585/exacta.v4i2.766.

Full text
Abstract:
Neste trabalho, apresenta-se um mecanismo de indexação de imagens, com base em características texturais, que utiliza redes neurais artificiais (RNAs). Os atributos que descrevem as texturas e que são utilizados para classificá-las advêm dos descritores de Haralick, que se fundamentam em matrizes de co-ocorrência. Uma RNA híbrida é utilizada para reconhecer os diferentes padrões de texturas. Na primeira fase, é realizado um agrupamento inicial dos padrões por um modelo não-supervisionado (mapas auto-organizáveis) e, na segunda, utiliza-se o modelo supervisionado (quantização vetorial por apren
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Alves, Wonder Alexandre Luz, Sidnei Alves de Araújo, and André Felipe Henriquez Librantz. "Reconhecimento de padrões de texturas em imagens digitais usando uma rede neural artifi cial híbrida DOI: 10.5585/exacta.v4i2.766." Exacta 4, no. 2 (2008): 325–32. http://dx.doi.org/10.5585/exactaep.v4i2.766.

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Abstract:
Neste trabalho, apresenta-se um mecanismo de indexação de imagens, com base em características texturais, que utiliza redes neurais artificiais (RNAs). Os atributos que descrevem as texturas e que são utilizados para classificá-las advêm dos descritores de Haralick, que se fundamentam em matrizes de co-ocorrência. Uma RNA híbrida é utilizada para reconhecer os diferentes padrões de texturas. Na primeira fase, é realizado um agrupamento inicial dos padrões por um modelo não-supervisionado (mapas auto-organizáveis) e, na segunda, utiliza-se o modelo supervisionado (quantização vetorial por apren
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Costa, José Alfredo Ferreira, and Márcio Luiz de Andrade Netto. "Segmentação de mapas auto-organizáveis com espaço de saída 3-D." Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica 18, no. 2 (2007): 150–62. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-17592007000200002.

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Abstract:
O mapa de Kohonen (SOM) tem sido utilizado como ferramenta para visualização de dados de elevada dimensionalidade. Características importantes da rede SOM incluem a compressão de informação e a tentativa de manutenção da topologia dos dados. Dados similares no espaço de entrada deveriam ser mapeados no mesmo neurônio, ou em neurônios vizinhos. Uma das ferramentas de visualização de um mapa 2-D treinado é U-matrix, que apresenta as relações de distância de pesos entre neurônios vizinhos do espaço de saída. A suposição de preservação topológica não é verdade em muitos problemas envolvendo reduçã
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Dissertations / Theses on the topic "Segmentação não supervisionada"

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Nascimento, Tiago Dias Carvalho do. "Segmentação não supervisionada de texturas baseada no algoritmo ppm." Universidade Federal da Paraí­ba, 2010. http://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/handle/tede/6147.

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Abstract:
Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 parte1.pdf: 1278902 bytes, checksum: c1a877f74ec783e6525701070c717a4d (MD5) Previous issue date: 2010-03-26<br>Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior<br>The image segmentation problem is present in various tasks such as remote sensing, object detection in robotics, industrial automation, content based image retrieval, security, and others related to medicine. When there is a set of pre-classified data, segmentation is called supervised. In the case of unsupervised segmentation, the classes are e
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Vilarinho, Eli Cortez Custódio. "Extração de informação não-supervisionada por segmentação de texto." Universidade Federal do Amazonas, 2012. http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4518.

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Abstract:
Submitted by Lúcia Brandão (lucia.elaine@live.com) on 2015-07-27T19:15:09Z No. of bitstreams: 1 Tese - Eli Cortez Custódio Vilarinho.pdf: 11041462 bytes, checksum: 19414e6ce9e997483dc1adee4e5eb413 (MD5)<br>Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-07-28T19:02:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese - Eli Cortez Custódio Vilarinho.pdf: 11041462 bytes, checksum: 19414e6ce9e997483dc1adee4e5eb413 (MD5)<br>Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-07-28T19:08:39Z (GMT) No.
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KOMATI, KARIN SATIE. "Uma Abordagem Não Supervisionada para Segmentação de Cenas Naturais Coloridas." Universidade Federal do Espírito Santo, 2011. http://repositorio.ufes.br/handle/10/9701.

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Abstract:
Made available in DSpace on 2018-08-02T00:01:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2856_TeseDoutoradoKarinSatieKomati.pdf: 23762070 bytes, checksum: aaba168a3997a0dc7f4d9efeecb48452 (MD5) Previous issue date: 2011-12-16<br>A análise e segmentação de cenas naturais é um tópico importante em processamento de imagens e visão computacional, com aplicações em diversas áreas, tais como navegação robótica, biometria, tratamento de imagens de satélite e inspeção de qualidade. Entretanto, a etapa de segmentação pode se tornar extremamente complicada devido à imensa variabilidade de cor, iluminação e t
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Souto, Junior Carlos Alberto. "Avaliação de descritores de textura para segmentação não-supervisionada de imagens." [s.n.], 2010. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/261351.

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Abstract:
Orientador: Clésio Luis Tozzi<br>Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenhaia Elétrica e de Computação<br>Made available in DSpace on 2018-08-16T00:09:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SoutoJunior_CarlosAlberto_M.pdf: 16501917 bytes, checksum: 490a2364c9bd25c00b6cfa939af84889 (MD5) Previous issue date: 2010<br>Resumo: Este trabalho consiste em uma avaliação de descritores de atributos de textura para o caso totalmente não-supervisionado, na qual nada se conhece anteriormente sobre a natureza das texturas ou o número de regiões presentes na imagem. Escolher
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Fontoura, Anderson Gadelha. "Técnica aprimorada de segmentação não-supervisionada em imagens com felinos domésticos." Universidade Federal do Amazonas, 2016. http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5303.

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Abstract:
Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-12-01T18:29:57Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Anderson G. Fontoura.pdf: 22470211 bytes, checksum: 6a7a28be7dd1f16db08371c0f70abfb6 (MD5)<br>Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-12-01T18:30:30Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Anderson G. Fontoura.pdf: 22470211 bytes, checksum: 6a7a28be7dd1f16db08371c0f70abfb6 (MD5)<br>Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016
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Oliveira, Domingos Lucas Latorre. "Método computacional para segmentação não supervisionada de componentes histológicos da próstata." reponame:Repositório Institucional da UFABC, 2013.

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Mileze, Ana Maria Brandão. "Avaliação não supervisionada do processo de segmentação de imagens utilizadas em geociências." Universidade do Estado do Rio de Janeiro, 2010. http://www.bdtd.uerj.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=3465.

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Abstract:
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior<br>Com a necessidade de extrair as informações contidas nas imagens de satélite de forma rápida, eficiente e econômica, são utilizadas cada vez mais as técnicas computacionais de processamento de imagens como a de segmentação automática. Segmentar uma imagem consiste em dividí-la em regiões através de um critério de similaridade, onde os pixels que estão contidos nestas possuem características semelhantes, como por exemplo, nível de cinza, textura, ou seja, a que melhor represente os objetos presentes na imagem. Existem vários exemp
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Santana, Eduardo Freire. "Segmentação não supervisionada de imagens de sensoriamento remoto por minimização da entropia cruzada." Universidade Federal da Paraí­ba, 2014. http://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/handle/tede/6134.

Full text
Abstract:
Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2394889 bytes, checksum: 5c6ccaa494934050681761ba80143978 (MD5) Previous issue date: 2014-08-30<br>Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior<br>Remote sensing is one of the fastest growing technologies of late twentieth and early twenty-first century. The most common use of this term is related to the optical sensing of Earth's surface through satellites. In remote sensing, image segmentation is a process often used to aid in landscape change detection and land use classification.
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Melo, Douglas Henrique de. "Desenvolvimento de algoritmo para segmentação não supervisionada de embriões bovinos produzidos in vitro." reponame:Repositório Institucional da UFABC, 2014.

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Abstract:
Orientador: Prof. Dr. Marcelo Zanchetta do Nascimento<br>Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, 2014.<br>In vitro production has been employed in bovine embryos and quantification of lipids is fundamental to understand the metabolism of these embryos. This paper presents an unsupervised segmentation method for histological images of bovine embryos. During the process of mounting slides some droplets of dye and other fragments could be remain out of the embryo. With this method, the irregularities were removed by applying an
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Alexandre, Eduardo Barreto. "IFT-SLIC: geração de superpixels com base em agrupamento iterativo linear simples e transformada imagem-floresta." Universidade de São Paulo, 2017. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-24092017-235915/.

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Abstract:
A representação de imagem baseada em superpixels tem se tornado indispensável na melhoria da eficiência em sistemas de Visão Computacional. Reconhecimento de objetos, segmentação, estimativa de profundidade e estimativa de modelo corporal são alguns importantes problemas nos quais superpixels podem ser aplicados. Porém, superpixels podem influenciar a qualidade dos resultados do sistema positiva ou negativamente, dependendo de quão bem eles respeitam as fronteiras dos objetos na imagem. Neste trabalho, é proposto um método iterativo para geração de superpixels, conhecido por IFT-SLIC, baseado
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Conference papers on the topic "Segmentação não supervisionada"

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Pacífico, Luciano. "Agrupamento de Imagens Baseado em uma Abordagem Híbrida entre a Otimização por Busca em Grupo e K-Means para a Segmentação Automática de Doenças em Plantas." In Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2020. http://dx.doi.org/10.5753/eniac.2020.12125.

Full text
Abstract:
Neste trabalho, um algoritmo de agrupamento particional híbrido entre o K-Means e a Otimização por Busca em Grupo é usado para a tarefa de segmentação automática de doenças em imagens de folhas, como parte de um sistema automático de classificação de doenças em plantas: o GSO-KM. Uma abordagem não supervisionada de agrupamento de imagens é adotada no intuito de lidar com o problema. O GSO-KM é comparado a cinco algoritmos da literatura de agrupamento de dados através do uso de doze imagens, que apresentam diferentes graus de doença, e pelo uso de quatro métricas de avaliação. A análise experim
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M. Mendes, Marcel, Levi W. de Resende Filho, Lucas V. Vargas, and Alessandro Jacoud Peixoto. "Visão Computacional e Redes Neurais Convolucionais aplicadas à Detecção de Vazamentos de Óleo." In Congresso Brasileiro de Automática - 2020. sbabra, 2020. http://dx.doi.org/10.48011/asba.v2i1.1417.

Full text
Abstract:
Neste trabalho são desenvolvidos dois algoritmos para a detecção automática de derramamentos de óleo usando informações de sensores locais, como imagens de câmeras visíveis. O primeiro método usa Visão Computacional e Processamento de Imagens, com base em operações de segmentação não supervisionadas e limiares de cores. O segundo usa Redes Neurais Convolucionais, em uma abordagem de aprendizado supervisionado. Simulações numéricas ilustram o desempenho de ambas as metodologias de detecção e é apresentada uma comparação entre eles.
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Pacifico, Luciano D. S. "Segmentação Automática de Doenças em Imagens de Plantas através de Algoritmos Evolucionários." In Brazilian e-Science Workshop. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2020. http://dx.doi.org/10.5753/bresci.2020.11178.

Full text
Abstract:
Neste trabalho, abordagens para a segmentação de doenças em imagens de folhas são apresentadas, como parte de um sistema automático de classificação de doenças em plantas. Para isso, Algoritmos Evolucionários (EAs), que sao meta-heurísticas de busca global, são adaptados como técnicas não supervisionadas de agrupamento de dados, no intuito de lidar com o problema. Quatro algoritmos foram selecionados e testados através do uso de doze imagens, que apresentam diferentes graus de doença, de modo a avaliar o quão robusto são tais modelos na solução do problema. A análise experimental revelou que a
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