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Marco Antonio Gutierrez

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Filtros globaisFiltros linearesConvolução No domínio da frequenciaIntrodução à rede neural baseada em perceptronProblema inverso: determinar o sistemaArquitetura de uma rede, camadas, nós, pesos, treinamentoTerminologia: reLu, maxpool, dropouts, convolução, stride,...Treinamento: função custo, minimização (Least-square), steepest-descentDedução do algoritmo backpropagationAlgoritmo para rede do tipo CNN
Convolução 2D; Operadores: gradiente; laplaciano; divergente Segmentação de imagens; Discussão do método de Otsu para separação de classes;
Introdução à tomografia Tomografia a partir de projeções Modelo de formação: Lambert-Beer, integral de linha Teorema central da projeção: métodos DFM, FBP Modelo discreto: método algébrico (ART), regularização por Tikhonov Modelo estatístico discreto: maximum-likelihood, EM
Operadores pontuais (baseado apenas na intensidade) Alteração de contraste Equalização do histograma Operadores que consideram a vizinhança Filtros globais Filtros lineares Convolução No domínio da frequencia Filtros não lineares: mediana, ad-hocs, Filtros adaptativos
Transformação global vs. Local Transformação rígida vs. Deformativa Transformações geométricas: translação, rotação =>rígida, linear escala, shear, perspectiva =>deformativa translação, rotação, escala =>linear translação, rotação, escala, shear => linear, affine Utilizar a redundância de informações em#11;imagens de forma a descrevê-las com um#11;menor número de parâmetros; Métricas; Compressão sem perdas: run-length; LZW; Huffman; Compressão com e sem perdas: JPEG, JPEG2000 (wavelets)
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Superintendência de Tecnologia da Informação