Título :	9th International Conference, ICPRAM 2020, Valletta, Malta, February 22–24, 2020, Revised Selected Papers
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	De Marsico, Maria, ; Sanniti di Baja, Gabriella, ; Fred, Ana,
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2020
Número de páginas:	XI, 139 p. 46 ilustraciones, 41 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-030-66125-0
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Inteligencia artificial  Ingeniería Informática y Redes  Visión por computador  Red informática  Sistemas de reconocimiento de patrones  Ingeniería Informática  Reconocimiento de patrones automatizado
Índice Dewey:	006.4 Reconocimiento de patrones por computador
Resumen:	Este libro contiene versiones revisadas y ampliadas de artículos seleccionados de la 9.ª Conferencia Internacional sobre Reconocimiento de Patrones, ICPRAM 2020, celebrada en La Valeta, Malta, en febrero de 2020. Los 7 artículos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 102 presentaciones iniciales. Los artículos describen aplicaciones de técnicas de reconocimiento de patrones a problemas del mundo real, y se fomentan especialmente la investigación interdisciplinaria y los estudios experimentales y teóricos que arrojan nuevos conocimientos que promueven los métodos de reconocimiento de patrones.
Nota de contenido:	End to End Deep Neural Network Classifier Design for Universal Sign Recognition -- MaskADNet: MOTS based on ADNet -- Dimensionality Reduction and Attention Mechanisms for Extracting -- Efficient Radial Distortion Correction for Planar Motion -- Comparison of algorithms for Tree-top detection in Drone image mosaics of Japanese Mixed Forests -- Investigating Similarity Metrics for Convolutional Neural Networks in the Case of Unstructured Pruning -- Encoding of Indefinite Proximity Data: A Structure Preserving Perspective.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

9th International Conference, ICPRAM 2020, Valletta, Malta, February 22–24, 2020, Revised Selected Papers [documento electrónico] / De Marsico, Maria, ; Sanniti di Baja, Gabriella, ; Fred, Ana,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XI, 139 p. 46 ilustraciones, 41 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-66125-0
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Inteligencia artificial  Ingeniería Informática y Redes  Visión por computador  Red informática  Sistemas de reconocimiento de patrones  Ingeniería Informática  Reconocimiento de patrones automatizado
Índice Dewey:	006.4 Reconocimiento de patrones por computador
Resumen:	Este libro contiene versiones revisadas y ampliadas de artículos seleccionados de la 9.ª Conferencia Internacional sobre Reconocimiento de Patrones, ICPRAM 2020, celebrada en La Valeta, Malta, en febrero de 2020. Los 7 artículos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 102 presentaciones iniciales. Los artículos describen aplicaciones de técnicas de reconocimiento de patrones a problemas del mundo real, y se fomentan especialmente la investigación interdisciplinaria y los estudios experimentales y teóricos que arrojan nuevos conocimientos que promueven los métodos de reconocimiento de patrones.
Nota de contenido:	End to End Deep Neural Network Classifier Design for Universal Sign Recognition -- MaskADNet: MOTS based on ADNet -- Dimensionality Reduction and Attention Mechanisms for Extracting -- Efficient Radial Distortion Correction for Planar Motion -- Comparison of algorithms for Tree-top detection in Drone image mosaics of Japanese Mixed Forests -- Investigating Similarity Metrics for Convolutional Neural Networks in the Case of Unstructured Pruning -- Encoding of Indefinite Proximity Data: A Structure Preserving Perspective.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i