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		<title>Detecção de automóveis em condições de iluminação variadas com uma câmera de videovigilância</title>
		<format>On-line</format>
		<year>2016</year>
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		<author>Riveros, Elian Laura,</author>
		<author>Gutiérrez, Juan Carlos,</author>
		<affiliation>Universidad Nacional de San Agustín - Arequipa</affiliation>
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		<editor>Aliaga, Daniel G.,</editor>
		<editor>Davis, Larry S.,</editor>
		<editor>Farias, Ricardo C.,</editor>
		<editor>Fernandes, Leandro A. F.,</editor>
		<editor>Gibson, Stuart J.,</editor>
		<editor>Giraldi, Gilson A.,</editor>
		<editor>Gois, João Paulo,</editor>
		<editor>Maciel, Anderson,</editor>
		<editor>Menotti, David,</editor>
		<editor>Miranda, Paulo A. V.,</editor>
		<editor>Musse, Soraia,</editor>
		<editor>Namikawa, Laercio,</editor>
		<editor>Pamplona, Mauricio,</editor>
		<editor>Papa, João Paulo,</editor>
		<editor>Santos, Jefersson dos,</editor>
		<editor>Schwartz, William Robson,</editor>
		<editor>Thomaz, Carlos E.,</editor>
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		<conferencename>Conference on Graphics, Patterns and Images, 29 (SIBGRAPI)</conferencename>
		<conferencelocation>São José dos Campos, SP, Brazil</conferencelocation>
		<date>4-7 Oct. 2016</date>
		<publisher>Sociedade Brasileira de Computação</publisher>
		<publisheraddress>Porto Alegre</publisheraddress>
		<booktitle>Proceedings</booktitle>
		<tertiarytype>Work in Progress</tertiarytype>
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		<keywords>Processamento de imagens, redes convolucionais, detecção de automóveis em imagens.</keywords>
		<abstract>Neste trabalho diferentes modelos de redes neurais convolucionais (CNN) para detecção de automóveis são testados, 27 modelos são obtidos a partir da combinação de três hiperparâmetros: A técnica inicialização de pesos, a função de sub-amostragem e a função de activação. A percentagem de precisão é o factor de medição para encontrar o modelo com melhor desempenho. Foi realizado uma comparação do melhor modelo de CNN com um classificador cascade e uma máquina de vetores de suporte. Os conjuntos de amostras são obtidas a partir de uma câmera de videovigilância em condições de iluminação variadas, luz do meio-dia; luz da tarde; e noite. Porém às amostras de noite são obtidas no modo infravermelho. Os resultados demonstram que uma CNN obtive o melhor resultado para detecção de automóveis com uma câmera de videovigilância, o que é importante em aplicações práticas.</abstract>
		<language>pt</language>
		<targetfile>Deteccao-de-automoveis (8).pdf</targetfile>
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