@InProceedings{SilvaJúniorQuilCapp:2016:DeBoIm,
               author = "Silva J{\'u}nior, Gilberto Pedro da and Quiles, Marcos 
                         Gon{\c{c}}alves and Cappabianco, F{\'a}bio",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Detec{\c{c}}{\~a}o de bordas em imagens polarim{\'e}tricas 
                         usando aprendizagem profunda e deep learning",
                 year = "2016",
         organization = "Workshop de Computa{\c{c}}{\~a}o Aplicada, 16. (WORCAP)",
             abstract = "A detec{\c{c}}{\~a}o de bordas {\'e} uma das 
                         opera{\c{c}}{\~o}es mais importantes para a an{\'a}lise visual 
                         e autom{\'a}tica de imagens. {\'E} a abordagem mais usada para 
                         detec{\c{c}}{\~a}o de descontinuidades nos valores ou atributos 
                         de uma imagem. Diferentes t{\'e}cnicas de detec{\c{c}}{\~a}o de 
                         bordas geram diferentes resultados e n{\~a}o {\'e} 
                         poss{\'{\i}}vel afirmar que uma {\'u}nica borda seja 
                         consistentemente melhor em todos os pontos para todos os 
                         problemas. A aprendizagem profunda (Deep Learning) envolve 
                         desenvolver sistemas para reconhecer padr{\~o}es, muitas vezes 
                         complexos e abstratos, alimentando grandes quantidades de dados 
                         atrav{\'e}s de redes sucessivas de neur{\^o}nios artificiais e 
                         refinar a forma como essas redes respondem {\`a} entrada. Essa 
                         abordagem tem se mostrado muito eficaz para o reconhecimento de 
                         fala ou outros tipos de {\'a}udio, ou ainda para classificar 
                         informa{\c{c}}{\~o}es visuais. A nossa proposta objetiva, criar 
                         um arcabou{\c{c}}o baseado em Aprendizagem Profunda que permita 
                         extrair informa{\c{c}}{\~o}es das imagens de radar 
                         polarim{\'e}tricas produzindo uma borda mais completa oriunda 
                         dessas informa{\c{c}}{\~o}es. O desafio consiste em ser capaz de 
                         fazer essa extra{\c{c}}{\~a}o de informa{\c{c}}{\~o}es 
                         ponderando de forma quantitativa e qualitativa a 
                         contribui{\c{c}}{\~a}o de cada fonte produzindo um sistema 
                         amig{\'a}vel e adaptado {\`a} pr{\'a}tica dos usu{\'a}rios de 
                         imagens de sensoriamento remoto.",
  conference-location = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos, SP",
      conference-year = "25-26 out.",
             language = "pt",
           targetfile = "silva_deteccao.pdf",
        urlaccessdate = "11 maio 2024"
}