• Nenhum resultado encontrado

Deep neural networks for image quality: a comparison study for identification photos

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Deep neural networks for image quality: a comparison study for identification photos"

Copied!
99
0
0

Texto

Loading

Imagem

Table 2.1: ISO standard compliance requirements. Extracted from [1].
Figure 2.1: Examples of images non-compliant to each requirement. Extracted from [1].
Figure 2.3: Application of an activation function f to the weighted sum of the inputs
Figure 2.4: Representation of linear data (left) and non-linear data (right).
+7

Referências

Documentos relacionados

Sendo a escola parte dessa sociedade que tem como principal objetivo e produzir conhecimento que não aprende se em casa ou na comunidade, o conhecimento pedagógico. E

v^ (e^) onde argmax denota a maximização de um conjunto de diversos máximos possíveis. Uma das vantagens desta estratégia é a de que existe independência entre a escolha do

When CA systems are adopted over large areas, it is possible to harness much needed ecosystem services such as water, erosion prevention, climate regulation, maintenance of

356, uma vez que: “os efeitos estéticos singulares alcançados por Rosa em Grande sertão decorrem, antes de tudo, da forma como incorpora a oralidade à estrutura romanesca”

A neural network model and a comparison of the model with experimental and CFD simulation results had not previously been applied to predict heat transfer and flow friction of

Em geral, os expedicionários europeus se valeram de uma prática desenvolvida pelos portugueses em suas explorações da África algum tempo antes: capturar alguns

 não forma fibras visíveis ao microscópio ótico  Presente na lâmina basal do tecido epitelial  Sintetizado por células epiteliais. 