41
TÍTULO: Person Re-identification in Frontal Gait Sequences via Histogram of Optic Flow Energy Image
AUTORES: Nambiar, A; Nascimento, JC; Bernardino, A; Jose Santos-Victor ;
PUBLICAÇÃO: 2016, FONTE: 17th International Conference on Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems (ACIVS) in ADVANCED CONCEPTS FOR INTELLIGENT VISION SYSTEMS, ACIVS 2016, VOLUME: 10016
INDEXADO EM: Scopus WOS CrossRef: 5
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42
TÍTULO: MULTI-ATLAS SEGMENTATION USING MANIFOLD LEARNING WITH DEEP BELIEF NETWORKS
AUTORES: Jacinto C Nascimento; Gustavo Carneiro;
PUBLICAÇÃO: 2016, FONTE: IEEE 13th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) in 2016 IEEE 13TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON BIOMEDICAL IMAGING (ISBI)
INDEXADO EM: WOS
43
TÍTULO: A Window-Based Classifier for Automatic Video-Based Reidentification
AUTORES: Figueira, D; Taiana, M; Nascimento, JC; Bernardino, A;
PUBLICAÇÃO: 2016, FONTE: IEEE Transactions on Systems Man Cybernetics-Systems, VOLUME: 46, NÚMERO: 12
INDEXADO EM: Scopus WOS CrossRef: 6
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44
TÍTULO: A NEW ROBUST ACTIVE SHAPE MODEL FORMULATION FOR CARDIAC MRI SEGMENTATION
AUTORES: Santiago, C; Nascimento, JC; Marques, JS;
PUBLICAÇÃO: 2016, FONTE: 23rd IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) in 2016 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON IMAGE PROCESSING (ICIP), VOLUME: 2016-August
INDEXADO EM: Scopus WOS CrossRef: 3
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TÍTULO: Preface: DLMIA 2016
AUTORES: Carneiro, G; João Manuel R. S. Tavares ; Bradley, A; Papa, JP; Nascimento, JC; Cardoso, JS ; Belagiannis, V; Lu, Z;
PUBLICAÇÃO: 2016, FONTE: 1st International Workshop on Large-Scale Annotation of Biomedical Data and Expert Label Synthesis, LABELS 2016 and 2nd International Workshop on Deep Learning in Medical Image Analysis, DLMIA 2016 held in conjunction with 19th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, MICCAI 2016 in Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), VOLUME: 10008 LNCS
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46
TÍTULO: A 3D active shape model for left ventricle segmentation in MRI
AUTORES: Santiago, C; Nascimento, JC; Marques, JS;
PUBLICAÇÃO: 2016, FONTE: Biomedical Image Segmentation: Advances and Trends
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47
TÍTULO: Tracking and segmentation of the endocardium of the left ventricle in a 2D ultrasound using deep learning architectures and monte carlo sampling
AUTORES: Nascimento, JC; Carneiro, G; Freitas, A;
PUBLICAÇÃO: 2016, FONTE: Biomedical Image Segmentation: Advances and Trends
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48
TÍTULO: On the purity of training and testing data for learning: The case of pedestrian detection  Full Text
AUTORES: Matteo Taiana; Jacinto Nascimento; Alexandre Bernardino;
PUBLICAÇÃO: 2015, FONTE: 6th Iberian Conference on Pattern Recognition and Image Analysis (IbPRIA) in NEUROCOMPUTING, VOLUME: 150, NÚMERO: PA
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49
TÍTULO: An information geometric framework for the optimization on a discrete probability spaces: Application to human trajectory classification  Full Text
AUTORES: Jacinto C Nascimento; Miguel Barao; Jorge S Marques; Joao M Lemos;
PUBLICAÇÃO: 2015, FONTE: 6th Iberian Conference on Pattern Recognition and Image Analysis (IbPRIA) in NEUROCOMPUTING, VOLUME: 150, NÚMERO: PA
INDEXADO EM: Scopus WOS CrossRef
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TÍTULO: Automatic 3-D Segmentation of Endocardial Border of the Left Ventricle From Ultrasound Images  Full Text
AUTORES: Carlos Santiago; Jacinto C Nascimento; Jorge S Marques;
PUBLICAÇÃO: 2015, FONTE: IEEE JOURNAL OF BIOMEDICAL AND HEALTH INFORMATICS, VOLUME: 19, NÚMERO: 1
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