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dc.creator Negri, Pablo
dc.date.accessioned 2018-10-12T19:05:16Z
dc.date.available 2018-10-12T19:05:16Z
dc.date.issued 2018
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/123456789/7577
dc.description Disponible en: https://arxiv.org/abs/1802.03327 es
dc.description.abstract Address Event Representation is a thriving technology that can change the digital image processing paradigm. This paper proposes a methodology to characterize the shape of objects using the streaming of asynchronous events. A new descriptor that enhances spikes connectivity is associated with two oriented histogram based representations. This paper uses those features to develop both a non-supervised and supervised multi-classification framework to recognize poker signs from the Poker-DVS public dataset. es
dc.format.extent 2 p. es
dc.title Shapes characterization on event address representation using histograms of oriented events and an extended LBP approach es
uade.subject.descriptor Reconocimiento de Patrones es
uade.subject.descriptor Sensores de Visión Dinámica es
uade.proyecto.codigo P16T01 es
uade.proyecto.nombre Segmentación de información visual a partir de cámaras retinianas: Aplicación a Robótica Móvil - Visita al Instituto de Microelectrónica de la Universidad de Sevilla es
uade.area Alimentos / Biotecnología / Bioinformática es
uade.proyecto.responsable Negri, Pablo
uade.instituto Instituto de Tecnología es


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