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2019年第九届国际电影节：西班牙马德里

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阿萨米·莫拉莱斯,朱利安·费雷斯,何塞·萨尔瓦多·桑切斯,伯纳黛特·里贝罗:
模式识别和图像分析-第九届伊比利亚会议，2019年伊比利亚国际比较项目协会，西班牙马德里，2017年7月1日至4日，会议记录，第一部分。计算机科学课堂讲稿11867,施普林格 2019，国际标准图书编号978-3-030-31331-9

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伊莎贝尔·里奥·托托,凯尔文·费尔南德斯,路易斯·特谢拉:
使用CNN制定决策和解释的联合方法。 3-15
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阿尔瓦罗·佩里斯,弗朗西斯科·卡萨库贝塔:
交互式预测神经多模态系统。 16-28
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何塞·梅纳,阿克塞尔·白兰度,Oriol Pujol公司,Jordi Vitriá:
黑盒分类模型的不确定性估计：情绪分析的用例。 29-40
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米查尔·拜拉,托马斯·斯兹纳杰尔,Danijel Korzink公司,汉娜·皮奥茨科夫斯卡·沃罗布卢斯卡,Katarzyna Dobruch-Sobczak公司,安德烈·诺维基,Krzysztof Marasek公司:
超声图像重建方法对乳腺病变深度学习分类的影响。 41-52
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赫马西·纳罗塔莫,J.米盖尔·桑切斯,玛格丽达·西尔维拉:
使用深度学习分割荧光显微镜图像中的细胞核。 53-64
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爱德华多·阿吉拉尔,佩蒂娅·拉德瓦:
通过整合局部和平面分类器进行食品识别。 65-74

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纳德贾·哈蒂尔,罗伯托·哈维尔·洛佩斯·萨斯特雷,马科斯·巴普蒂斯塔·雷奥斯,萨菲亚·奈特·巴鲁尔,弗朗西斯科·哈维尔·阿塞韦多·罗德里格斯:
将在线集群和排名池动态结合起来，以制定行动建议。 77-88
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Ezgi Demircan-Tureyen公司,穆斯塔法·E.卡马萨克:
基于结构张量全变分的去噪中的方向引导。 89-100
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圣埃芬·武贾西诺维奇,斯特凡·贝克尔,诺伯特·谢雷尔·奈根伯恩,阿伦斯:
融合可视红外视频流对视觉跟踪的影响。 101-112
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豪尔赫·阿雷瓦利略:
定制价格优化分析的基于模型的递归分区。 113-124
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威尔逊·萨科佩雷:
基于点云的考古陶器三维重建。 125-136
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亚历杭德罗·德拉卡勒,哈维尔·托瓦尔,埃米利奥·阿尔马赞:
CNN最后一层的几何解释。 137-147
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马蒂亚斯·巴尔德斯,马塞洛·菲奥里:
拉格朗日对偶性框架下的重加权У_1算法——赋予权重可解释性。 148-160
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曼努埃尔·吉列尔莫·福雷罗,卡洛斯·阿里亚斯·鲁比奥,何塞·德·安切塔·C·奥尔塔-朱尼尔,多洛雷斯·E·洛佩斯:
关于基于梯度的强度归一化的注释。 161-169
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穆罕默德·哈米迪,阿拉丁·切图阿尼,穆罕默德·埃尔·哈齐蒂,穆罕默德·埃尔·哈苏尼,霍金·切里菲:
基于网格显著性和QIM量化的盲鲁棒三维网格水印算法。 170-181
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艾琳·昂塞塔,乔迪·宁,Oriol Pujol公司:
使用副本删除敏感数据：公平超级英雄路线预测案例研究。 182-193
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乔安图内斯,亚历山大·贝纳迪诺,阿西姆·斯迈拉吉奇,丹尼尔·西维奥雷克:
加权多源Tradaboost。 194-205
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比利·佩拉塔,雷耶斯,路易斯·阿尔贝托·卡罗,克里斯蒂安·皮林格:
具有中间输出的神经网络的建议。 206-215
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V.M.González-Barcenas公司,埃伦迪拉·伦登,罗伯托·阿莱霍,埃弗拉多·埃弗雷恩·格兰达·古铁雷斯,罗莎·玛丽亚·瓦尔多维诺斯:
用过采样和深度学习神经网络解决大数据多类不平衡问题。 216-224
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安德烈·布兰登,佩德罗·皮雷斯,佩蒂娅·乔治耶娃:
松鸡游戏中的强化学习和神经进化。 225-236

模式识别

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安娜·波特洛,安德烈亚·卡瓦拉罗,卡塔琳娜·巴拉塔,豪尔赫·马奎斯:
使用稀疏向量场描述和识别活动模式。 239-248
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维森特·加西亚,何塞·萨尔瓦多·桑切斯,阿尔贝托·奥乔亚·奥尔蒂斯,亚伯拉罕·洛佩斯·纳杰拉:
最近邻分类器的实例选择：将性能连接到基础数据结构。 249-256
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奥罗拉·L·R·马丁斯,安德烈·R·S·马尔索尔,何塞·皮萨拉:
木材显微图像分析的改进DBSCAN算法。 257-269
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穆门·T·埃尔·梅吉,多亚·穆罕默德,塔里克·埃尔梅利基:
使用快速R-CNN、转移学习和增强技术从显微镜痰涂片图像中自动检测结核杆菌。 270-278
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佩德罗·皮纳,弗朗西斯科·佩雷拉,豪尔赫·马奎斯,桑德拉·海伦诺:
在无人机数据集中探测南极洲冰缘地区的石圈。 279-288
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费比安·托雷斯-罗伯斯,鲍里斯·埃斯卡兰特·拉米雷斯,吉梅纳·奥尔韦雷斯,颜炳郎:
使用机器学习方法和遗传优化在乳腺超声图像中检测病变。 289-301
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瓦妮莎·巴赫梅斯特,大卫·穆奇,迪米特里·布拉托夫,阿伦斯:
评估深度神经网络中颜色信息的影响。 302-316
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卡洛斯·桑切斯,诺埃利亚·瓦莱兹,格洛丽亚·布埃诺·加西亚,加布里埃尔·克里斯托巴尔:
使用CNN进行硅藻分类，包括形态适应。 317-328
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罗伯托·阿罗约,哈维尔·托瓦尔,弗朗西斯科·德尔加多,埃米利奥·阿尔马赞,迭戈·塞拉多尔,安东尼奥·赫塔多:
用于项目编码的区域检测的视觉和文本数据的深度学习。 329-341
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Jesús Ruiz-Santaquiteria公司,阿尼巴尔·佩德拉扎,卡洛斯·桑切斯,何塞·阿莱杭德罗·利布雷罗斯,杰苏斯·萨利多,奥斯卡·德尼兹,萨尔·布兰科,加布里埃尔·克里斯托巴尔,格洛丽亚·布埃诺:
多轴突硅藻分割的深度学习与经典方法。 342-354
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佩德罗·卡瓦略,西尔维亚·贝萨,安娜·罗莎·M·席尔瓦,帕蒂西亚·佩克索托（Patrícia S.Peixoto）,马塞拉·塞贡多,霍尔德·P·奥利维拉:
基于数字比色法的水中磺胺类药物浓度估算。 355-366
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安吉尔·鲁伊斯,胡安·梅西亚,胡安·洛佩斯,Beatriz F.Giraldo:
仰卧和坐姿下健康受试者的心脏和呼吸系统特征。 367-377
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迭戈·萨拉扎尔-安东尼奥,Nohora Meneses-Casas公司,曼努埃尔·吉列尔莫·福雷罗,奥斯瓦尔多·洛佩斯·桑托斯:
基于模式识别技术的级联变压器多电平逆变器故障自动检测。 378-385
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爱德华多·古铁雷斯大师,罗伯托·哈维尔·洛佩斯·萨斯特雷,萨图尼诺·马尔多纳多·布巴森:
通过视觉导航的深度强化学习进行碰撞预测。 386-397
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里卡多·弗兰科·卡巴罗斯,玛丽亚·托雷斯·马德罗内罗,7月Galeano-Zea,哈维尔·穆里略,阿图尔·扎西基,约翰逊·加隆,萨拉·罗伯多:
区分健康皮肤和皮肤利什曼病的光谱带子集选择。 398-408
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马尼沙·赛尼,塞巴·苏珊:
使用Inception-V3对不平衡乳腺癌数据集进行转移学习，以增强少数群体的数据。 409-420

图像处理和表示

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杰玛·罗特（Gemma Rotger）,弗朗西斯科·莫雷诺-诺戈尔,费利佩·朗布雷拉斯,安东尼奥·阿古多:
单视图面部头发3D重建。 423-436
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卡洛斯·奥里特,埃利亚斯·埃雷罗,毛里西奥·巴伦西亚:
用于点集注册的从要素到属性图。 437-448
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伊阿戈·苏亚雷斯,盖斯恩·斯菲尔,何塞·米盖尔·布埃纳波萨达,路易斯·鲍梅拉:
BELID：增强的高效局部图像描述符。 449-460
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Saber Sarbazvatan公司,罗德里戈·文图拉,弗朗西斯科·埃斯特维斯,苏珊娜·Q·利马,J.米盖尔·桑切斯:
一种新的基于图形的小鼠脑切片序列化方法。 461-471
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希瓦姆·潘德,比普拉克·班纳吉,Aleksandra Pizurica公司:
高光谱图像分类中基于类重构的对抗域自适应算法。 472-484
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安东尼奥·哈维尔·加列戈,安东尼奥·珀图萨,玛丽莎·伯纳乌:
基于卷积神经网络的多标签标志分类。 485-497
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胡安·佩德罗·托雷斯,马尔维拉,安德烈斯·卡罗,特立尼达佩雷斯-帕拉西奥斯,丹尼尔·卡巴列罗:
应用计算机视觉和低场MRI对干腌伊比利亚火腿质量参数的无损预测。 498-507
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卡洛斯·罗德里格斯-帕尔多,哈坎·拜伦:
带有剩余适配器的个性化美学。 508-520
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Nguyen Huu Phong女士,伯纳黛特·里贝罗:
使用深度可分离卷积改进胶囊网络。 521-530
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萨米·马哈詹:
使用动态模板匹配的高速视频中的波前跟踪。 531-542
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萨德尔·塔祖尔（Sarder Tazul Islam）,萨吉布·萨哈,G.M.阿提克·拉哈曼,Deep Dutta公司,约格桑·卡纳加辛根:
一种有效的描述视网膜分叉点的二元描述子用于图像配准。 543-552
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胡安·伊格纳西奥·福森,米盖尔·帕戈拉,埃德恩·巴雷内西亚,汉贝托·布斯廷克:
基于目标检测的图像检索深度特征聚合。 553-564
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阿里·米尔扎,伊姆兰·西迪奇,赛义德·古拉姆·穆斯塔法,马扎希尔·侯赛因:
预处理对草书视频文本识别的影响。 565-576
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卡洛斯·贾卡纳梅乔伊（Carlos A.Jacanamejoy-Jamioy）,Nohora Meneses-Casas公司,曼努埃尔·吉列尔莫·福雷罗:
基于相位一致性的单基因滤波器图像特征检测及新的噪声估计。 577-588
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巴拉特·马米迪巴图拉,萨塔卡尼·阿米尔尼,赛·什拉瓦尼·西斯特拉,尼哈里卡·帕特南:
使用胶囊网络进行纹理分类。 589-599
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安德烈斯·加西亚·瓦内加,布莱扬·利伯拉托·塔富尔,曼努埃尔·吉列尔莫·福雷罗,安东尼奥·冈萨雷斯-罗德里格斯,费尔南多·何塞·卡斯蒂略-加西亚:
基于视觉的平面电缆驱动并联机器人自动校准系统。 600-609
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李俊硕（Junesuk Lee）,昂素金（Eung-Su Kim）,宋永园:
使用GPU对可变形对象进行三维非刚性配准。 610-619
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丹尼尔·卡内多,艾琳娜·特里凡,安东尼奥·J·R·奈维斯:
使用计算机视觉在学术环境中进行焦点估计。 620-628

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