1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
  2. Faculdade de Computação (FACOM)
  3. TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia)
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dc.creatorSilva, Gabriel Eduardo da-
dc.date.accessioned2017-08-18T11:55:35Z-
dc.date.available2017-08-18T11:55:35Z-
dc.date.issued2017-07-31-
dc.identifier.citationSILVA, G. E. Reconhecimento de formas 3D usando redes complexas. 2017. 36 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2017.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/19524-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectRedes Complexaspt_BR
dc.subjectComplex Networkspt_BR
dc.subjectFormas 3Dpt_BR
dc.subject3D Shapespt_BR
dc.subjectVisão Computacionalpt_BR
dc.subjectComputer Visionpt_BR
dc.subjectClassificação de Formas 3Dpt_BR
dc.subject3D Form Characterizationpt_BR
dc.subjectRecuperação de Formas 3Dpt_BR
dc.subject3D Form Retrievalpt_BR
dc.titleReconhecimento de formas 3D usando redes complexaspt_BR
dc.title.alternativeCharacterizing 3D Shapes: a complex network-based approachpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Backes, André Ricardo-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8590140337571249pt_BR
dc.contributor.referee1Abdala, Daniel Duarte-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8590140337571249pt_BR
dc.contributor.referee2Gabriel, Paulo Henrique Ribeiro-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/3181954061121790pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9682208437543676pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoCom o crescimento na utilização de modelos tridimensionais (3D) em diversos domínios, surgiu a necessidade de se criar mecanismos para organização, pesquisa e recuperação desses modelos. A popularidade recente dos modelos 3D estimulou pesquisadores a investigar os problemas de recuperação dos modelos e desenvolverem métodos mais eficientes para pesquisa e recuperação desses modelos. Buscando contribuir com a literatura recente, o presente trabalho propõe uma nova abordagem para caracterização de formas 3D utilizando-se da teoria das redes complexas. Modelando a forma 3D como uma rede complexa somos capazes de representar de forma eficiente, caracterizar e analisar o modelo pelas características topológicas da rede complexa. Comparamos nossa abordagem com dois outros métodos conhecidos na literatura, "Histograma de Formas 3D"' e "Distribuição de Formas", que comprovaram que a abordagem proposta é viável para caracterizar e discriminar de maneira eficiente as formas 3D.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseSistemas de Informaçãopt_BR
dc.sizeorduration36pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
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