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Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Classificação automática de imagens de satélite para acompanhamento e controle do desmatamento na Amazônia (2023)
Quirino, Matheus de Castro; Santos, Fernando Pereira dos (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISÃO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
QUIRINO, Matheus de Castro. Classificação automática de imagens de satélite para acompanhamento e controle do desmatamento na Amazônia. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/f96ae7b8-c56e-47ae-bc44-704bd4ad4f7f/Matheus%20de%20Castro%20Quirino.pdf. Acesso em: 28 maio 2024.
APA
Quirino, M. de C. (2023). Classificação automática de imagens de satélite para acompanhamento e controle do desmatamento na Amazônia (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/f96ae7b8-c56e-47ae-bc44-704bd4ad4f7f/Matheus%20de%20Castro%20Quirino.pdf
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Quirino M de C. Classificação automática de imagens de satélite para acompanhamento e controle do desmatamento na Amazônia [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/f96ae7b8-c56e-47ae-bc44-704bd4ad4f7f/Matheus%20de%20Castro%20Quirino.pdf
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Quirino M de C. Classificação automática de imagens de satélite para acompanhamento e controle do desmatamento na Amazônia [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/f96ae7b8-c56e-47ae-bc44-704bd4ad4f7f/Matheus%20de%20Castro%20Quirino.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Desenvolvimento de um sistema de navegação e orientação para pessoas com baixa visão utilizando inteligência artificial (2023)
Leitão Filho, Antonio de Sousa; Grassi Júnior, Valdir (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, SÍNTESE DE FALA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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LEITÃO FILHO, Antonio de Sousa. Desenvolvimento de um sistema de navegação e orientação para pessoas com baixa visão utilizando inteligência artificial. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5ed76f0c-ce68-4b68-ab73-28ed30dca02d/Antonio%20de%20Sousa%20Leit%C3%A3o%20Filho.pdf. Acesso em: 28 maio 2024.
APA
Leitão Filho, A. de S. (2023). Desenvolvimento de um sistema de navegação e orientação para pessoas com baixa visão utilizando inteligência artificial (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5ed76f0c-ce68-4b68-ab73-28ed30dca02d/Antonio%20de%20Sousa%20Leit%C3%A3o%20Filho.pdf
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Leitão Filho A de S. Desenvolvimento de um sistema de navegação e orientação para pessoas com baixa visão utilizando inteligência artificial [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5ed76f0c-ce68-4b68-ab73-28ed30dca02d/Antonio%20de%20Sousa%20Leit%C3%A3o%20Filho.pdf
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Leitão Filho A de S. Desenvolvimento de um sistema de navegação e orientação para pessoas com baixa visão utilizando inteligência artificial [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5ed76f0c-ce68-4b68-ab73-28ed30dca02d/Antonio%20de%20Sousa%20Leit%C3%A3o%20Filho.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Classificação e detecção de doenças no plantio de batata por meio de redes neurais convolucionais (2022)
Martins, Thiago Francisco; Ponti, Moacir Antonelli (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL
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MARTINS, Thiago Francisco. Classificação e detecção de doenças no plantio de batata por meio de redes neurais convolucionais. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0cc4905d-964d-462c-a991-c0dcfeb472e1/Thiago%20Martins.pdf. Acesso em: 28 maio 2024.
APA
Martins, T. F. (2022). Classificação e detecção de doenças no plantio de batata por meio de redes neurais convolucionais (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0cc4905d-964d-462c-a991-c0dcfeb472e1/Thiago%20Martins.pdf
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Martins TF. Classificação e detecção de doenças no plantio de batata por meio de redes neurais convolucionais [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0cc4905d-964d-462c-a991-c0dcfeb472e1/Thiago%20Martins.pdf
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Martins TF. Classificação e detecção de doenças no plantio de batata por meio de redes neurais convolucionais [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0cc4905d-964d-462c-a991-c0dcfeb472e1/Thiago%20Martins.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Deepfake: explorando técnicas de detecção de manipulação digital de imagens de faces (2022)
Leandro, Jorge de Jesus Gomes; Bruno, Odemir Martinez (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
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ABNT
LEANDRO, Jorge de Jesus Gomes. Deepfake: explorando técnicas de detecção de manipulação digital de imagens de faces. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/03772a14-e798-44da-ba33-18c3ff3161fe/Jorge%20Leandro_Monografia-Jorge-Leandro-2021-2022-MBA-IABIGDATA-ICMC-USP-IABGD21MET04-v5-reviewed_206599.pdf. Acesso em: 28 maio 2024.
APA
Leandro, J. de J. G. (2022). Deepfake: explorando técnicas de detecção de manipulação digital de imagens de faces (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/03772a14-e798-44da-ba33-18c3ff3161fe/Jorge%20Leandro_Monografia-Jorge-Leandro-2021-2022-MBA-IABIGDATA-ICMC-USP-IABGD21MET04-v5-reviewed_206599.pdf
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Leandro J de JG. Deepfake: explorando técnicas de detecção de manipulação digital de imagens de faces [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/03772a14-e798-44da-ba33-18c3ff3161fe/Jorge%20Leandro_Monografia-Jorge-Leandro-2021-2022-MBA-IABIGDATA-ICMC-USP-IABGD21MET04-v5-reviewed_206599.pdf
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Leandro J de JG. Deepfake: explorando técnicas de detecção de manipulação digital de imagens de faces [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/03772a14-e798-44da-ba33-18c3ff3161fe/Jorge%20Leandro_Monografia-Jorge-Leandro-2021-2022-MBA-IABIGDATA-ICMC-USP-IABGD21MET04-v5-reviewed_206599.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Estudos de abordagens de DL-CNN (Deep Learning Convolutional Neural Nets) visando a detecção de veículos em imagens de vídeo, a fim de aumentar a segurança e evitar acidentes em vias públicas (2021)
Cangerana, Nilo Conrado Messias Alves; Osório, Fernando Santos (Orientador)
Unidade: EESC E ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
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ABNT
CANGERANA, Nilo Conrado Messias Alves. Estudos de abordagens de DL-CNN (Deep Learning Convolutional Neural Nets) visando a detecção de veículos em imagens de vídeo, a fim de aumentar a segurança e evitar acidentes em vias públicas. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/30d92d95-cf4d-41aa-81d3-9b75db8d8be9/Nilo%20Conrado%20Messias%20Alves%20Cangerana%20.pdf. Acesso em: 28 maio 2024.
APA
Cangerana, N. C. M. A. (2021). Estudos de abordagens de DL-CNN (Deep Learning Convolutional Neural Nets) visando a detecção de veículos em imagens de vídeo, a fim de aumentar a segurança e evitar acidentes em vias públicas (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/30d92d95-cf4d-41aa-81d3-9b75db8d8be9/Nilo%20Conrado%20Messias%20Alves%20Cangerana%20.pdf
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Cangerana NCMA. Estudos de abordagens de DL-CNN (Deep Learning Convolutional Neural Nets) visando a detecção de veículos em imagens de vídeo, a fim de aumentar a segurança e evitar acidentes em vias públicas [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/30d92d95-cf4d-41aa-81d3-9b75db8d8be9/Nilo%20Conrado%20Messias%20Alves%20Cangerana%20.pdf
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Cangerana NCMA. Estudos de abordagens de DL-CNN (Deep Learning Convolutional Neural Nets) visando a detecção de veículos em imagens de vídeo, a fim de aumentar a segurança e evitar acidentes em vias públicas [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/30d92d95-cf4d-41aa-81d3-9b75db8d8be9/Nilo%20Conrado%20Messias%20Alves%20Cangerana%20.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Desenvolvimento de uma plataforma de estudos de veículos autônomos para transitar em um ambiente controlado (2021)
Sun, Erick; Driemeier, Larissa (Orientador) ; Moura, Rafael Traldi (coorient) ; Akamine, Rodrigo Heira
Unidade: EP
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, VISÃO COMPUTACIONAL, ROBÓTICA, ENSINO
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ABNT
SUN, Erick e AKAMINE, Rodrigo Heira. Desenvolvimento de uma plataforma de estudos de veículos autônomos para transitar em um ambiente controlado. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/01a453db-b6df-4542-82bc-ed1a40c88998/ERICK%20SUN%20TCC21.pdf. Acesso em: 28 maio 2024.
APA
Sun, E., & Akamine, R. H. (2021). Desenvolvimento de uma plataforma de estudos de veículos autônomos para transitar em um ambiente controlado (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/01a453db-b6df-4542-82bc-ed1a40c88998/ERICK%20SUN%20TCC21.pdf
NLM
Sun E, Akamine RH. Desenvolvimento de uma plataforma de estudos de veículos autônomos para transitar em um ambiente controlado [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/01a453db-b6df-4542-82bc-ed1a40c88998/ERICK%20SUN%20TCC21.pdf
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Sun E, Akamine RH. Desenvolvimento de uma plataforma de estudos de veículos autônomos para transitar em um ambiente controlado [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/01a453db-b6df-4542-82bc-ed1a40c88998/ERICK%20SUN%20TCC21.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Sistema de detecção de sinais de tráfego luminosos (semáforos) voltados para sistemas ADAS e veículos autônomos (2020)
Machado, João Vitor Granzotti; Fernando Santos Osório (Orientador)
Unidade: EESC E ICMC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MACHADO, João Vitor Granzotti. Sistema de detecção de sinais de tráfego luminosos (semáforos) voltados para sistemas ADAS e veículos autônomos. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7893ac23-0597-4a3e-a58f-7c857578b11a/TCC%20Joao.pdf. Acesso em: 28 maio 2024.
APA
Machado, J. V. G. (2020). Sistema de detecção de sinais de tráfego luminosos (semáforos) voltados para sistemas ADAS e veículos autônomos (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7893ac23-0597-4a3e-a58f-7c857578b11a/TCC%20Joao.pdf
NLM
Machado JVG. Sistema de detecção de sinais de tráfego luminosos (semáforos) voltados para sistemas ADAS e veículos autônomos [Internet]. 2020 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7893ac23-0597-4a3e-a58f-7c857578b11a/TCC%20Joao.pdf
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Machado JVG. Sistema de detecção de sinais de tráfego luminosos (semáforos) voltados para sistemas ADAS e veículos autônomos [Internet]. 2020 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7893ac23-0597-4a3e-a58f-7c857578b11a/TCC%20Joao.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Estudo, desenvolvimento e comparação de técnicas de detecção de Deepfake (2020)
Barbosa, Felipe Manfio; Fernando Santos Osório (Orientador)
Unidade: EESC E ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BARBOSA, Felipe Manfio. Estudo, desenvolvimento e comparação de técnicas de detecção de Deepfake. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7bcb666d-36b1-4764-a992-b7dea63afa9b/TCC%20Felipe_barbosa.pdf. Acesso em: 28 maio 2024.
APA
Barbosa, F. M. (2020). Estudo, desenvolvimento e comparação de técnicas de detecção de Deepfake (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7bcb666d-36b1-4764-a992-b7dea63afa9b/TCC%20Felipe_barbosa.pdf
NLM
Barbosa FM. Estudo, desenvolvimento e comparação de técnicas de detecção de Deepfake [Internet]. 2020 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7bcb666d-36b1-4764-a992-b7dea63afa9b/TCC%20Felipe_barbosa.pdf
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Barbosa FM. Estudo, desenvolvimento e comparação de técnicas de detecção de Deepfake [Internet]. 2020 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7bcb666d-36b1-4764-a992-b7dea63afa9b/TCC%20Felipe_barbosa.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Inferência de indicadores socioeconômicos com base em imagens de rua utilizando deep learning (2020)
Almeida, Leticia Mancuzo de; Costa, Willian Werner Angelo da; Corrêa, Pedro Luiz Pizzigatti (Orientador) ; Justo, Marina Jeaneth Machicao (coorient)
Unidade: EP
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, BIG DATA, CLASSIFICAÇÃO, DEMOGRAFIA, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ALMEIDA, Leticia Mancuzo de e COSTA, Willian Werner Angelo da. Inferência de indicadores socioeconômicos com base em imagens de rua utilizando deep learning. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5485debf-6346-4160-ab82-6bb9dd680de1/Willian%20Werner%20Angelo%20da%20Costa%20PCS3860.pdf. Acesso em: 28 maio 2024.
APA
Almeida, L. M. de, & Costa, W. W. A. da. (2020). Inferência de indicadores socioeconômicos com base em imagens de rua utilizando deep learning (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5485debf-6346-4160-ab82-6bb9dd680de1/Willian%20Werner%20Angelo%20da%20Costa%20PCS3860.pdf
NLM
Almeida LM de, Costa WWA da. Inferência de indicadores socioeconômicos com base em imagens de rua utilizando deep learning [Internet]. 2020 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5485debf-6346-4160-ab82-6bb9dd680de1/Willian%20Werner%20Angelo%20da%20Costa%20PCS3860.pdf
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Almeida LM de, Costa WWA da. Inferência de indicadores socioeconômicos com base em imagens de rua utilizando deep learning [Internet]. 2020 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5485debf-6346-4160-ab82-6bb9dd680de1/Willian%20Werner%20Angelo%20da%20Costa%20PCS3860.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Automação da contagem de placas de Zika vírus do experimento plaque assay utilizando visão computacional (2017)
Perez, André Marcos ; Vieira, Marcelo Andrade da Costa (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, VISÃO COMPUTACIONAL, ZIKA VÍRUS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PEREZ, André Marcos. Automação da contagem de placas de Zika vírus do experimento plaque assay utilizando visão computacional. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c392537a-60be-404e-a8cd-9c1173cfeeb2/Perez_Andre_Marcos_tcc.pdf. Acesso em: 28 maio 2024.
APA
Perez, A. M. (2017). Automação da contagem de placas de Zika vírus do experimento plaque assay utilizando visão computacional (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c392537a-60be-404e-a8cd-9c1173cfeeb2/Perez_Andre_Marcos_tcc.pdf
NLM
Perez AM. Automação da contagem de placas de Zika vírus do experimento plaque assay utilizando visão computacional [Internet]. 2017 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c392537a-60be-404e-a8cd-9c1173cfeeb2/Perez_Andre_Marcos_tcc.pdf
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Perez AM. Automação da contagem de placas de Zika vírus do experimento plaque assay utilizando visão computacional [Internet]. 2017 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c392537a-60be-404e-a8cd-9c1173cfeeb2/Perez_Andre_Marcos_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Sistema de detecção de sonolência, por meio de visão computacional (2014)
Ferrassini, Rafael Barichello; Rodrigues, Evandro Luis Linhari (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: BIOMETRIA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FERRASSINI, Rafael Barichello. Sistema de detecção de sonolência, por meio de visão computacional. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2014. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/f16dd7e2-0fb6-49a8-b46b-cd17c012ac08/Ferrassini_Rafael_Barichello.pdf. Acesso em: 28 maio 2024.
APA
Ferrassini, R. B. (2014). Sistema de detecção de sonolência, por meio de visão computacional (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/f16dd7e2-0fb6-49a8-b46b-cd17c012ac08/Ferrassini_Rafael_Barichello.pdf
NLM
Ferrassini RB. Sistema de detecção de sonolência, por meio de visão computacional [Internet]. 2014 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/f16dd7e2-0fb6-49a8-b46b-cd17c012ac08/Ferrassini_Rafael_Barichello.pdf
Vancouver
Ferrassini RB. Sistema de detecção de sonolência, por meio de visão computacional [Internet]. 2014 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/f16dd7e2-0fb6-49a8-b46b-cd17c012ac08/Ferrassini_Rafael_Barichello.pdf

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