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PyOPF: Uma Biblioteca para o Desenvolvimento de Classificadores de Padrões baseados em Floresta de Caminhos Ótimos em Python

Processo: 12/14494-2
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2012
Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2014
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:João Paulo Papa
Beneficiário:Clayton Reginaldo Pereira
Instituição Sede: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:09/16206-1 - Novas tendências em reconhecimento de padrões baseado em floresta de caminhos ótimos, AP.JP
Assunto(s):Reconhecimento de padrões
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Reconhecimento de Padrões | Processamento gráfico (Graphics)

Resumo

A biblioteca LibOPF foi desenvolvida em meados de 2008 com o intuito de prover um código de livre acesso para o classificador Floresta de Caminhos Ótimos (Optimum-Path Forest - OPF). Nesse contexto, o presente projeto de pesquisa objetiva a criação da PyOPF, uma biblioteca também de código livre, a qual será implementada em Python e será disponibilizada em conjunto com a LibOPF. Essa linguagem foi escolhida pela sua crescente utilização, tanto no meio acadêmico quanto empresarial.

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
DA COSTA, KELTON A. P.; PEREIRA, CLAYTON R.; PEREIRA, LUIS A. M.; NAKAMURA, RODRIGO M.; PAPA, JOAO PAULO. A Comparison about Evolutionary Algorithms for Optimum-Path Forest Clustering Optimization. JOURNAL OF INFORMATION ASSURANCE AND SECURITY, v. 8, n. 2, p. 10-pg., . (11/14058-5, 09/16206-1, 12/14494-2, 11/14094-1)