Pesquisa Bibliográfica

Referência 355

Poggio, T.; Torre, V.; Koch, C. Computational vision and regularization theory. Nature, vol. 317, no. 6035, pp. 314-319, September 1985.

Fonte: www.bae.unicamp.br - ERL

Resumo: sim

Artigo Completo: não

Palavras-Chave: processamento de imagens, suavidade, problemas mal-condicionados, abordagem Bayesiana

Comentários: Poggio é um dos mais respeitados e citados pesquisadores na área de teoria da regularização. Neste artigo, muito citado na literatura, os autores fazem uma discussão a respeito da teoria da regularização, utilizando a abordagem Bayesiana, sob o ponto de vista da visão computacional, e do processamento de imagens utilizando-se redes neurais.

Referência 356

Poggio, T.; Torre, V.; Koch, C. Computational vision and regularization theory. In Readings In Computer Vision: Issues, Problems, Principles and Paradigms, pp. 638-643, Morgan Kaufmann, 1987.

Fonte: ResearchIndex (CiteSeer): http://citeseer.nj.nec.com/

Resumo: não

Artigo Completo: não

Palavras-Chave: processamento de imagens, suavidade, problemas mal-condicionados, abordagem Bayesiana

Comentários: Poggio é um dos mais respeitados pesquisadores na área de teoria da regularização. Neste artigo, os autores fazem uma ampla discussão a respeito da teoria da regularização, utilizando a abordagem Bayesiana, sob o ponto de vista da visão computacional e do processamento de imagens utilizando-se redes neurais.

Referência 357

Radmoser, E.; Scherzer, O.; Weicker, J. Scale-Space Properties of Nonstationary Iterative Regularization Methods, Journal of Visual Communication and Image Representation, Vol. 11, No. 2, June 1, 2000.

Fonte: www.bae.unicamp.br - Probe - Academic Press

Resumo: sim

Artigo Completo: sim

Palavras-Chave: equações diferenciais parciais, regularização não-linear, filtros de difusão isotrópica, filtros de difusão anisotrópica

Comentários: neste paper os autores estendem as propriedades escala-espaço de equações diferenciais parciais elípticas para métodos de regularização. Eles estudam métodos de regularização lineares e não-lineares que são aplicados iterativamente e com diferentes parâmetros de regularização. São feitos experimentos numéricos em duas e três dimensões, ilustrando o comportamento de escala-espaço dos métodos de regularização.
Referência 358

Rohwer, R.; van der Rest, J.C. Minimum description length, regularization, and multimodal data, Neural Computation, vol. 8, pp. 595-609, 1996.

Fonte: ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ3.html

Resumo: não

Artigo Completo: não

Palavras-Chave: regularização, dados multimodais, comprimento mínimo de descrição

Comentários: não há informação suficiente.
Referência 359

Santos, R.J. Equivalence of Regularization and Truncated Iteration for General Ill-Posed Problems, Linear Algebra and its Application, vol. 236, pp. 25-33, March 1996.

Tema: análise de materiais

Fonte: www.bae.unicamp.br - Probe - Elsevier

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Artigo Completo: sim

Palavras-Chave: regularização, métodos iterativos, deficiência de rank

Comentários: os autores deste trabalho provam que as soluções por regularização direta de sistemas lineares são equivalentes a iterações truncadas de certos tipos de métodos iterativos. Eles fornecem uma abordagem unificada que inclui problemas não-determinados e sobre-determinados.
Referência 360

Smola, A.J.; Scholkopf, B. From regularization operators to support vector kernels. In Advances in Neural Information Processings Systems 10, Morgan Kaufmann Publishers, 1998

Fonte: ResearchIndex (CiteSeer): http://citeseer.nj.nec.com/

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Palavras-Chave: redes de regularização, Máquinas de Vetor de Suporte, funções de Green, funções de base radial

Comentários: os autores deste paper derivam a correspondência entre os operadores de regularização e as “sementes (kernels)” de Hilbert Schmidt que aparecem em máquinas de vetor de suporte. Mais especificamente, os autores provam que as funções de Green associadas com os operadores de regularização são geradores de vetores de suporte apropriados com propriedades de regularização equivalentes. Este é um artigo largamente citado na literatura.
Referência 361

Smola, A.J.; Scholkopf, B.; Muller, K.R. The connection between regularization operators and support vector kernels, Neural Networks, vol. 11, no. 4, pp. 637-649, June 1998.

Fonte: ResearchIndex (CiteSeer): http://citeseer.nj.nec.com/

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Palavras-Chave: redes de regularização, funções de Green, semente polinomial, funções de base radial

Comentários: neste paper faz-se uma derivação entre os operadores de regularização usados em redes de regularização e geradores de vetores de suporte. Os autores provam que as funções de Green associadas com os operadores de regularização são geradores de vetores de suporte apropriados com propriedades de regularização equivalentes. Este é um artigo largamente citado na literatura.
Referência 362

Tikhonov, A.N. Solution of incorrectly formulated problems and the regularization method, Soviet Math. Dokl., vol. 4, pp. 1035-1038, 1963.

Fonte: www.stat.rice.edu/~dcox/CV/pub/node28.html

Resumo: não

Artigo Completo: não

Palavras-Chave: problemas mal-condicionados, método de regularização

Comentários: este paper foi um dos primeiros a abordar a teoria da regularização (Tikhonov foi seu criador).