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Desenvolvimento de software de prescrição eletrônica de quimioterapia para tratamento de câncer de mama / Development of electronic prescription software for chemotherapy for breast cancer treatmentHenrique, Fabrício Gustavo 19 April 2018 (has links)
Atualmente, uns dos assuntos mais discutidos na medicina quando se trata de erros é a prescrição médica. Estes erros podem causar grandes danos à saúde dos pacientes, e um dos grandes causadores destes erros é a prescrição feita de forma manual, ou seja, de forma escrita manuscrita pelos médicos. Outro problema decorrente é o fato que nos modelos existentes não contemplam todas as informações necessárias para a correta prescrição. A prescrição médica é um documento que deve conter dados do paciente e de seu tratamento, como medicamentos, doses, periodicidade e, entre outras informações. Como na maioria das vezes quem realiza a infusão dos medicamentos nos pacientes não são os mesmos médicos que os prescreveram, a escrita manuscrita pode dificultar a leitura e o entendimento para quem for realizar o procedimento no paciente. Assim, os problemas proporcionados pela prescrição médica manuscrita como a falta de informações, escrita ilegível, rasuras e informações incompletas, podem ocasionar interpretações errôneas por parte dos profissionais de saúde que os leem, provocando sérios prejuízos diretos aos pacientes. Como atualmente é inevitável à introdução da tecnologia da informação (T.I.) na medicina, houve a iniciativa de criar um questionário eletrônico com perguntas sobre quais informações devem contemplar uma prescrição eletrônica, a fim de não haver falta e nem excesso de informações no modelo de prescrição eletrônica evitando possíveis problemas. Foi criado um questionário contendo 24 questões de múltiplas escolhas, com respostas do tipo SIM ou NÃO. Os questionários foram enviados aos associados da Sociedade Brasileira de Oncologia Clínica. Foram 215 questionários respondidos, sendo que das 24 questões 17 tiveram 80% ou mais de respostas sim, onde significa que estas informações devem fazer parte do modelo de prescrição, que foi desenvolvido a partir destas informações. / Nowadays, one of the most discussed subjects in medicine when it comes to errors, is medical prescription. These errors can cause great harm to patients, and one of the great causes of these errors is the prescription made manually, that is, in handwritten by doctors. Another problem is the fact that in the existing models it is not include all the information necessary for the correct prescription. The medical prescription is a document that should contain data about the patient and their treatment, such as medications, doses, periodicity among other information. As most of the time those who infuse the drugs are not the same doctors who prescribed them, handwriting may make it difficult to read and understand for those who perform the procedure. Thus, the problems provided by medical prescription such as lack of information, illegible writing, erasures and incomplete information, can lead to misinterpretations by health professionals who read them, causing serious harm to patients. As it is currently unavoidable the introduction of informatics technology (IT) in medicine, there was the initiative to create an electronic questionnaire with questions about what information should contemplate an electronic prescription. In order to avoid lack or excess of information in the prescription model, avoiding possible problems, a questionnaire containing 24 multiple choice (YES or NO) questions was created. The questionnaires were sent to the members of the Brazilian Society of Clinical Oncology. There were 215 questionnaires answered, and of the 24 questions, 17 had 80% or more answers, which means that this information should be part of the prescription model.
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"Projeto multirresolução de operadores morfológicos a partir de exemplos" / "Multiresolution design of morphological operators from examples"Vaquero, Daniel André 19 April 2006 (has links)
Resolver um problema de processamento de imagens pode ser uma tarefa bastante complexa. Em geral, isto depende de diversos fatores, como o conhecimento, experiência e intuição de um especialista, e o conhecimento do domínio da aplicação em questão. Motivados por tal complexidade, alguns grupos de pesquisa têm trabalhado na criação de técnicas para projetar operadores de imagens automaticamente, a partir de uma coleção de exemplos de entrada e saída do operador desejado. A abordagem multirresolução tem sido empregada com sucesso no projeto estatístico de W-operadores de janelas grandes. Esta metodologia usa uma estrutura piramidal de janelas para auxiliar na estimação das distribuições de probabilidade condicional para padrões não observados no conjunto de treinamento. No entanto, a qualidade do operador projetado depende diretamente da pirâmide escolhida. Tal escolha é feita pelo projetista a partir de sua intuição e de seu conhecimento prévio sobre o problema. Neste trabalho, investigamos o uso da entropia condicional como um critério para determinar automaticamente uma boa pirâmide a ser usada no projeto do W-operador. Para isto, desenvolvemos uma técnica que utiliza o arcabouço piramidal multirresolução como um modelo na estimação da distribuição conjunta de probabilidades. Experimentos com o problema de reconhecimento de dígitos manuscritos foram realizados para avaliar o desempenho do método. Utilizamos duas bases de dados diferentes, com bons resultados. Além disso, outra contribuição deste trabalho foi a experimentação com mapeamentos de resolução da teoria de pirâmides de imagens no contexto do projeto de W-operadores multirresolução. / The task of finding a good solution for an image processing problem is often very complex. It usually depends on the knowledge, experience and intuition of an image processing specialist. This complexity has served as a motivation for some research groups to create techniques for automatically designing image operators based on a collection of input and output examples of a desired operator. The multiresolution approach has been successfully used to statistically design W-operators for large windows. However, the success of this method directly depends on the adequate choice of a pyramidal window structure, which is used to aid in the estimation of the conditional probability distributions for patterns that do not appear in the training set. The choice is made by the designer, based on his intuition and previous knowledge of the problem domain. In this work, we investigate the use of the conditional entropy criterion for automatically determining a good pyramid. In order to compute the entropy, we have developed a technique that uses the multiresolution pyramidal framework as a model in the estimation of the joint probability distribution. The performance of the method is evaluated on the problem of handwritten digits recognition. Two different databases are used, with good practical results. Another important contribution of this work is the experimentation with resolution mappings from image pyramids theory in the context of multiresolution W-operator design.
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Sistema de reconhecimento de palavras manuscritas dependente do usuário. / User-defined handwriting recognition system.VELOSO, Luciana Ribeiro. 14 August 2018 (has links)
Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-08-14T17:31:43Z
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LUCIANA RIBEIRO VELOSO - TESE PPGEE 2009..pdf: 1635341 bytes, checksum: 2d73699d44711c0cc83e60f235f32c94 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-14T17:31:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1
LUCIANA RIBEIRO VELOSO - TESE PPGEE 2009..pdf: 1635341 bytes, checksum: 2d73699d44711c0cc83e60f235f32c94 (MD5)
Previous issue date: 2009-03 / Este trabalho apresenta um sistema de reconhecimento de palavras manuscritas
isoladas dependente do escritor. Este sistema caracteriza-se por utilizar uma etapa de
pré-processamento, que visa corrigir imperfeições e normalizar variações na imagem da
palavra manuscrita, uma etapa de segmentação explícita, que visa dividir a palavra em
caracteres ou segmentos de caracteres, uma etapa de extração de características, que
tem por finalidade representar a imagem por três vetores de características (perceptivas,
globais e direcionais) e um módulo de quantização vetorial, que tem o objetivo
de realizar o mapeamento de um vetor de características em um vetor de observação
(ou vetor de símbolos). Os símbolos correspondem aos índices (dos vetores-código)
gerados na representação (quantização vetorial) da sequência de características com o
uso dos dicionários. Finalizando, tem-se a etapa de classificação realizada por Modelos
Escondidos de Markov, na qual os caracteres são reconhecidos individualmente e combinados para formar a palavra. Testes experimentais foram realizados com uma base
de dados construída especificamente para este fim, contendo amostras de manuscritos
de4escritoresdistintos. Osistemadereconhecimentodepalavrasmanuscritasisoladas
dependente do escritor obteve taxas de reconhecimento que variaram entre 83,31% a
92,96% dependendo do escritor analisado. Os resultados apresentados mostram que
o sistema apresenta um ótimo desempenho quando utilizado para reconhecer palavras
através dos modelos de caracteres. / This work presents a writer-dependent system for isolated handwritten cursive word
recognition. This system is characterized by the utilization of a pre-processing state,
which corrects imperfections and normalizes variations in the word image, an explicit
segmentation stage, which splits the word into characters or character segments, a feature
extraction stage, which represents the image by three feature vectors (perceptive,
global and directional features), and a vector quantization module, which performs the
mapping of a feature vector into an observation vector (or symbols vector). The symbols
correspond to indices (the code vectors) generated by the representation (vector
quantization) of the feature sequences with the use of dictionaries. Finally, there is the
classification stage, performed by Hidden Markov Models, where characters are individually recognized and combined to form a valid word. Experimental tests were conducted with a database specifically built for this problem, containing samples of manuscripts from 4 different writers. The writer-dependent system for isolated handwritten cursive word recognition was recognition rate between 83.31% and 92.96% depending writer analyzed. The results show that the system offers optimum performance when used
word recognize by the characters models.
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A semiotic contextualisation of South African postage stamps and letters received between 1996 and 1999Retief, Mari Elize 02 1900 (has links)
The purpose of this research is to use semiotic and narrative theory to
unpack the layered meanings related to postage stamps and handwritten
letters and explore their similarities. The theories of Peirce on icon, index
and symbol, provide a systematic framework from which to explore the
parallel narratives in a personal collection of postage stamps and letters
received between 1996 and 1999.
Postage stamps and letters are sent as a unit, allowing their public and
private narratives to arrive in parallel. Both the practical and theoretical
components of this research explore these narratives, treating letters and
postage stamps as both personal and impersonal objects of
communication. They are archival objects of national and personal history
and of an era that is slowly fading. This research does not reinforce the
different modes of communication offered by postage stamps and letters,
but rather unpacks and compares, from a personal perspective, their many
layers of meaning. / Art History, Visual Arts and Musicology / M.A. (Visual Arts)
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Simulação de forças físicas para segmentação e restauração de dígitos e sequências de dígitos em imagens de documentos manuscritosLOPES FILHO, Alberto Nicodemus Gomes 26 February 2015 (has links)
Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-03-15T14:22:48Z
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Previous issue date: 2015-02-26 / Dentre os problemas e desafios que permeiam o processo de digitalização de documentos e todos os passos subsequentes até a transposição da informação para o meio digital, dois pontos específicos são focados: o texto partido ou degradado e texto escrito em tamanha proximidade que geram sobreposições dos traços. Assim, métodos para solucionar tais problemas, foram pesquisados e desenvolvidos. Baseamos nossa abordagem na emulação de forças físicas de inércia e centrípeta pois entendemos que estas podem ser bem utilizadas para o processamento de imagens de caracteres manuscritos.
Para o problema de dígitos partidos, foi desenvolvida uma solução para a restauração de dígitos isolados quebrados e de cadeias de dígitos quebrados através da emulação das forças centrípeta e de inércia. Esta solução tem como princípio gerar uma reconstrução da quebra de modo que se assemelhe à escrita do dígito em questão. Também é abordado a sobreposição de pares de dígitos, problema para o qual foi proposta uma solução de segmentação. Esta solução de segmentação se baseia no conceito de uma bola deformável que tem seus movimentos regidos pela emulação da força de inércia e pela deformação que lhe é permitida receber.
Ainda, para desenvolvimento e experimentação dos métodos, foram formadas bases de imagens pertinentes a cada aplicação. Os resultados obtidos mostram desempenhos promissores. Ao aplicar a reconstrução, obtivemos um ganho de aproximadamente seis pontos percentuais em taxa de reconhecimento em relação ao reconhecimento dos dígitos partidos. Já a segmentação provou que supera outros dois métodos de segmentação quando aplicamos o reconhecimento aos dígitos segmentados. Também deve-se ressaltar a questão do custo computacional, especificamente a solução voltada para a segmentação de dígitos sobrepostos, onde seu custo se apresenta mais baixo em relação aos métodos similares pesquisados e testados. Assim, mostramos que os métodos propostos atingem seus objetivos, aliando bons desempenhos com custos computacionais baixos. / Among the problems and challenges that surround the process of document digitization and all subsequent steps until the conversion of the information to a digital medium, two specific steps are focused: broken text and text written in such proximity that cause overlapping of strokes. Methods to solve these problems were researched and developed. We base our approach on the emulation of physical forces of inertia and centripetal force, since it is our understanding that the emulation of such forces can be used for the processing of images of handwritten characters and digits.
For the problem of broken digits, a solution for the restoration of isolated broken digits and chains of broken digits through the emulations of inertia and centripetal force was developed. This solution has as principle to generate a reconstruction of the break in such a way that it resembles closely the writing style of the digit in question. We also tackle overlapping pairs of digits, problem for which we propose a segmentation solution. This segmentation is based on the concept of a deformable ball that has its movements governed by the emulation of inertia and the degree of deformation the ball is allowed to have.
For development and experimentation of the created methods, image databases pertinent to each application were formed. The obtained results show promising performance. When applying the reconstruction, we obtained a gain of approximately six percentage points in recognition rates when compared to rates obtained for broken digits. In regards to segmentation, it proved to outperform two other methods when recognition is applied to the output segmented digits. The computational cost of the methods should also be pointed out, specifically regarding the solution created for the segmentation of overlapped digits, which is lower when compared to other similar methods that were researched and tested. Therefore, we show that the proposed methods reach their goals, coupling performance with low computational costs.
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Reconhecimento de dígitos manuscritos: busca de um classificador com máxima taxa de acertoGil, Adriano Mendes 13 May 2014 (has links)
Submitted by Geyciane Santos (geyciane_thamires@hotmail.com) on 2015-07-15T14:33:14Z
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Dissertação - Adriano Mendes Gil.pdf: 11255112 bytes, checksum: 36763272079e769a8fc63a58ab9d3461 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-07-20T14:04:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2014-05-13 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Optical character recognition system, aka OCR, allows identifying and recognizing printed
characters from pictures. A wide range of devices already has such functionality, e.g, scanners and mobile devices. The current everyday tasks has an increasing demand for handwritten character recognition, for example, recognize specified amount on bank checks, identify postal address to automate some aspects of letter delivery. Handwritten digit recognition faces the difficulty of great intraclass variability, due to different writing stiles and different character slant degrees. This work presents three strategies to address handwritten digit recognition by means of three pattern recognition methods and two feature extraction algorithms. The first strategy makes use of Fourier Descriptor and Boundary Transition Technique to extract representative values from digits contours in order to recognize digits is used a neural network Multilayer Perceptron and a set of Support Vector Machines classifiers to validate neural network output. The second strategy represents this work's baseline using the classic convolutional neural networks algorithm from literature, LeNet5. Such algorithm received as input the raw digit images without preprocessing. The third strategy used a unbalanced decision tree in which support vector machines actuated as decision points and as representative feature received the raw digit images. Late experiments showed that first strategy was not effective enough to recognize digits; only about 80% of characters were successfully recognized. By means of Convolutional Neural Network was possible to achieve
0.9% of error rate, not so impressive if compared to literature best results. The third strategy was capable to recognize 100% of test samples from handwritten digits dataset of MNist. Each support vector machine classifier achieved 0% of error rate, due to an enormous amount of support vectors. / Sistemas de reconhecimento ótico de caracteres, também conhecidos como OCR, permitem identificar e reconhecer caracteres impressos por meio de imagens, uma funcionalidade já bem difundida em scanners, dispositivos móveis, entre outros. Existe uma crescente necessidade de reconhecimento de caracteres manuscritos para uso em várias situações, tais como reconhecimento de valores nominais em cheques de bancos, reconhecimento dos dígitos manuscritos de endereço postal para redirecionamento automatizado de cartas nos correios. Reconhecimento de dígitos manuscritos esbarra na dificuldade de lidar com uma grande variação intraclasse, devido a diferentes estilos de escrita, diferentes graus de inclinação dos
caracteres. Este trabalho apresenta três estratégias utilizando três diferentes métodos de reconhecimento de padrões e dois métodos de extração de características. A primeira estratégia utilizou Descritores de Fourier e a técnica de transição de borda para extrair valores representativos do contorno dos caracteres e como camada de classificação utilizou uma rede neural MLP em associação com um conjunto de classificadores SVM para validar e corrigir eventuais erros da rede MLP. A segunda estratégia figurou como base comparativa para as demais estratégias por utilizar um algoritmo clássico de redes neurais convolutivas, LeNet5, e como características utilizou as próprias imagens dos dígitos. A terceira estratégia fez uso de um conjunto de classificadores SVM em uma árvore de decisão desbalanceada para a
classificação dos dígitos a partir unicamente de suas imagens. Como resultados dos experimentos, a primeira estratégia provou não ser totalmente efetiva por obter resultados em torno de 80% de taxa de acerto. A segunda estratégia obteve 0,9% de taxa de erro que apesar de ter sido alta, ainda é muito menor se comparada com os melhores resultados obtidos na literatura. A terceira estratégia por sua vez logrou sucesso em reconhecer 100% das amostras de teste da base MNist de dígitos manuscritos, devido ao sucesso do treinamento de cada um dos classificadores SVM, que apesar de utilizarem uma enorme quantidade de vetores de suporte, atingiram individualmente 0% de taxa de erro.
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Desenvolvimento de software de prescrição eletrônica de quimioterapia para tratamento de câncer de mama / Development of electronic prescription software for chemotherapy for breast cancer treatmentFabrício Gustavo Henrique 19 April 2018 (has links)
Atualmente, uns dos assuntos mais discutidos na medicina quando se trata de erros é a prescrição médica. Estes erros podem causar grandes danos à saúde dos pacientes, e um dos grandes causadores destes erros é a prescrição feita de forma manual, ou seja, de forma escrita manuscrita pelos médicos. Outro problema decorrente é o fato que nos modelos existentes não contemplam todas as informações necessárias para a correta prescrição. A prescrição médica é um documento que deve conter dados do paciente e de seu tratamento, como medicamentos, doses, periodicidade e, entre outras informações. Como na maioria das vezes quem realiza a infusão dos medicamentos nos pacientes não são os mesmos médicos que os prescreveram, a escrita manuscrita pode dificultar a leitura e o entendimento para quem for realizar o procedimento no paciente. Assim, os problemas proporcionados pela prescrição médica manuscrita como a falta de informações, escrita ilegível, rasuras e informações incompletas, podem ocasionar interpretações errôneas por parte dos profissionais de saúde que os leem, provocando sérios prejuízos diretos aos pacientes. Como atualmente é inevitável à introdução da tecnologia da informação (T.I.) na medicina, houve a iniciativa de criar um questionário eletrônico com perguntas sobre quais informações devem contemplar uma prescrição eletrônica, a fim de não haver falta e nem excesso de informações no modelo de prescrição eletrônica evitando possíveis problemas. Foi criado um questionário contendo 24 questões de múltiplas escolhas, com respostas do tipo SIM ou NÃO. Os questionários foram enviados aos associados da Sociedade Brasileira de Oncologia Clínica. Foram 215 questionários respondidos, sendo que das 24 questões 17 tiveram 80% ou mais de respostas sim, onde significa que estas informações devem fazer parte do modelo de prescrição, que foi desenvolvido a partir destas informações. / Nowadays, one of the most discussed subjects in medicine when it comes to errors, is medical prescription. These errors can cause great harm to patients, and one of the great causes of these errors is the prescription made manually, that is, in handwritten by doctors. Another problem is the fact that in the existing models it is not include all the information necessary for the correct prescription. The medical prescription is a document that should contain data about the patient and their treatment, such as medications, doses, periodicity among other information. As most of the time those who infuse the drugs are not the same doctors who prescribed them, handwriting may make it difficult to read and understand for those who perform the procedure. Thus, the problems provided by medical prescription such as lack of information, illegible writing, erasures and incomplete information, can lead to misinterpretations by health professionals who read them, causing serious harm to patients. As it is currently unavoidable the introduction of informatics technology (IT) in medicine, there was the initiative to create an electronic questionnaire with questions about what information should contemplate an electronic prescription. In order to avoid lack or excess of information in the prescription model, avoiding possible problems, a questionnaire containing 24 multiple choice (YES or NO) questions was created. The questionnaires were sent to the members of the Brazilian Society of Clinical Oncology. There were 215 questionnaires answered, and of the 24 questions, 17 had 80% or more answers, which means that this information should be part of the prescription model.
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A Possibilistic Approach To Handwritten Script Identification Via Morphological Methods For Pattern RepresentationGhosh, Debashis 04 1900 (has links) (PDF)
No description available.
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Průkaznost elektronických účetních záznamů / Evidence of electronic accounting recordsMachartová, Petra January 2015 (has links)
The subject of the thesis is the evidence of electronic accounting records and the overall situation in the use of electronic forms of communication in the Czech Republic and worldwide. The theoretical part deals with the general characteristics of the evidence of accounting records, with a focus on handwritten and electronic signatures. This part is also dedicated to the electronic document and its use with a focus on data boxes and characteristics of accounting records. In the practical part, the emphasis is put on the analysis of the advantages and disadvantages of electronic and paper records as well as the trends that are currently emerging in the world and in the Czech Republic in the field of electronic communications. At the conclusion, the thesis deals with the analysis of the current situation of use of electronic records in Skanska Property Czech Republic and with the calculation of the theoretical cost savings if switching to electronic records.
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"Projeto multirresolução de operadores morfológicos a partir de exemplos" / "Multiresolution design of morphological operators from examples"Daniel André Vaquero 19 April 2006 (has links)
Resolver um problema de processamento de imagens pode ser uma tarefa bastante complexa. Em geral, isto depende de diversos fatores, como o conhecimento, experiência e intuição de um especialista, e o conhecimento do domínio da aplicação em questão. Motivados por tal complexidade, alguns grupos de pesquisa têm trabalhado na criação de técnicas para projetar operadores de imagens automaticamente, a partir de uma coleção de exemplos de entrada e saída do operador desejado. A abordagem multirresolução tem sido empregada com sucesso no projeto estatístico de W-operadores de janelas grandes. Esta metodologia usa uma estrutura piramidal de janelas para auxiliar na estimação das distribuições de probabilidade condicional para padrões não observados no conjunto de treinamento. No entanto, a qualidade do operador projetado depende diretamente da pirâmide escolhida. Tal escolha é feita pelo projetista a partir de sua intuição e de seu conhecimento prévio sobre o problema. Neste trabalho, investigamos o uso da entropia condicional como um critério para determinar automaticamente uma boa pirâmide a ser usada no projeto do W-operador. Para isto, desenvolvemos uma técnica que utiliza o arcabouço piramidal multirresolução como um modelo na estimação da distribuição conjunta de probabilidades. Experimentos com o problema de reconhecimento de dígitos manuscritos foram realizados para avaliar o desempenho do método. Utilizamos duas bases de dados diferentes, com bons resultados. Além disso, outra contribuição deste trabalho foi a experimentação com mapeamentos de resolução da teoria de pirâmides de imagens no contexto do projeto de W-operadores multirresolução. / The task of finding a good solution for an image processing problem is often very complex. It usually depends on the knowledge, experience and intuition of an image processing specialist. This complexity has served as a motivation for some research groups to create techniques for automatically designing image operators based on a collection of input and output examples of a desired operator. The multiresolution approach has been successfully used to statistically design W-operators for large windows. However, the success of this method directly depends on the adequate choice of a pyramidal window structure, which is used to aid in the estimation of the conditional probability distributions for patterns that do not appear in the training set. The choice is made by the designer, based on his intuition and previous knowledge of the problem domain. In this work, we investigate the use of the conditional entropy criterion for automatically determining a good pyramid. In order to compute the entropy, we have developed a technique that uses the multiresolution pyramidal framework as a model in the estimation of the joint probability distribution. The performance of the method is evaluated on the problem of handwritten digits recognition. Two different databases are used, with good practical results. Another important contribution of this work is the experimentation with resolution mappings from image pyramids theory in the context of multiresolution W-operator design.
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