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Pattern recognition techniques for provenance classification of archaeological ceramics using ultrasounds

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Pattern recognition techniques for provenance classification of archaeological ceramics using ultrasounds

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Salazar Afanador, A.; Safont Armero, G.; Vergara Domínguez, L.; Vidal, E. (2020). Pattern recognition techniques for provenance classification of archaeological ceramics using ultrasounds. Pattern Recognition Letters. 135:441-450. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2020.04.013

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/176085

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Metadatos del ítem

Título: Pattern recognition techniques for provenance classification of archaeological ceramics using ultrasounds
Autor: Salazar Afanador, Addisson Safont Armero, Gonzalo Vergara Domínguez, Luís Vidal, Enrique
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Comunicaciones - Departament de Comunicacions
Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació
Universitat Politècnica de València. Instituto Universitario de Telecomunicación y Aplicaciones Multimedia - Institut Universitari de Telecomunicacions i Aplicacions Multimèdia
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] This paper presents a novel application of pattern recognition to the provenance classification of archae- ological ceramics. This is a challenging problem for archaeologists, which involves assigning a making location ...[+]
Palabras clave: Decision fusion , Semi-supervised active learning , Feature ranking , Ultrasounds , Archaeological ceramics , Provenance Classification , Pattern recognition
Derechos de uso: Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd)
Fuente:
Pattern Recognition Letters. (issn: 0167-8655 )
DOI: 10.1016/j.patrec.2020.04.013
Editorial:
Elsevier
Versión del editor: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2020.04.013
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/AEI//TEC2017-84743-P-AR//METODOS INFORMADOS PARA LA SINTESIS DE SEÑALES/
Agradecimientos:
This work was supported by Spanish Administration and European Union under grant TEC2017-84743-P.
Tipo: Artículo

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