@MASTERSTHESIS{ 2012:1017343414,
 	title = {Detec??o de vazamento de g?s natural em imagens usando filtro novidade},
 	year = {2012},
 	url = "http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4844",
 	abstract = "O presente trabalho prop?e um m?todo de detec??o de vazamento de g?s natural em
 instala??es petrol?feras, especificamente em po?os onshore, aplicando t?cnicas de
 reconhecimento de padr?es em imagens digitais. Outros m?todos de detec??o de vazamento
 de g?s natural encontrados na literatura, t?m como fundamento a an?lise de mol?culas de
 metano, seja aplicando o princ?pio catal?tico ou atrav?s da absor??o do espectro
 infravermelho, estes apresentam algumas desvantagens como vida ?til reduzida e condi??es
 de falsos negativos, respectivamente. O m?todo de detec??o de vazamento de g?s natural
 proposto ? baseado na aplica??o do conceito de filtro de novidade em imagens digitais
 oriundas do sistema Closed-Circuit Television. Para tanto foram desenvolvidos seis tipos
 distintos de filtros de novidade, cuja diferen?a entre estes filtros est? no tipo de componente
 dos espa?os de cores RGB ou HSI utilizado na forma??o da base de treinamento dos
 respectivos filtros. A melhor componente que caracteriza um vazamento de g?s natural foi
 determinado pelas medidas de desempenho obtidas nas curvas ROC destes filtros de
 novidade. Os resultados obtidos no filtro de novidade R s?o promissores, apresentando
 especificidade e sensibilidade m?xima igual a 96,9% e 96,1%, respectivamente e AUC m?dia
 de 98,527%.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de P?s-gradua??o em Engenharia El?trica},
 	note = {Faculdade de Tecnologia}
}