A Curva de GaussA distribuição Normal, também conhecida como curva de Gauss ou gaussiana é uma das mais importantes curvas utilizadas na matemática e na estatística.Segundo [5], a distribuição gaussiana foi primeiramente introduzida pelo matemático Abraham de Moivre em um artigo no ano 1733, que foi reproduzido na segunda edição de The Doctrine of Chances (1738) no contexto da aproximação de distribuições binomiais para grandes valores de n. Seu resultado foi estendido por Laplace, em seu livro Analytical Theory of Probabilities (1812), e a partir daí é chamado o teorema de Moivre-Laplace.Laplace usou a distribuição normal na análise de erros de experimentos, o importante método dos mínimos quadrados que foi introduzido por Legendre, em 1805. O termo distribuição normal foi inventado independentemente por Charles S. Peirce, Francis Galton e Wilhelm Lexis, por volta de 1875.A curva de Gauss é descrita por seus parâmetros de média e desvio padrão, ou seja, conhecendo-se estes parâmetros consegue-se determinar qualquer probabilidade em uma Distribuição Normal, a qual pode ser utilizada na aproximação para o cálculo de outras distribuições quando o número de observações é grande [4].
This paper describes a technique developed to analyze and recognize paper based electronic circuit diagram images. One of the key aspects of this recognition system relies on the identification of feature points used to guide a new line vectorization method developed for circuit diagram images. The feature points are also used as a discriminate element in the symbol classification process. Once the lines are vectorized, the open symbols are first identified by a syntax-based classifier, followed by the identification of the loop-based symbols using a supervised parametric statistical classifier. We have demonstrated the successful of the proposed system by implementing and testing it on various real images of circuit diagrams.
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