Tese de Mestrado em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores

DeepRevive: Deep Learning-Based Image Analysis for Cultural Heritage Preservation, Restoration and Accessibility

Estudante:	Miguel José Lacerda Megre Jordão Duarte
Nº de Estudante:	201704863
Orientadores:	Maria Teresa Magalhães da Silva Pinto de Andrade

Estado:	Concluído
Desde:	04-ABR-2024

Início:	22-AGO-2023
Entrega da Tese:	31-MAR-2024
Defesa:	18-MAR-2024

Título da Tese:	DeepRevive: Deep Learning-Based Image Analysis for Cultural Heritage Preservation, Restoration and Accessibility
Título Provisório:	DeepRevive: Deep Learning-Based Image Analysis for Cultural Heritage Preservation, Restoration and Accessibility