@prefix azonOnto: <http://id.e-science.pl/ontologies/azonOnto#> .
@prefix collection: <http://id.e-science.pl/vocab/collection/> .
@prefix dcterms: <http://purl.org/dc/terms/> .
@prefix kv: <http://id.e-science.pl/vocab/kv/> .
@prefix person: <http://id.e-science.pl/vocab/person/> .
@prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> .
@prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> .
@prefix records: <http://id.e-science.pl/records/> .
@prefix skos: <http://www.w3.org/2004/02/skos/core#> .
@prefix unit: <http://id.e-science.pl/vocab/unit/> .
@prefix xml: <http://www.w3.org/XML/1998/namespace> .
@prefix xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#> .

records:42309 a azonOnto:Article ;
    azonOnto:acceptanceDate "2019-07-30"^^xsd:date ;
    azonOnto:authorInfo [ a azonOnto:AuthorInfo ;
            azonOnto:affiliation unit:1 ;
            azonOnto:author person:11978 ;
            azonOnto:position 1 ] ;
    azonOnto:collection collection:1,
        collection:7 ;
    azonOnto:description "Referat zaprezentowany w 2014 roku na XIII Krajowej Konferencji Robotyki.\\nW artykule opisano i zbadano adaptacyjny system rozpoznawania emocji oparty na sieci neuronowej pracującej w trybie on-line. Przetwarzanie wstępne wykorzystuje hybrydowe podejście: dopasowanie modelu 3D do twarzy na obrazie z wykorzystaniem aplikacji Face-Tracker i ekstrakcje cech geometrycznych w oparciu o metodę nadmiarowego zbioru cech. Opracowany system uzyskał 96.8% skuteczności na osobach poznanych i 84.9% na osobach nieznanych na bazie wyrazów twarzy MUG. Badania wskazują, ze system skutecznie dopasowuje się do zmian w otoczeniu, utrzymując wysoka skuteczność klasyfikacji."@pl ;
    azonOnto:destinationGroup "nauczyciele"@pl,
        "naukowcy"@pl,
        "studenci"@pl ;
    azonOnto:fileInfo [ a azonOnto:FileInfo ;
            azonOnto:name "KKR13_t1_213.docx"^^xsd:string ;
            azonOnto:uri "https://data.e-science.pl/42309/KKR13_t1_213.docx"^^xsd:anyURI ],
        [ a azonOnto:FileInfo ;
            azonOnto:name "KKR13_t1_001.pdf"^^xsd:string ;
            azonOnto:uri "https://data.e-science.pl/42309/KKR13_t1_001.pdf"^^xsd:anyURI ],
        [ a azonOnto:FileInfo ;
            azonOnto:name "KKR13_t1_III.pdf"^^xsd:string ;
            azonOnto:uri "https://data.e-science.pl/42309/KKR13_t1_III.pdf"^^xsd:anyURI ] ;
    azonOnto:harmfulContent false ;
    azonOnto:keywordInfo [ a azonOnto:KeywordInfo ;
            azonOnto:name "robotyka"@pl ;
            azonOnto:uri "http://eurovoc.europa.eu/3740"^^xsd:anyURI ],
        [ a azonOnto:KeywordInfo ;
            azonOnto:name "robot"@pl ;
            azonOnto:uri "http://id.e-science.pl/vocab/kv/c93767"^^xsd:anyURI ],
        [ a azonOnto:KeywordInfo ;
            azonOnto:name "Krajowa Konferencja Robotyki"@pl ;
            azonOnto:uri "http://id.e-science.pl/vocab/kv/33550"^^xsd:anyURI ] ;
    azonOnto:language "Polski"^^xsd:string ;
    azonOnto:licenseInfo [ a azonOnto:LicenseInfo ;
            azonOnto:name "CC BY-SA 4.0"^^xsd:string ;
            azonOnto:uri "https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/legalcode.pl"^^xsd:anyURI ] ;
    azonOnto:pageFrom 213 ;
    azonOnto:pageTo 222 ;
    azonOnto:partner [ a azonOnto:Organization ;
            azonOnto:name "Politechnika Wrocławska"^^xsd:string ] ;
    azonOnto:publicationYear 2014 ;
    azonOnto:publisher "Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej"^^xsd:string ;
    azonOnto:scientificDiscipline "dziedzina nauk technicznych / automatyka i robotyka (2011)"@pl ;
    azonOnto:source [ a azonOnto:Source ;
            azonOnto:title "Problemy robotyki. Materiały XIII Krajowej Konferencji Robotyki. Prace Naukowe, Elektronika: z. 194, tom 1"@pl ] ;
    azonOnto:submitter [ a azonOnto:Person ;
            azonOnto:name "Robert Muszyński"^^xsd:string ] ;
    azonOnto:title "Adaptacyjny system rozpoznawania emocji na podstawie wyrazów twarzy"@pl .

RDF/XML

TURTLE

JSON-LD