Wynik wyszukiwania
Zapytanie:
KAWULOK MICHAŁ
Liczba odnalezionych rekordów:
108
Przejście do opcji zmiany formatu
|
Wyświetlenie wyników w wersji do druku
|
Pobranie pliku do edytora
|
Przesłanie wyników do modułu analizy
|
excel
|
Nowe wyszukiwanie
1/108
Nr opisu:
0000132738
Deep learning for multiple-image super-resolution.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Paweł
Benecki
, Szymon
Piechaczek
, Krzysztof
Hrynczenko
, Daniel
Kostrzewa
, Jakub
Nalepa
.
-
IEEE Geosci. Remote Sens. Lett.
2020 vol. 17 iss. 6
, s. 1062-1066, bibliogr. 22 poz..
Impact Factor
3.833.
Punktacja MNiSW
140.000
konwolucyjna sieć neuronowa
;
CNN
;
uczenie głębokie
;
przetwarzanie obrazów
;
nadrozdzielczość
;
SR
convolutional neural network
;
CNN
;
deep learning
;
image processing
;
super-resolution
;
SR
2/108
Nr opisu:
0000134235
Fully-automated deep learning-powered system for DCE-MRI analysis of brain tumors.
[Aut.]: Jakub
Nalepa
, Pablo
Ribalta Lorenzo
, M.
Marcinkiewicz
, B.
Bobek-Billewicz
, P.
Wawrzyniak
, Maksym
Walczak
, Michał
Kawulok
, Wojciech
Dudzik
, Krzysztof
Kotowski
, I.
Burda
, B.
Machura
, Grzegorz
Mrukwa
, P.
Ulrych
, M. P.
Hayball
.
-
Artif. Intell. Med.
2020 vol. 102
, art. no. 101769 s. 1-21, bibliogr. 89 poz..
Impact Factor
4.383.
Punktacja MNiSW
100.000
głębokie sieci neuronowe
;
model farmakokinetyczny
;
segmentacja guza
;
DCE-MRI
;
perfuzja
;
mózg
deep neural networks
;
pharmacokinetic model
;
tumor segmentation
;
DCE-MRI
;
perfusion
;
brain
3/108
Nr opisu:
0000135831
Metagenomic clustering in search of common origin.
[Aut.]: Jolanta
Kawulok
, Michał
Kawulok
.
W:
BIOSTEC 2020
. 13th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies, Valletta, Malta, February 24-26, 2020. Proceedings. Vol. 3, Bioinformatics. Eds. Elisabetta De Maria, Ana Fred, Hugo Gamboa. Setubal : SciTePress - Science and Technology Publications, 2020
, s. 218-225, bibliogr. 22 poz..
Punktacja MNiSW
5.000
metagenom
;
odczyty metagenomowe
;
grupowanie hierarchiczne
;
mikrobiom miejski
;
K-mery
metagenome
;
metagenomic reads
;
hierarchical clustering
;
urban microbiome
;
K-mers
4/108
Nr opisu:
0000131985
Optimizing training data and hyperparameters of support vector machines using a memetic algorithm.
[Aut.]: Wojciech
Dudzik
, Michał
Kawulok
, Jakub
Nalepa
.
W:
Man-machine interactions 6
. 6th International Conference on Man-Machine Interactions, ICMMI 2019, Cracow, Poland, October 2-3, 2019. Eds. Aleksandra Gruca, Tadeusz Czachórski, Sebastian Deorowicz, Katarzyna Harężlak, Agnieszka Piotrowska. Berlin : Springer International Publishing, 2020
, s. 229-238, bibliogr. 16 poz. (
Advances in Intelligent Systems and Computing
; vol. 1061 2194-5357).
Punktacja MNiSW
20.000
algorytm ewolucyjny
;
Maszyna Wektorów Nośnych
evolutionary algorithm
;
Support Vector Machine
5/108
Nr opisu:
0000132851
Training- and test-time data augmentation for hyperspectral image segmentation.
[Aut.]: Jakub
Nalepa
, Michał
Myller
, Michał
Kawulok
.
-
IEEE Geosci. Remote Sens. Lett.
2020 vol. 17 iss. 2
, s. 292-296, bibliogr. 17 poz..
Impact Factor
3.833.
Punktacja MNiSW
140.000
klasyfikacja
;
rozszerzanie danych
;
deep learning
;
obrazowanie hiperspektralne
;
analiza składowych głównych
;
PCA
;
segmentacja
classification
;
data augmentation
;
deep learning
;
hyperspectral imaging
;
principal component analysis
;
PCA
;
segmentation
6/108
Nr opisu:
0000132849
Transfer learning for segmenting dimensionally reduced hyperspectral images.
[Aut.]: Jakub
Nalepa
, Michał
Myller
, Michał
Kawulok
.
-
IEEE Geosci. Remote Sens. Lett.
2020 vol. 17 iss. 7
, s. 1228-1232, bibliogr. 19 poz..
Impact Factor
3.833.
Punktacja MNiSW
140.000
klasyfikacja
;
deep learning
;
obrazowanie hiperspektralne
;
segmentacja
;
transfer learning
classification
;
deep learning
;
hyperspectral imaging
;
segmentation
;
transfer learning
7/108
Nr opisu:
0000131104
Automated optimization of non-linear support vector machines for binary classification.
[Aut.]: Wojciech
Dudzik
, Jakub
Nalepa
, Michał
Kawulok
.
W:
Advances in intelligent networking and collaborative systems
. The 10th International Conference on Intelligent Networking and Collaborative Systems (INCoS 2018), Slovakia, Bratislava, 05-07 September 2018. Eds. Fatos Xhafa, Leonard Barolli, Michal Gregus. Cham : Springer, 2019
, s. 504-513, bibliogr. 24 poz. (
Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies
; vol. 23 2367-4512).
Punktacja MNiSW
20.000
8/108
Nr opisu:
0000134343
Data augmentation for brain-tumor segmentation: a review.
[Aut.]: Jakub
Nalepa
, M.
Marcinkiewicz
, Michał
Kawulok
.
-
Front. Comput. Neurosci.
2019 vol. 13
, art. no. 83 s. 1-18, bibliogr. 79 poz..
Impact Factor
2.535.
Punktacja MNiSW
70.000
rozszerzanie danych
;
uczenie głębokie
;
głębokie sieci neuronowe
;
segmentacja obrazów
;
MRI
data augmentation
;
deep learning
;
deep neural networks
;
image segmentation
;
MRI
9/108
Nr opisu:
0000130985
Data augmentation via image registration.
[Aut.]: Jakub
Nalepa
, Grzegorz
Mrukwa
, Szymon
Piechaczek
, Pablo
Ribalta Lorenzo
, M.
Marcinkiewicz
, B.
Bobek-Billewicz
, P.
Wawrzyniak
, P.
Ulrych
, J.
Szymanek
, M.
Cwiek
, Wojciech
Dudzik
, Michał
Kawulok
, M. P.
Hayball
.
W:
2019 IEEE International Conference on Image Processing, September 22-25, 2019, Taipei, Taiwan
. Proceedings. Piscataway : IEEE, 2019
, s. 4250-4254, bibliogr. 19 poz..
Punktacja MNiSW
70.000
deep learning
;
rozszerzanie danych
;
rejestracja obrazu
;
segmentacja guza mózgu
deep learning
;
data augmentation
;
image registration
;
brain tumor segmentation
10/108
Nr opisu:
0000132430
Deep learning for fast super-resolution reconstruction from multiple images.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Paweł
Benecki
, Krzysztof
Hrynczenko
, Daniel
Kostrzewa
, Szymon
Piechaczek
, Bartłomiej
Nalepa
, Bogdan
Smołka
.
W:
Real-Time Image Processing and Deep Learning 2019, Baltimore, Maryland, United States, 15-16 April 2019
. Eds. Nasser Kehtarnavaz, Matthias F. Carlsohn. Bellingham : SPIE, 2019
, s. 109960B-1 - 109960B-8, bibliogr. 26 poz. (
Proceedings of SPIE
; vol. 10996 0277-786X).
Punktacja MNiSW
20.000
głęboka splotowa sieć neuronowa
;
rekonstrukcja super-rozdzielcza
deep convolutional neural network
;
super-resolution reconstruction
11/108
Nr opisu:
0000134062
Environmental metagenome classification for constructing a microbiome fingerprint.
[Aut.]: Jolanta
Kawulok
, Michał
Kawulok
, Sebastian
Deorowicz
.
-
Biol. Direct
2019 vol. 14
, art. no. 20 s. 1-23, bibliogr. 35 poz..
Impact Factor
2.193.
Punktacja MNiSW
100.000
metagenomy
;
MetaSUB
;
mikrobiom miejski
;
klasyfikacja środowiskowa
;
klasyfikacja danych sekwencyjnych
;
wyzwanie CAMDA
;
K-mery
metagenomes
;
MetaSUB
;
urban microbiome
;
environmental Classification
;
sequence classification
;
CAMDA challenge
;
K-mers
12/108
Nr opisu:
0000131013
Evolutionarily-tuned support vector machines.
[Aut.]: Wojciech
Dudzik
, Michał
Kawulok
, Jakub
Nalepa
.
W:
Proceedings of the 2019 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion
. GECCO'19 Companion, July 13-17, 2019, Prague, Czech Republic. Association for Computing Machinery. New York : Association for Computing Machinery, 2019
, s. 165-166, bibliogr. 8 poz..
Punktacja MNiSW
140.000
Maszyna Wektorów Nośnych
;
selekcja cech
;
algorytm memetyczny
;
dobór zestawu treningowego
Support Vector Machine
;
feature selection
;
memetic algorithm
;
training set selection
13/108
Nr opisu:
0000129750
Memetic evolution of classification ensembles.
[Aut.]: Szymon
Piechaczek
, Michał
Kawulok
, Jakub
Nalepa
.
W:
Applications of evolutionary computation
. 22nd International Conference, EvoApplications 2019, held as Part of EvoStar 2019, Leipzig, Germany, April 24-26, 2019. Proceedings. Ed. Paul Kaufmann, Pedro A. Castillo. Cham : Springer, 2019
, s. 299-307, bibliogr. 18 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 11454 0302-9743).
Punktacja MNiSW
20.000
głosowanie większościowe
;
algorytm memetyczny
;
klasyfikacja
ensemble classifier
;
memetic algorithm
;
classification
14/108
Nr opisu:
0000131970
On data augmentation for segmenting hyperspectral images.
[Aut.]: Jakub
Nalepa
, Michał
Myller
, Michał
Kawulok
, Bogdan
Smołka
.
W:
Real-Time Image Processing and Deep Learning 2019, Baltimore, Maryland, United States, 15-16 April 2019
. Eds. Nasser Kehtarnavaz, Matthias F. Carlsohn. Bellingham : SPIE, 2019
, art. no. 1099609 s. 1-8 (
Proceedings of SPIE
; vol. 10996 0277-786X).
Punktacja MNiSW
20.000
splotowa sieć neuronowa
;
rozszerzanie danych
;
deep learning
;
obrazowanie hiperspektralne
;
GANs
convolutional neural network
;
data augmentation
;
deep learning
;
hyperspectral imaging
;
GANs
15/108
Nr opisu:
0000130841
On evolutionary classification ensembles.
[Aut.]: Aleksandra
Kardas
, Michał
Kawulok
, Jakub
Nalepa
.
W:
2019 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC)
. Proceedings. Piscataway : Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2019
, s. 2974-2981, bibliogr. 29 poz..
Punktacja MNiSW
70.000
algorytm genetyczny
;
ensemble
;
klasyfikacja
genetic algorithm
;
ensemble
;
classification
16/108
Nr opisu:
0000134305
On training deep networks for satellite image super-resolution.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Szymon
Piechaczek
, Krzysztof
Hrynczenko
, Paweł
Benecki
, Daniel
Kostrzewa
, Jakub
Nalepa
.
W:
2019 IEEE International Geoscience & Remote Sensing Symposium
. IGARSS 2019, July 28 - August 2, 2019, Yokohama, Japan. Proceedings. Piscataway : Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2019
, s. 3125-3128, bibliogr. 12 poz..
Punktacja MNiSW
20.000
rekonstrukcja obrazów
;
satelita
;
szkolenie
;
sztuczna sieć neuronowa
;
dane szkoleniowe
;
degradacja
image reconstruction
;
satellite
;
training
;
artificial neural network
;
training data
;
degradation
17/108
Nr opisu:
0000131992
Robust switching technique of impulsive noise removal in color digital images.
[Aut.]: Bogdan
Smołka
, B.
Cyganek
, Michał
Kawulok
, Jakub
Nalepa
.
W:
Real-Time Image Processing and Deep Learning 2019, Baltimore, Maryland, United States, 15-16 April 2019
. Eds. Nasser Kehtarnavaz, Matthias F. Carlsohn. Bellingham : SPIE, 2019
, art. no. 109960M s. 1-12, bibliogr. 31 poz. (
Proceedings of SPIE
; vol. 10996 0277-786X).
Punktacja MNiSW
20.000
poprawa jakości obrazu kolorowego
;
redukcja szumów impulsowych
;
filtrowanie hałasu
color image enhancement
;
impulsive noise removal
;
noise filtering
18/108
Nr opisu:
0000135338
Segmentation of multispectral data simulated from hyperspectral imagery.
[Aut.]: M.
Marcinkiewicz
, Michał
Kawulok
, Jakub
Nalepa
.
W:
2019 IEEE International Geoscience & Remote Sensing Symposium
. IGARSS 2019, July 28 - August 2, 2019, Yokohama, Japan. Proceedings. Piscataway : Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2019
, s. 3336-3339, bibliogr. 15 poz..
Punktacja MNiSW
20.000
dane multispektralne
;
dane hiperspektralne
;
obrazowanie spektroskopowe
;
segmentacja
;
klasyfikacja
multispectral data
;
hyperspectral data
;
spectroscopy imaging
;
segmentation
;
classification
19/108
Nr opisu:
0000129767
Segmenting brain tumors from FLAIR MRI using fully convolutional neural networks.
[Aut.]: Pablo
Ribalta Lorenzo
, Jakub
Nalepa
, B.
Bobek-Billewicz
, P.
Wawrzyniak
, G.
Mrukwa
, Michał
Kawulok
, P.
Ulrych
, M. P.
Hayball
.
-
Comput. Methods Programs Biomed.
2019 vol. 176
, s. 135-148, bibliogr. 55 poz..
Impact Factor
3.632.
Punktacja MNiSW
100.000
segmentacja obrazu
;
głębokie sieci neuronowe
;
MRI
;
guz mózgu
image segmentation
;
deep neural networks
;
MRI
;
brain tumor
20/108
Nr opisu:
0000121063
Selecting training sets for support vector machines: a review.
[Aut.]: Jakub
Nalepa
, Michał
Kawulok
.
-
Artif. Intell. Rev.
2019 vol. 52 iss. 2
, s. 857-900, bibliogr..
Impact Factor
5.747.
Punktacja MNiSW
140.000
Maszyna Wektorów Nośnych
;
dobór zestawu treningowego
;
redukcja danych
;
klasyfikacja
Support Vector Machine
;
training set selection
;
data reduction
;
classification
21/108
Nr opisu:
0000129745
Super-resolution reconstruction using deep learning: should we go deeper?.
[Aut.]: Daniel
Kostrzewa
, Szymon
Piechaczek
, Krzysztof
Hrynczenko
, Paweł
Benecki
, Jakub
Nalepa
, Michał
Kawulok
.
W:
Beyond databases, architectures and structures
. Paving the road to smart data processing and analysis. 15th International conference, BDAS 2019, Ustroń, Poland, May 28-31, 2019. Proceedings. Eds. Stanisław Kozielski, Dariusz Mrozek, Paweł Kasprowski, Bożena Małysiak-Mrozek, Daniel Kostrzewa. Cham : Springer, 2019
, s. 204-216, bibliogr. 42 poz. (
Communications in Computer and Information Science
; vol. 1018 1865-0929).
Punktacja MNiSW
20.000
rekonstrukcja super-rozdzielcza
;
przetwarzanie obrazu
;
splotowa sieć neuronowa
;
uczenie głębokie
super-resolution reconstruction
;
image processing
;
convolutional neural network
;
deep learning
22/108
Nr opisu:
0000129654
Validating hyperspectral image segmentation.
[Aut.]: Jakub
Nalepa
, Michał
Myller
, Michał
Kawulok
.
-
IEEE Geosci. Remote Sens. Lett.
2019 vol. 16 iss. 3
, s. 1264-1268, bibliogr. 23 poz..
Impact Factor
3.833.
Punktacja MNiSW
140.000
klasyfikacja
;
uczenie głębokie
;
obrazowanie hiperspektralne
;
segmentacja
;
walidacja
classification
;
deep learning
;
hyperspectral imaging
;
segmentation
;
validation
23/108
Nr opisu:
0000125439
B4MultiSR: a benchmark for multiple-image super-resolution reconstruction.
[Aut.]: Daniel
Kostrzewa
, Ł.
Skonieczny
, Paweł
Benecki
, Michał
Kawulok
.
W:
Beyond databases, architectures and structures
. Facing the challenges of data proliferation and growing variety. 14th International conference, BDAS 2018 held at the 24th IFIP World Computer Congress, WCC 2018, Poznan, Poland, September 18-20, 2018. Proceedings. Eds. Stanisław Kozielski, Dariusz Mrozek, Paweł Kasprowski, Bożena Małysiak-Mrozek, Daniel Kostrzewa. Cham : Springer, 2018
, s. 365-375, bibliogr. 41 poz. (
Communications in Computer and Information Science
; vol. 928 1865-0929).
Punktacja MNiSW
20.000
rekonstrukcja super-rozdzielcza
;
przetwarzanie obrazów
;
wzorzec
;
zbiór danych
super-resolution reconstruction
;
image processing
;
benchmark
;
dataset
24/108
Nr opisu:
0000125680
Environmental metagenome classification for soil-based forensic analysis.
[Aut.]: Jolanta
Kawulok
, Michał
Kawulok
.
W:
Proceedings of the 11th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies
. Vol. 4.: BIOINFORMATICS. Eds.: Paul Anderson, Hugo Gamboa, Ana Fred, Sergi Bermúdez i Badia. Setubal : Science and Technology Publications, Lda, 2018
, s. 182-187, bibliogr. 18 poz..
Punktacja MNiSW
5.000
metagenomy
;
klasyfikacja środowiskowa
;
CoMeta
;
analiza sądowa
;
próbka gleby
metagenomes
;
environmental Classification
;
CoMeta
;
forensic analysis
;
soil sample
25/108
Nr opisu:
0000126611
Evaluating super-resolution reconstruction of satellite images.
[Aut.]: Paweł
Benecki
, Michał
Kawulok
, Daniel
Kostrzewa
, Ł.
Skonieczny
.
-
Acta Astronautica
2018 vol. 153
, s. 15-25, bibliogr. 70 poz..
Impact Factor
2.482.
Punktacja MNiSW
35.000
rekonstrukcja super-rozdzielcza
;
przetwarzanie obrazu
;
miary podobieństwa obrazów
;
obserwacja ziemi
super-resolution reconstruction
;
image processing
;
image similarity metrics
;
earth observation
26/108
Nr opisu:
0000124806
Evolutionary cortical surface segmentation.
[Aut.]: Maksym
Walczak
, Jakub
Nalepa
, Michał
Kawulok
, Wojciech
Dudzik
, Bogdan
Smołka
.
W:
Real-Time Image and Video Processing 2018, Orlando, Florida, United States, 16-17 April 2018
. Eds. Nasser Kehtarnavaz, Matthias F. Carlsohn. Bellingham : SPIE, 2018
, paper 106700D s. 1-12, bibliogr. 27 poz. (
Proceedings of SPIE
; vol. 10670 0277-786X).
Punktacja MNiSW
15.000
obrazowanie mózgu
;
algorytm genetyczny
;
segmentacja obrazu
;
rezonans magnetyczny
brain imaging
;
genetic algorithm
;
image segmentation
;
magnetic resonance
27/108
Nr opisu:
0000122045
Evolvable deep features.
[Aut.]: Jakub
Nalepa
, Grzegorz
Mrukwa
, Michał
Kawulok
.
W:
Applications of evolutionary computation
. 21st International conference, EvoApplications 2018, Parma, Italy, April 4-6, 2018. Proceedings. Eds. Kevin Sim, Paul Kaufmann. Cham : Springer International Publishing, 2018
, s. 497-505, bibliogr. 17 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 10784 0302-9743).
Punktacja MNiSW
15.000
28/108
Nr opisu:
0000125183
Evolving imaging model for super-resolution reconstruction.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Daniel
Kostrzewa
, Paweł
Benecki
, Ł.
Skonieczny
.
W:
Proceedings of the 2018 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion
. GECCO'18 Companion, Kyoto, Japan, 15-19 July 2018. Association for Computing Machinery. New York : Association for Computing Machinery, 2018
, s. 284-285, bibliogr. 8 poz..
Punktacja MNiSW
140.000
algorytm genetyczny
;
nadrozdzielczość
genetic algorithm
;
super-resolution
29/108
Nr opisu:
0000125690
Extracting biomarkers from dynamic images - approaches and challenges.
[Aut.]: Jakub
Nalepa
, M. P.
Hayball
, S. J.
Brown
, Michał
Kawulok
, J.
Szymanek
.
W:
Proceedings of the 7th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods, Funchal, Portugal, January 16-18, 2018
. Vol. 1.: ICPRAM. Eds.: Maria De Marsico, Gabriella Sanniti di Baja, Ana Fred. Setubal : SciTePress - Science and Technology Publications, 2018
, s. 520-525, bibliogr. 29 poz..
Punktacja MNiSW
15.000
obrazowanie DCE
;
biomarker
;
analiza obrazu medycznego
DCE imaging
;
biomarker
;
medical image analysis
30/108
Nr opisu:
0000125431
Genetic selection of training sets for (not only) artificial neural networks.
[Aut.]: Jakub
Nalepa
, Michał
Myller
, Szymon
Piechaczek
, Krzysztof
Hrynczenko
, Michał
Kawulok
.
W:
Beyond databases, architectures and structures
. Facing the challenges of data proliferation and growing variety. 14th International conference, BDAS 2018 held at the 24th IFIP World Computer Congress, WCC 2018, Poznan, Poland, September 18-20, 2018. Proceedings. Eds. Stanisław Kozielski, Dariusz Mrozek, Paweł Kasprowski, Bożena Małysiak-Mrozek, Daniel Kostrzewa. Cham : Springer, 2018
, s. 194-206, bibliogr. 28 poz. (
Communications in Computer and Information Science
; vol. 928 1865-0929).
Punktacja MNiSW
20.000
ANN
;
algorytm genetyczny
;
klasyfikacja
;
dobór zbioru treningowego
ANN
;
genetic algorithm
;
classification
;
training set selection
31/108
Nr opisu:
0000125182
Genetically-trained deep neural networks.
[Aut.]: Jakub
Nalepa
, Krzysztof
Pawełczyk
, Michał
Kawulok
.
W:
Proceedings of the 2018 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion
. GECCO'18 Companion, Kyoto, Japan, 15-19 July 2018. Association for Computing Machinery. New York : Association for Computing Machinery, 2018
, s. 63-64, bibliogr. 7 poz..
Punktacja MNiSW
140.000
splotowa sieć neuronowa
;
deep learning
;
algorytm genetyczny
convolutional neural network
;
deep learning
;
genetic algorithm
32/108
Nr opisu:
0000123274
Optimizing super-resolution reconstruction using a genetic algorithm.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Daniel
Kostrzewa
, Paweł
Benecki
, Ł.
Skonieczny
.
W:
10th International Conference on Agents and Artificial Intelligence
. ICAART 2018, Funchal, Madeira, Portugal, January 16-18, 2018. Proceedings. Vol. 2. Eds.: Ana Paula Rocha and Jaap van den Herik. [B.m.] : SciTePress - Science and Technology Publications, 2018
, s. 599-605, bibliogr. 22 poz..
Punktacja MNiSW
20.000
algorytm genetyczny
;
przetwarzanie obrazu
genetic algorithm
;
image processing
;
super-resolution reconstruction
33/108
Nr opisu:
0000124795
Robust enhancement technique for color images corrupted by impulsive noise.
[Aut.]: Bogdan
Smołka
, Jakub
Nalepa
, Michał
Kawulok
, B.
Cyganek
.
W:
Real-Time Image and Video Processing 2018, Orlando, Florida, United States, 16-17 April 2018
. Eds. Nasser Kehtarnavaz, Matthias F. Carlsohn. Bellingham : SPIE, 2018
, paper 1067003 s. 1-12, bibliogr. 20 poz. (
Proceedings of SPIE
; vol. 10670 0277-786X).
Punktacja MNiSW
15.000
odbarwianie obrazu kolorowego
;
poprawa jakości obrazu
;
hałas impulsowy
;
usuwanie szumu
color image denoising
;
image enhancement
;
impulsive noise
;
noise removal
34/108
Nr opisu:
0000127079
Patent. Polska, nr 228 914.
Sposób wielomodalnej analizy wizyjnej dla mierzenia atencji wizualnej odbiorców treści multimedialnych w pojazdach komunikacji zbiorowej i układ zliczania odbiorców treści multimedialnych w pojazdach komunikacji zbiorowej. Int. Cl. G07C 9/00, G06T 7/20.
Future Processing Sp. z o.o., Polska
Twórcy: Michał
Kawulok
, J.
Szymanek
, Krzysztof
Pawełczyk
, Jakub
Nalepa
.
Zgłosz. nr 415 337 z 16.12.2015. Opubl. 30.05.2018, 8 s.
wizja komputerowa
;
atencja wizualna
;
treści multimedialne
computer vision
;
visual attention
;
multimedia contents
35/108
Nr opisu:
0000122043
Towards evolutionary super-resolution.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Paweł
Benecki
, Daniel
Kostrzewa
, Ł.
Skonieczny
.
W:
Applications of evolutionary computation
. 21st International conference, EvoApplications 2018, Parma, Italy, April 4-6, 2018. Proceedings. Eds. Kevin Sim, Paul Kaufmann. Cham : Springer International Publishing, 2018
, s. 480-496, bibliogr. 35 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 10784 0302-9743).
Punktacja MNiSW
15.000
algorytm genetyczny
;
przetwarzanie obrazów
;
nadrozdzielczość
genetic algorithm
;
image processing
;
super-resolution
36/108
Nr opisu:
0000122393
Towards robust evaluation of super-resolution satellite image reconstruction.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Paweł
Benecki
, Jakub
Nalepa
, Daniel
Kostrzewa
, Ł.
Skonieczny
.
W:
Intelligent information and database systems
. 10th Asian Conference, ACIIDS 2018, Dong Hoi City, Vietnam, March 19-21, 2018. Proceedings. Pt. 1. Eds.: Ngoc Thanh Nguyen,Duong Hung Hoang,Tzung-Pei Hong,Hoang Pham,Bogdan Trawiński. Cham : Springer International Publishing, 2018
, s. 476-486, bibliogr. 37 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 10751 0302-9743).
Punktacja MNiSW
20.000
nadrozdzielczość
;
przetwarzanie obrazu
;
miary podobieństwa
super-resolution
;
image processing
;
similarity measures
37/108
Nr opisu:
0000118998
Tuning and evolving support vector machine models.
[Aut.]: Jakub
Nalepa
, Michał
Kawulok
, Wojciech
Dudzik
.
W:
Man-machine interactions 5
. 5th International Conference on Man-Machine Interactions, ICMMI 2017, Kraków, Poland, October 3-6, 2017. Eds. Aleksandra Gruca, Tadeusz Czachórski, Katarzyna Harezlak, Stanisław Kozielski, Agnieszka Piotrowska. Berlin : Springer International Publishing, 2018
, s. 418-428, bibliogr. 27 poz. (
Advances in Intelligent Systems and Computing
; vol. 659 2194-5357).
Punktacja MNiSW
15.000
maszyna wektorów podpierających
;
klasyfikacja
;
algorytm genetyczny
;
funkcja jądra
;
hiperparametr
Support Vector Machine
;
classification
;
genetic algorithm
;
Kernel function
;
hyper-parameter
38/108
Nr opisu:
0000117490
An alternating genetic algorithm for selecting SVM model and training set.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Jakub
Nalepa
, Wojciech
Dudzik
.
W:
Pattern recognition
. 9th Mexican conference, MCPR 2017, Huatulco, Mexico, June 21-24, 2017. Proceedings. Eds. Jesus Ariel Carrasco-Ochoa, Jose Francisco Martinez-Trinidad, Jose Arturo Olvera-Lopez. Cham : Springer International Publishing, 2017
, s. 94-104, bibliogr. 25 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 10267 0302-9743).
Punktacja MNiSW
15.000
39/108
Nr opisu:
0000125201
Evaluating super-resolution reconstruction of satellite images.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Daniel
Kostrzewa
, Paweł
Benecki
, Ł.
Skonieczny
.
W:
68th International Astronautical Congress: unlocking imagination, fostering innovation and strengthening security
. IAC 2017, Adelaide, Australia, 25-29 September 2017. Paris : International Astronautical Federation, 2017
, s. 4593-4600, bibliogr. 34 poz. (
Proceedings of the International Astronautical Congress
; vol. 7 0074-1795)
przetwarzanie obrazu
;
nadrozdzielczość
image processing
;
super-resolution
;
image similarity metrics
40/108
Nr opisu:
0000117928
Particle swarm optimization for hyper-parameter selection in deep neural networks.
[Aut.]: Pablo
Ribalta Lorenzo
, Jakub
Nalepa
, Michał
Kawulok
, L. S.
Ramos
, J. R.
Pastor
.
W:
Proceedings of the 2017 Genetic and Evolutionary Computation Conference
. GECCO'17, July 15-19, 2017, Berlin, Germany. Association for Computing Machinery. New York : Association for Computing Machinery, 2017
, s. 481-488, bibliogr. 35 poz.
głębokie sieci neuronowe
;
dobór hiperparametrów
;
optymalizacja rojem cząstek
deep neural networks
;
hyper-parameter selection
;
particle swarm optimization
41/108
Nr opisu:
0000116669
Segmenting lungs from whole-body CT scans.
[Aut.]: Maksym
Walczak
, I.
Burda
, Jakub
Nalepa
, Michał
Kawulok
.
W:
Beyond databases, architectures and structures
. Towards efficient solutions for data analysis and knowledge representation. 13th International conference, BDAS 2017, Ustroń, Poland, May 30 - June 2, 2017. Proceedings. Eds. Stanisław Kozielski, Dariusz Mrozek, Paweł Kasprowski, Bożena Małysiak-Mrozek, Daniel Kostrzewa. Cham : Springer International Publishing, 2017
, s. 403-414, bibliogr. 22 poz. (
Communications in Computer and Information Science
; vol. 716 1865-0929).
Punktacja MNiSW
15.000
tomografia komputerowa
;
segmentacja płuc
;
medyczne przetwarzanie obrazu
computed tomography
;
lung segmentation
;
medical image processing
42/108
Nr opisu:
0000119902
Towards detecting high-uptake lesions from lung CT scans using deep learning.
[Aut.]: Krzysztof
Pawełczyk
, Michał
Kawulok
, Jakub
Nalepa
, M.
Hayball
, S. J.
McQuaid
, V.
Prakash
, B.
Ganeshan
.
W:
Image analysis and processing - ICIAP 2017
. 19th International Conference, Catania, Italy, September 11-15, 2017. Proceedings. Pt. 2. Eds. Sebastiano Battiato, Giovanni Gallo, Raimondo Schettini, Filippo Stanco. Cham : Springer, 2017
, s. 310-320, bibliogr. 27 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 10485 0302-9743).
Punktacja MNiSW
70.000
głębokie sieci neuronowe
;
wykrywanie uszkodzeń
;
PET/CT zobrazowanie
;
PET/CT
deep neural networks
;
damage detection
;
PET/CT imaging
;
PET/CT
43/108
Nr opisu:
0000105103
Adaptive memetic algorithm enhanced with data geometry analysis to select training data for SVMs.
[Aut.]: Jakub
Nalepa
, Michał
Kawulok
.
-
Neurocomputing
2016 vol. 185
, s. 113-132, bibliogr. 57 poz..
Impact Factor
3.317.
Punktacja MNiSW
30.000
algorytm memetyczny
;
analiza głównych składowych
;
adaptacja
;
kontrola parametrów
;
Maszyna Wektorów Nośnych
;
dane szkoleniowe
memetic algorithm
;
principal component analysis
;
adaptation
;
parameter control
;
Support Vector Machine
;
training data
44/108
Nr opisu:
0000108088
Advances in face detection and facial image analysis. Eds. Michal Kawulok, M. Emre Celebi, Bogdan Smolka.
Cham : Springer, 2016, 438 s.
45/108
Nr opisu:
0000106536
Cryptanalysis of SDES using genetic and memetic algorithms.
[Aut.]: K.
Dworak
, Jakub
Nalepa
, U.
Boryczka
, Michał
Kawulok
.
W:
Recent developments in intelligent information and database systems
. Pt 1. Eds. Dariusz Król, Lech Madeyski, Ngoc Thanh Nguyen. Berlin : Springer International Publishing, 2016
, s. 3-14, bibliogr. 21 poz. (
Studies in Computational Intelligence
; vol. 642 1860-949X)
algorytm memetyczny
;
algorytm genetyczny
;
kryptoanaliza
;
SDES
memetic algorithm
;
genetic algorithm
;
cryptanalysis
;
SDES
46/108
Nr opisu:
0000109022
Genetic and memetic algorithms for selection of training sets for support vector machines. Rozprawa doktorska.
[Aut.]: Jakub
Nalepa
.
Gliwice, 2016, 209 s., bibliogr. 227 poz.
Politechnika Śląska. Wydział Automatyki, Elektroniki i Informatyki. Promotor: dr hab. inż. Michał Kawulok
uczenie maszynowe
;
maszyna wektorów podpierających
;
algorytm ewolucyjny
;
algorytm genetyczny
;
algorytm memetyczny
;
zbiór treningowy
machine learning
;
Support Vector Machine
;
evolutionary algorithm
;
genetic algorithm
;
memetic algorithm
;
trining collection
47/108
Nr opisu:
0000105078
Hand landmarks detection and localization in color images.
[Aut.]: Tomasz
Grzejszczak
, Michał
Kawulok
, Adam
Gałuszka
.
-
Multimedia Tools Appl.
2016 vol. 75 iss. 23
, s. 16363-16387, bibliogr. 62 poz..
Impact Factor
1.530.
Punktacja MNiSW
30.000
rozpoznawanie gestów
;
estymacja ułożenia dłoni
;
wykrywanie orientacji ręki
;
interakcja człowiek-komputer
;
kierunkowe obrazu
gesture recognition
;
hand pose estimation
;
hand landmarks detection
;
human-computer interaction
;
directional image
48/108
Nr opisu:
0000108294
Hybrid adaptation for detecting skin in color images.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Jolanta
Kawulok
, Jakub
Nalepa
, Bogdan
Smołka
.
-
Intell. Data Anal.
2016 vol. 20 no. s1
, s. S121-S139, bibliogr. 69 poz..
Impact Factor
0.772.
Punktacja MNiSW
15.000
detekcja skóry
;
segmentacja skóry
;
adaptacyjny model kolorów
;
analiza przestrzenna
skin detection
;
skin segmentation
;
adaptive color model
;
spatial analysis
49/108
Nr opisu:
0000111183
In search of truth: analysis of smile intensity dynamics to detect deception.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Jakub
Nalepa
, Karolina
Nurzyńska
, Bogdan
Smołka
.
W:
Advances in artificial intelligence - IBERAMIA 2016
. 15th Ibero-American Conference on AI, San Jose, Costa Rica, November 23-25, 2016. Proceedings. Eds. Manuel Montes y Gomez, Hugo Jair Escalante, Alberto Segura, Juan de Dios Murillo. Cham : Springer International Publishing, 2016
, s. 325-337, bibliogr. 26 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 10022
Lecture Notes in Artificial Intelligence
; 0302-9743)
50/108
Nr opisu:
0000106352
Manifold learning for hand pose recognition: evaluation framework.
[Aut.]: M.
Papież
, Michał
Kawulok
, Jakub
Nalepa
.
W:
Beyond databases, architectures and structures
. Advanced technologies for data mining and knowledge discovery. 12th International conference, BDAS 2016, Ustroń, Poland, May 31 - June 3, 2016. Proceedings. Eds. Stanisław Kozielski, Dariusz Mrozek, Paweł Kasprowski, Bożena Małysiak-Mrozek, Daniel Kostrzewa. [B.m.] : Springer, 2016
, s. 704-715, bibliogr. 27 poz. (
Communications in Computer and Information Science
; vol. 613 1865-0929)
manifold learning
;
rozpoznawanie gestów
;
estymacja ułożenia dłoni
manifold learning
;
gesture recognition
;
hand pose estimation
51/108
Nr opisu:
0000108614
The smaller, the better: selecting refined SVM training sets using adaptive memetic algorithm.
[Aut.]: Jakub
Nalepa
, Michał
Kawulok
.
W:
GECCO'16 Companion
. Proceedings of the 2016 Genetic and Evolutionary Computation Conference, July 20-24, 2016, Denver, Colorado, USA. Ed.: Tobias Friedrich. New York : Association for Computing Machinery, 2016
, s. 165-166, bibliogr. 2 poz.
SVM
;
dobór zestawu treningowego
;
algorytm memetyczny
;
PCA
;
adaptacja
SVM
;
training set selection
;
memetic algorithm
;
PCA
;
adaptation
52/108
Nr opisu:
0000104479
Adaptive memetic algorithm for the job shop scheduling problem.
[Aut.]: Jakub
Nalepa
, M.
Ćwięk
, Michał
Kawulok
.
W:
2015 International Joint Conference on Neural Networks
. IJCNN, Killarney, Ireland, 12-17 July 2015. Los Alamitos : Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2015
, s. 1-8, bibliogr. 38 poz.
algorytm genetyczny
;
system gniazdowy
;
problemy wyszukiwania
genetic algorithm
;
job shop
;
search problem
53/108
Nr opisu:
0000103806
Adaptive Vision Studio - educational tool for image processing learning.
[Aut.]: Krystian
Radlak
, Mariusz
Frąckiewicz
, Marek
Szczepański
, Michał
Kawulok
, M.
Czardybon
.
W:
Frontiers in Education Conference
. Launching a new vision in Engineering Education, El Paso, Texas, October 21-24, 2015. Proceedings. Piscataway : IEEE, 2015
, s. 1-8, bibliogr. 19 poz.
algorytm projektowania i analizy
;
analiza obrazu
;
analiza obrazu kolorowego
;
wizja maszynowa
;
programowanie
;
oprogramowanie
algorithm design and analysis
;
image analysis
;
image colour analysis
;
machine vision
;
programming
;
software
54/108
Nr opisu:
0000106369
Emotion recognition from facial images using binary face relevance maps.
[Aut.]: Tomasz*
Herud
, Michał
Kawulok
, Bogdan
Smołka
.
-
Stud. Informat.
2015 vol. 36 nr 4
, s. 29-41, bibliogr. 21 poz..
Punktacja MNiSW
9.000
rozpoznawanie emocji
;
lokalny wzorzec binarny
;
rozpoznawanie twarzy
emotion recognition
;
local binary pattern
;
face recognition
55/108
Nr opisu:
0000099922
Real-time people counting from depth images.
[Aut.]: Jakub
Nalepa
, J.
Szymanek
, Michał
Kawulok
.
W:
Beyond databases, architectures and structures
. 11th International conference. BDAS 2015, Ustroń, Poland, May 26-29, 2015. Proceedings. Eds. Stanisław Kozielski, Dariusz Mrozek, Paweł Kasprowski, Bożena Małysiak-Mrozek, Daniel Kostrzewa. Cham : Springer, 2015
, s. 387-397, bibliogr. 24 poz. (
Communications in Computer and Information Science
; vol. 521 1865-0929)
zliczanie ludzi
;
detekcja obiektów
;
śledzenie obiektu
;
obraz trójwymiarowy
people counting
;
object detection
;
object tracking
;
depth image
56/108
Nr opisu:
0000108062
Towards parameter-less support vector machines.
[Aut.]: Jakub
Nalepa
, Krzysztof
Simiński
, Michał
Kawulok
.
W:
Third IAPR Asian Conference on Pattern Recognition
. ACPR 2015, 3-6 November 2015, Kuala Lumpur, Malaysia. Proceedings. Piscataway : Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2015
, s. 211-215, bibliogr. 15 poz.
57/108
Nr opisu:
0000108060
Towards robust SVM training from weakly labeled large data sets.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Jakub
Nalepa
.
W:
Third IAPR Asian Conference on Pattern Recognition
. ACPR 2015, 3-6 November 2015, Kuala Lumpur, Malaysia. Proceedings. Piscataway : Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2015
, s. 464-468, bibliogr. 19 poz.
58/108
Nr opisu:
0000099164
A memetic algorithm to select training data for support vector machines.
[Aut.]: Jakub
Nalepa
, Michał
Kawulok
.
W:
Proceedings of the 16th Genetic and Evolutionary Computation Conference
. GECCO '14. Vancouver, Canada, July 12-16, 2014. New York : ACM, 2014
, s. 573-580
algorytm memetyczny
;
samoadaptacja
;
Maszyna Wektorów Nośnych
;
dobór danych treningowych
memetic algorithm
;
self-adaptation
;
Support Vector Machine
;
training data selection
59/108
Nr opisu:
0000099168
Adaptive genetic algorithm to select training data for support vector machines.
[Aut.]: Jakub
Nalepa
, Michał
Kawulok
.
W:
17th European Conference EvoApplications 2014, Granada, Spain, April 23-25, 2014
. Revised selected Papers. Eds.: Anna I. Esparcia-Alcazar, Antonio M. Mora. Berlin : Springer, 2015
, s. 514-525, bibliogr. 19 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 8602 0302-9743)
adaptacyjny algorytm genetyczny
;
Maszyna Wektorów Nośnych
;
dobór danych treningowych
adaptive genetic algorithm
;
Support Vector Machine
;
training data selection
60/108
Nr opisu:
0000099089
Dynamically adaptive genetic algorithm to select training data for SVMs.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Jakub
Nalepa
.
W:
Advances in Artificial Intelligence
. IBERAMIA 2014. 4th Ibero-American Conference on AI, Santiago de Chile, Chile, November 24-27, 2014. Proceedings. Pt. 2. Eds.: Ana L. C. Bazzan, Karim Pichara. Cham : Springer, 2014
, s. 242-254, bibliogr. 32 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 8864 0302-9743)
sztuczna inteligencja
;
tłumaczenie
;
lingwistyka
;
symulacja
;
modelowanie
;
zastosowania systemów informacyjnych
;
rozpoznawanie wzorców
artificial intelligence
;
language translation
;
linguistics
;
simulation
;
modelling
;
information systems applications
;
pattern recognition
;
computation by abstract devices
61/108
Nr opisu:
0000092752
Fast and accurate hand shape classification.
[Aut.]: Jakub
Nalepa
, Michał
Kawulok
.
W:
Beyond databases, architectures and structures
. BDAS 2014. 10th International conference, Ustroń, Poland, May 27-30, 2014. Proceedings. Eds. Stanisław Kozielski [et al.]. Cham : Springer, 2014
, s. 364-373, bibliogr. 25 poz. (
Communications in Computer and Information Science
; vol. 424 1865-0929)
kształt dłoni
;
rozpoznawanie gestów
;
algorytm równoległy
hand shape
;
gesture recognition
;
parallel algorithm
62/108
Nr opisu:
0000099096
Gaze direction estimation from static images.
[Aut.]: Krystian
Radlak
, Michał
Kawulok
, Bogdan
Smołka
, Natalia*
Radlak
.
W:
2014 IEEE 16
th
International Workshop on Multimedia Signal Processing
. MMSP 2014, Jakarta, Indonesia, 22-24 September 2014. Piscataway : IEEE, 2014
, s. 1-4, bibliogr. 30 poz.
śledzenie wzroku
;
klasyfikacja obrazów
;
sztuczna inteligencja
;
Maszyna Wektorów Nośnych
gaze tracking
;
image classification
;
artificial intelligence
;
Support Vector Machine
63/108
Nr opisu:
0000099167
Hand pose estimation using support vector machines with evolutionary training.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Jakub
Nalepa
.
W:
21st International Conference on Systems, Signals and Image Processing
. IWSSIP 2014, Dubrovnik, Croatia, 12-15 May 2014. Proceedings. Ed. by M. Mustra [et al.]. Zagreb : Faculty of Electrical Engineering and Computing. University of Zagreb, 2014
, s. 87-90, bibliogr. 23 poz. (
International Conference on Systems, Signals, and Image Processing
; 2157-8672)
adaptacyjny algorytm genetyczny
;
rozpoznawanie gestów
;
Maszyna Wektorów Nośnych
;
dobór zestawu treningowego
adaptive genetic algorithm
;
gesture recognition
;
Support Vector Machine
;
training set selection
64/108
Nr opisu:
0000096826
Self-adaptive algorithm for segmenting skin regions.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Jolanta
Kawulok
, Jakub
Nalepa
, Bogdan
Smołka
.
-
EURASIP J. Adv. Signal Process.
2014 vol. 170
, s. 1-22, bibliogr. 68 poz..
Impact Factor
0.777.
Punktacja MNiSW
25.000
detekcja skóry
;
segmentacja skóry
;
dostosowanie modelu koloru
;
analiza przestrzenna
skin detection
;
skin segmentation
;
adaptive color model
;
spatial analysis
65/108
Nr opisu:
0000096602
Self-adaptive skin segmentation in color images.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Jolanta
Kawulok
, Jakub
Nalepa
, Bogdan
Smołka
.
W:
Progress in pattern recognition, image analysis and applications
. 19th Iberoamerican congress. CIARP 2014, Puerto Vallarta, Mexico, November 2-5, 2014. Proceedings. Eds. Eduardo Bayro-Corrochano, Edwin Hancock. Berlin : Springer, 2014
, s. 96-103, bibliogr. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 8827 0302-9743)
detekcja skóry
;
segmentacja skóry
;
barwa skóry
;
adaptacyjne modelowanie skóry
;
analiza przestrzenna
;
transformacja odległości
;
rozpoznawanie gestów
skin detection
;
skin segmentation
;
skin colour
;
adaptive skin modelling
;
spatial analysis
;
distance transform
;
gesture recognition
66/108
Nr opisu:
0000091323
Skin detection and segmentation in color images.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Jakub
Nalepa
, Jolanta
Kawulok
.
W:
Advances in low-level color image processing
. Eds. M. Emre Celebi, Bogdan Smolka. Dodrecht : Springer, 2014
, s. 329-366, bibliogr. 101 poz. (
Lecture Notes in Computational Vision and Biomechanics
; vol. 11 2212-9391)
detekcja skóry
;
segmentacja skóry
;
barwa skóry
;
detekcja twarzy
;
śledzenie twarzy
;
detekcja dłoni
;
śledzenie dłoni
;
adaptacyjne modelowanie skóry
skin detection
;
skin segmentation
;
skin colour
;
face detection
;
face tracking
;
hand detection
;
hand tracking
;
adaptive skin modelling
67/108
Nr opisu:
0000091321
Spatial-based skin detection using discriminative skin-presence features.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Jolanta
Kawulok
, Jakub
Nalepa
.
-
Pattern Recognit. Lett.
2014 vol. 41
, s. 3-13, bibliogr..
Impact Factor
1.551.
Punktacja MNiSW
30.000
detekcja skóry
;
segmentacja skóry
;
cechy teksturalne
;
liniowa analiza dyskryminacyjna
;
transformacja odległości
skin detection
;
skin segmentation
;
textural features
;
linear discriminant analysis
;
distance transform
68/108
Nr opisu:
0000088298
Wrist localization in color images for hand gesture recognition.
[Aut.]: Jakub
Nalepa
, Tomasz
Grzejszczak
, Michał
Kawulok
.
W:
Man-machine interactions 3
. Eds: Aleksandra Gruca, Tadeusz Czachórski, Stanislaw Kozielski. Berlin : Springer, 2014
, s. 79-86, bibliogr. 16 poz. (
Advances in Intelligent Systems and Computing
; vol. 242 2194-5357)
detekcja skóry
;
segmentacja skóry
;
lokalizacja nadgarstka
;
rozpoznawanie gestów
skin detection
;
skin segmentation
;
wrist localization
;
gesture recognition
69/108
Nr opisu:
0000098776
Wykrywanie i lokalizacja punktów charakterystycznych dłoni w obrazach cyfrowych. Rozprawa doktorska.
[Aut.]: Tomasz
Grzejszczak
.
Gliwice, 2014, 111 s., bibliogr. 94 poz.
Politechnika Śląska. Wydział Automatyki, Elektroniki i Informatyki. Promotor: dr hab. inż. Adam Gałuszka, dr inż. Michał Kawulok
metody sztucznej inteligencji
;
walidacja eksperymentalna
;
przetwarzanie obrazów
;
punkt charakterystyczny
;
wykrywanie gestów
;
interakcja człowiek-komputer
artificial intelligence methods
;
experimental validation
;
image processing
;
characteristic point
;
gesture detection
;
human-computer interaction
70/108
Nr opisu:
0000085202
Adaptive skin detection in colour images using error signal space.
[Aut.]: M.
Papież
, Michał
Kawulok
.
-
Stud. Informat.
2013 vol. 34 nr 2A
, s. 365-377, bibliogr. 23 poz..
Punktacja MNiSW
9.000
detekcja skóry
;
segmentacja skóry
;
przetwarzanie obrazów
;
sygnał błędu
;
adaptacyjne modelowanie barwy skóry
skin detection
;
skin segmentation
;
image processing
;
error signal
;
adaptive skin colour modelling
71/108
Nr opisu:
0000091302
Fast propagation-based skin regions segmentation in color images.
[Aut.]: Michał
Kawulok
.
W:
10th IEEE Conference and Workshops on Automatic Face and Gasture Recognition
. FG 2013, Shanghai, 22-26 April 2013. Piscataway : Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2013
, s. 1-7, bibliogr. 34 poz.
obraz barwny
;
rozpoznawanie gestów
;
barwa skóry
;
transformacja odległości
colour image
;
gesture recognition
;
skin colour
;
distance transform
72/108
Nr opisu:
0000091229
Parallel hand shape classification.
[Aut.]: Jakub
Nalepa
, Michał
Kawulok
.
W:
IEEE International Symposium on Multimedia
. ISM 2013, Anaheim, USA, 9-11 December 2013. Proceedings. Piscataway : Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2013
, s. 401-402, bibliogr. 9 poz.
kształt dłoni
;
algorytm równoległy
;
rozpoznawanie gestów
hand shape
;
parallel algorithm
;
gesture recognition
73/108
Nr opisu:
0000091244
Real-time wrist localization in hand silhouettes.
[Aut.]: Tomasz
Grzejszczak
, Jakub
Nalepa
, Michał
Kawulok
.
W:
Proceedings of the 8th International Conference on Computer Recognition Systems CORES 2013
. Eds. Robert Burduk, Konrad Jackowski, Marek Kurzynski, Michał Wozniak, Andrzej Zolnierek. Berlin : Springer, 2013
, s. 439-449, bibliogr. 17 poz. (
Advances in Intelligent Systems and Computing
; vol. 226 2194-5357)
74/108
Nr opisu:
0000091237
Skin detection using spatial analysis with adaptive seed.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Jolanta
Kawulok
, Jakub
Nalepa
, M.
Papież
.
W:
IEEE International Conference on Image Proccessing
. ICIP 2013, Melbourne, Australia, September 15-18, 2013. Proceedings. Piscataway : Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2013
, s. 3720-3724, bibliogr. 31 poz.
detekcja skóry
;
segmentacja skóry
;
adaptacyjne modelowanie barwy skóry
skin detection
;
skin segmentation
;
adaptive skin colour modelling
75/108
Nr opisu:
0000081606
Support vector machines in biomedical and biometrical applications.
[Aut.]: Krzysztof
Cyran
, Jolanta
Kawulok
, Michał
Kawulok
, Magdalena*
Stawarz
, Marcin
Michalak
, M.
Pietrowska
, P.
Widłak
, Joanna
Polańska
.
W:
Emerging paradigms in machine learning
. Eds: S. Ramanna, L. Jain, R. Howlett. Berlin : Springer, 2013
, s. 379-417, bibliogr. 75 poz. (
Smart Innovation, Systems and Technologies
; vol. 13 2190-3018)
76/108
Nr opisu:
0000082185
Discriminative textural features for image and video colorization.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Jolanta
Kawulok
, Bogdan
Smołka
.
-
IEICE Trans. Inf. Syst.
2012 vol. E95.D no. 7
, s. 1722-1730, bibliogr. 25 poz..
Impact Factor
0.218.
Punktacja MNiSW
15.000
koloryzacja obrazów
;
koloryzacja sekwencji wideo
;
transfer barw
;
cechy teksturalne
image colorization
;
video colorization
;
colour transfer
;
textural features
77/108
Nr opisu:
0000082187
Precise multi-level face detector for advanced analysis of facial images.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, J.
Szymanek
.
-
IET Image Process.
2012 vol. 6 iss. 2
, s. 95-103, bibliogr. 36 poz..
Impact Factor
0.895.
Punktacja MNiSW
20.000
detekcja krawędzi
;
rozpoznawanie twarzy
;
Maszyna Wektorów Nośnych
edge detection
;
face recognition
;
Support Vector Machine
78/108
Nr opisu:
0000082216
Real-time vision pointer interface.
[Aut.]: M.
Czupryna
, Michał
Kawulok
.
W:
54th International Symposium ELMAR-2012, Zadar, Croatia, 12-14 September 2012
. Proceedings. Eds: J. Bozek, M. Grgic. Zadar : Croatian Society Electronics in Marine - ELMAR, 2012
, s. 49-52, bibliogr. 17 poz.
rozpoznawanie gestów
;
interakcja człowiek-komputer
gesture recognition
;
human-computer interaction
79/108
Nr opisu:
0000076738
Skin detection using color and distance transform.
[Aut.]: Michał
Kawulok
.
W:
Computer vision and graphics
. ICCVG 2012. International conference, Warsaw, Poland, September 24-26, 2012. Proceedings. Eds: Leonard Bolc, Ryszard Tadeusiewicz, Leszek J. Chmielewski, Konrad Wojciechowski. Berlin : Springer, 2012
, s. 449-456, bibliogr. 21 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 7594 0302-9743)
80/108
Nr opisu:
0000072082
Skin region detection in digital images using discriminative textural features.
[Aut.]: Michał
Kawulok
.
-
Stud. Informat.
2012 vol. 33 nr 2B
, s. 37-48, bibliogr. 22 poz..
Punktacja MNiSW
4.000
detekcja skóry
;
segmentacja skóry
;
przetwarzanie obrazów
;
analiza tekstury
skin detection
;
skin segmentation
;
image processing
;
texture analysis
81/108
Nr opisu:
0000082194
Support vector machines training data selection using a genetic algorithm.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Jakub
Nalepa
.
W:
Structural, syntactic and statistical pattern recognition
. Joint IAPR International Workshop SSPR & SPR 2012, Hiroshima, Japan, November 7-9, 2012. Proceedings. Eds: G. Gimel'farb [et al.]. Berlin : Springer, 2012
, s. 557-565, bibliogr. 26 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 7626 0302-9743)
82/108
Nr opisu:
0000082212
Texture Analysis for Skin Probability Maps Refinement.
[Aut.]: Michał
Kawulok
.
W:
Pattern recognition
. 4th Mexican Conference. MCPR 2012, Huatulco, Mexico, June 27-30, 2012. Proceedings. Berlin : Springer, 2012
, s. 75-84, bibliogr. 21 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 7329 0302-9743)
83/108
Nr opisu:
0000072080
Virtual hand modeling for gesture recognition.
[Aut.]: Grzegorz*
Koszowski
, Michał
Kawulok
.
-
Stud. Informat.
2012 vol. 33 nr 2B
, s. 25-36, bibliogr. 19 poz..
Punktacja MNiSW
4.000
rozpoznawanie gestów
;
estymacja ułożenia dłoni
;
modelowanie 3D
gesture recognition
;
hand pose estimation
;
3D modelling
;
MPI library
84/108
Nr opisu:
0000071883
Image colorization using discriminative textural features.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Jolanta
Kawulok
, B.
Smolka
.
W:
Proceedings of the twelfth IAPR conference on Machine Vision Applications
. MVA 2011, Nara, Japan, June 13-15, 2011. [B.m.] : [b.w.], 2011
, s. 198-201, bibliogr. 14 poz.
85/108
Nr opisu:
0000071430
Supervised relevance maps for increasing the distinctiveness of facial images.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, J.
Wu
, E. R.
Hancock
.
-
Pattern Recognit.
2011 vol. 44 iss. 4
, s. 929-939, bibliogr. 49 poz..
Impact Factor
2.292
rozpoznawanie twarzy
;
rozpoznawanie płci
;
wybór cech
;
biometria
face recognition
;
gender classification
;
feature extraction
;
biometrics
86/108
Nr opisu:
0000082207
Textural features for scribble-based image colorization.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Jolanta
Kawulok
, Bogdan
Smołka
.
W:
Computer recognition systems 4
. Eds: R. Burduk, M. Kurzyński, M. Woźniak, A. Żołnierek. Berlin : Springer-Verlag, 2011
, s. 269-278, bibliogr. 10 poz. (
Advances in Intelligent and Soft Computing
; vol. 95 1867-5662)
87/108
Nr opisu:
0000071394
Texture-adaptive image colorization framework.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Bogdan
Smołka
.
-
EURASIP J. Adv. Signal Process.
2011 November
, [art. no. 99] s. 1-15, bibliogr. 25 poz..
Impact Factor
0.811.
Punktacja MNiSW
25.000
koloryzacja obrazów
;
własności teksturalne
;
transformacja odległości
;
liniowa analiza dyskryminacyjna
image colorization
;
textural properties
;
distance transform
;
linear discriminant analysis
88/108
Nr opisu:
0000066627
Zastosowanie analizy wieloskalowej do detekcji ludzkiej skóry w obrazach cyfrowych.
[Aut.]: Ł.
Jarosiński
, Michał
Kawulok
.
-
Stud. Informat.
2011 vol. 32 nr 2A
, s. 565-577, bibliogr. 14 poz.
detekcja skóry
;
analiza wieloskalowa
;
obszar spójny
;
segmentacja obrazu
skin detection
;
multiscale analysis
;
blob
;
image segmentation
89/108
Nr opisu:
0000063372
Competitive image colorization.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Bogdan
Smołka
.
W:
17th IEEE International Conference on Image Processing
. ICIP 2010, Hong Kong, 26-29 September 2010. Proceedings. Piscataway : Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2010
, s. 405-408, bibliogr. 11 poz.
koloryzacja obrazów
;
mieszanie chrominancji
image colorization
;
chrominance blending
90/108
Nr opisu:
0000063205
Energy-based blob analysis for improving precision of skin segmentation.
[Aut.]: Michał
Kawulok
.
-
Multimedia Tools Appl.
2010 vol. 49 iss. 3
, s. 463-481, bibliogr. 46 poz.
segmentacja skóry
;
detekcja obszarów spójnych
;
detekcja twarzy
;
rozpoznawanie gestów
skin segmentation
;
blob detection
;
face detection
;
gesture recognition
91/108
Nr opisu:
0000070299
Image colorization system based on discriminating textural features.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Bogdan
Smołka
.
W:
Advances in Systems Science
. Ed. A. Grzech, P. Świątek, J. Drapała. Warsaw : Academic Publishing House Exit, 2010
, s. 323-332
92/108
Nr opisu:
0000057694
Image colorization with competitive propagation paths and chrominance blending.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Bogdan
Smołka
.
-
Stud. Informat.
2010 vol. 31 nr 2A
, s. 321-333, bibliogr. 12 poz.
koloryzacja obrazów
;
mieszanie chrominancji
image colorization
;
chrominance blending
93/108
Nr opisu:
0000056552
Adaptive skin detector enhanced with blob analysis for gesture recognition.
[Aut.]: Michał
Kawulok
.
W:
Proceedings ELMAR-2009
. 51st International Symposium ELMAR-2009, Zadar, Croatia, 28-30 September 2009. Ed. by M. Grgic, J. Bozek, S. Grgic. Zadar : Croatian Society Electronics in Marine - ELMAR, 2009
, s. 37-40, bibliogr. 12 poz.
detekcja skóry
;
analiza obszarów spójnych
;
detekcja twarzy
;
rozpoznawanie gestów
colour-based skin detection
;
blob analysis
;
face detection
;
gesture recognition
94/108
Nr opisu:
0000049356
Algorithm for precise frontal face detection.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, J.
Szymanek
.
-
Stud. Informat.
2009 vol. 30 nr 2A
, s. 341-354, bibliogr. 18 poz.
detekcja twarzy
;
uogulniona transformata Houghona
;
Maszyna Wektorów Nośnych
face detection
;
generalized Hough transform
;
Support Vector Machine
95/108
Nr opisu:
0000059034
Extracting gender discriminating features from facial needle-maps.
[Aut.]: J.
Wu
, W.
Smith
, E. R.
Hancock
, Michał
Kawulok
.
W:
16th IEEE International Conference on Image Processing
. ICIP 2009, Cairo, Egypt, 7-10 November 2009. Proceedings. Piscataway : Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2009
, s. 2449-2452, bibliogr. 15 poz.
3D
;
przetwarzanie obrazów
;
wybór cech
;
płeć
3D
;
image processing
;
feature extraction
;
gender
96/108
Nr opisu:
0000042889
Adaptacyjny detektor skóry w obrazach cyfrowych.
[Aut.]: Michał
Kawulok
.
W:
Bazy danych
. Rozwój metod i technologii. Praca zbiorowa. [T. 1]: Architektura, metody formalne i zaawansowana analiza danych. Pod red. Stanisława Kozielskiego, Bożeny Małysiak, Pawła Kasprowskiego, Dariusza Mrozka. Warszawa : Wydaw. Komunikacji i Łączności, 2008
, s. 503-513, bibliogr. 18 poz.
obraz cyfrowy
;
detektor skóry
;
multimedialna baza danych
;
transformata Hougha
;
barwa skóry
digital image
;
skin detector
;
multimedia database
;
Hough transform
;
skin colour
97/108
Nr opisu:
0000047657
Dynamic skin detection in color images for sign language recognition.
[Aut.]: Michał
Kawulok
.
W:
Image and signal processing
. ICISP 2008. 3rd International conference, Cherbourg-Octeville, France, July 1-3, 2008. Proceedings. Eds: A. Elmoataz [et al.]. Berlin : Springer, 2008
, s. 112-119 (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 5099 0302-9743)
98/108
Nr opisu:
0000047707
Optimization of face relevance maps with total classification error minimization.
[Aut.]: Michał
Kawulok
.
W:
Image analysis and recognition
. ICIAR 2008. 5th International conference, Povoa de Varzim, Portugal, June 25-27, 2008. Proceedings. Eds: A. Campilho, M. Kamel. Berlin : Springer, 2008
, s. 935-944 (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 5112 0302-9743)
99/108
Nr opisu:
0000037886
Genetic algorithms for classifiers' training sets optimisation applied to human face recognition.
[Aut.]: Michał
Kawulok
.
-
J. Med. Informat. Technol.
2007 vol. 11
, s. 135-143, bibliogr. 14 poz.
Maszyna Wektorów Nośnych
;
algorytm genetyczny
;
rozpoznawanie twarzy
Support Vector Machine
;
genetic algorithm
;
face recognition
100/108
Nr opisu:
0000039098
Genetic algorithms for training sets optimization applied in the area of face recognition.
[Aut.]: Michał
Kawulok
.
W:
Recent developments in artificial intelligence methods
. AI-METH 2007. Eds: T. Burczyński, W. Cholewa, W. Moczulski. Silesian University of Technology. Department for Strength of Materials and Computational Mechanics. Department of Fundamentals of Machinery Design, Polish Association for Computational Mechanics. Gliwice : Silesian University of Technology. Department for Strength of Materials and Computational Mechanics. Department of Fundamentals of Machinery Design, 2007
, s. 85-93, bibliogr. 13 poz.
Toż na CD-ROM
Maszyna Wektorów Nośnych
;
algorytm genetyczny
;
rozpoznawanie twarzy
Support Vector Machine
;
genetic algorithm
;
face recognition
101/108
Nr opisu:
0000023240
Application of color information in human face recognition.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Bogdan
Smołka
.
W:
Medical informatics and technology
. MIT 2006. Proceedings of the XI international conference, Wisła - Malinka, Poland, September 25-27, 2006. Eds: Ewa Piętka, Jacek Łęski, Stanisław Franiel. [Gliwice] : [Wydaw. Pracowni Komputerowej Jacka Skalmierskiego], [2006]
, s. 395-400, bibliogr. 12 poz.
detekcja twarzy
;
rozpoznawanie twarzy
;
ekstrakcja cech
;
maska
face detection
;
face recognition
;
feature extraction
;
mask
102/108
Nr opisu:
0000022350
Automatyczne rozpoznawanie twarzy jako istotny element multimedialnych baz danych.
[Aut.]: Adam
Duszeńko
, Michał
Kawulok
.
W:
Bazy danych
. Struktury, algorytmy, metody. Praca zbiorowa. [T. 2]: Wybrane technologie i zastosowania. Pod red. Stanisława Kozielskiego [i in.]. Warszawa : Wydaw. Komunikacji i Łączności, 2006
, s. 377-384, bibliogr. 13 poz.
rozpoznawanie twarzy
;
multimedialna baza danych
;
system wizyjny
face recognition
;
multimedia database
;
vision system
103/108
Nr opisu:
0000031692
Improvement of face recognition effectiveness based on color information.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Bogdan
Smołka
.
W:
Proceedings of 13th International Workshop on Systems, Signals and Image Processing
. IWSSIP 2006, Budapest, Hungary, 21-23 September 2006. [B.m.] : [b.w.], 2006
, s. 69-73, bibliogr. 12 poz.
104/108
Nr opisu:
0000082217
Masks and eigenvectors weights for Eigenfaces method improvement.
[Aut.]: Michał
Kawulok
.
W:
Computer vision and graphics
. ICCVG 2004. International conference, Warsaw, Poland, September 2004. Proceedings. Eds: K. Wojciechowski [et al.]. Dordrecht : Springer, 2006
, s. 522-527, bibliogr. 5 poz. (
Computational Imaging and Vision
; 32 1381-6446)
rozpoznawanie twarzy
;
twarz własna
;
maska
;
wektor własny
;
funkcja minimalizacji błędu
face recognition
;
eigenface
;
mask
;
eigenvector
;
error function minimization
105/108
Nr opisu:
0000029620
Wybrane metody poprawy skuteczności automatycznego rozpoznawania obrazów twarzy. Rozprawa doktorska.
[Aut.]: Michał
Kawulok
.
Gliwice, 2006, 142 k., bibliogr. 134 poz.
Politechnika Śląska. Wydział Automatyki, Elektroniki i Informatyki. Promotor: dr hab. Bogdan Smołka
identyfikacja biometryczna
;
rozpoznawanie twarzy
;
ekstrakcja cech
;
detekcja twarzy
biometric identification
;
face recognition
;
feature extraction
;
face detection
106/108
Nr opisu:
0000018180
Application of support vector machines in automatic human face recognition.
[Aut.]: Michał
Kawulok
.
-
J. Med. Informat. Technol.
2005 vol. 9
, s. 143-150, bibliogr. 11 poz.
Maszyna Wektorów Nośnych
;
rozpoznawanie twarzy
;
ekstrakcja cech
;
automatyczne rozpoznawanie twarzy
Support Vector Machine
;
face detection
;
feature extraction
;
automatic face recognition
107/108
Nr opisu:
0000018181
Sparse Bayesian learning in classifying face feature vectors.
[Aut.]: Alina
Momot
, Michał
Kawulok
.
-
J. Med. Informat. Technol.
2005 vol. 9
, s. 151-158, bibliogr. 8 poz.
uczenie nadzorowane
;
wnioskowanie bayesowskie
;
rozpoznawanie twarzy
supervised learning
;
Bayesian inference
;
face recognition
108/108
Nr opisu:
0000021820
Wykorzystanie aplikacji bazodanowych do efektywnego zarządzania dużymi budynkami.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Stanisław
Kozielski
.
W:
Bazy danych
. Modele, technologie, narzędzia. Praca zbiorowa. T. 2: Analiza danych i wybrane zastosowania. Pod red. S. Kozielskiego [i in.]. Warszawa : Wydaw. Komunikacji i Łączności, 2005
, s. 301-308
stosując format:
standardowy
pełny z etykietami pól
roboczy
redakcja skr.
redakcja peł.
kontrolny
Nowe wyszukiwanie