Wyniki wyszukiwania

Wynik wyszukiwania

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: