Wykaz publikacji wybranego autora

Bogusław Cyganek, prof. dr hab. inż.

profesor zwyczajny

Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji
WIEiT-ke, Instytut Elektroniki


  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / informatyka techniczna i telekomunikacja

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych / informatyka (25%)


[poprzednia klasyfikacja] obszar nauk technicznych / dziedzina nauk technicznych / informatyka


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0001-5185-1145 orcid iD

ResearcherID: brak

Scopus: 55905261600

PBN: 5e70922b878c28a0473910fb

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
  • Overview of tensor methods for multi-dimensional signals change detection and compression / Bogusław CYGANEK // W: Image Processing and Communications : techniques, algorithms and applications : [IP&C 2019 : international conference : 11-13.09.2019, Bydgoszcz] / eds. Michał Choraś, Ryszard S. Choraś. — Cham : Springer Nature Switzerland AG, 2020. — (Advances in Intelligent Systems and Computing ; ISSN 2194-5357 ; vol. 1062). — ISBN: 978-3-030-31253-4 ; e-ISBN: 978-3-030-31254-1. — S. 3–5. — Bibliogr., Abstr.

    orcid iD
  • keywords: artificial intelligence, tensor decomposition, deep learning, video shot detection, tensor change detection, orthogonal tensor space, tensor compression, HOSVD, tucker decomposition

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-31254-1_1

2
  • The impact of distortions on the image recognition with histograms of oriented gradients / Andrzej Bukała, Michał KOZIARSKI, Bogusław CYGANEK, Osman Nuri Koç, Alperen Kara // W: Image Processing and Communications : techniques, algorithms and applications : [IP&C 2019 : international conference : 11-13.09.2019, Bydgoszcz] / eds. Michał Choraś, Ryszard S. Choraś. — Cham : Springer Nature Switzerland AG, 2020. — (Advances in Intelligent Systems and Computing ; ISSN 2194-5357 ; vol. 1062). — ISBN: 978-3-030-31253-4 ; e-ISBN: 978-3-030-31254-1. — S. 166–178. — Bibliogr., Abstr.

    orcid iD
  • keywords: machine learning, image processing, denoising, sparse features

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-31254-1_21