Wykaz publikacji wybranego autora

Mikołaj Leszczuk, dr hab. inż., prof. AGH

profesor nadzwyczajny

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


  • 2018

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


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


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0001-9123-1039 orcid iD

ResearcherID: C-4857-2011

Scopus: 6508227256

PBN: 5e70922c878c28a047391184

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
  • Method for assessing objective video quality for automatic license plate recognition tasks / Mikołaj LESZCZUK, Lucjan JANOWSKI, Jakub NAWAŁA, Atanas Boev // W: Multimedia Communications, Services and Security : 11th international conference, MCSS 2022 : Kraków, Poland, November 3–4, 2022 : proceedings / eds. Andrzej Dziech, Wim Mees, Marcin Niemiec. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2022. — (Communications in Computer and Information Science ; ISSN 1865-0929 ; vol. 1689). — ISBN: 978-3-031-20214-8 ; e-ISBN: 978-3-031-20215-5. — S. 153–166. — Bibliogr., Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-10-15

    orcid iD
  • keywords: computer vision, evaluation, metrics, TRV, Target Recognition Video, Video Quality Indicators, VQI, CV

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-031-20215-5_13

2
  • Objective video quality assessment method for face recognition tasks / Mikołaj LESZCZUK, Lucjan JANOWSKI, Jakub NAWAŁA, Atanas Boev // Electronics [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2079-9292. — 2022 vol. 11 iss. 8 art. no. 1167, s. 1-23. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 21-23, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-04-07. — tekst: https://www.mdpi.com/2079-9292/11/8/1167/pdf

    orcid iD
  • keywords: computer vision, evaluation, face recognition, metrics, video quality assessment, Target Recognition Video, Video Quality Indicators

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/electronics11081167

3
  • Preliminary study on video codec optimization using VMAF / Syed UDDIN, Mikołaj LESZCZUK, Michał GREGA // W: Intelligent Information and Database Systems : 14th Asian Conference, ACIIDS 2022 : Ho Chi Minh City, Vietnam, November 28–30, 2022 : proceedings, Pt. 1 / eds. Ngoc Thanh Nguyen, [et al.]. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2022. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 13757. Lecture Notes in Artificial Intelligence). — ISBN: 978-3-031-21742-5 ; e-ISBN: 978-3-031-21743-2. — S. 469–480. — Bibliogr., Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-12-09

    orcid iD
  • keywords: video quality, video coding, MPEG, codecs, VMAF

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-031-21743-2_37

4
  • Subjective evaluation of visual quality and simulator sickness of short 360${^\circ}$ videos: ITU-T Rec. P.919 / Jesús Gutiérrez, Pablo Pérez, Marta Orduna, Ashutosh Singla, Carlos Cortés, Pramit Mazumdar, Irene Viola, Kjell Brunnström, Federica Battisti, Natalia CIEPLIŃSKA, Dawid JUSZKA, Lucjan JANOWSKI, Mikołaj LESZCZUK, Anthony Adeyemi-Ejeye, Yaosi Hu, Zhenzhong Chen, Glenn Van Wallendael, Peter Lambert, César Díaz, John Hedlund, Omar Hamsis, Stephan Fremerey, Frank Hofmeyer, Alexander Raake, Pablo César, Marco Carli, Narciso García // IEEE Transactions on Multimedia ; ISSN 1520-9210. — 2022 vol. 24, s. 3087–3100. — Bibliogr. s. 3098–3100, Abstr.. — tekst: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9474501

    orcid iD
  • keywords: Quality of Experience, methodology, dataset, subjective test, 360◦ video, simulator sickness

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/TMM.2021.3093717

5
  • User-generated content (UGC)/in-the-wild video content recognition / Mikołaj LESZCZUK, Lucjan JANOWSKI, Jakub NAWAŁA, Michał GREGA // W: Intelligent Information and Database Systems : 14th Asian Conference, ACIIDS 2022 : Ho Chi Minh City, Vietnam, November 28–30, 2022 : proceedings, Pt. 2 / eds. Ngoc Thanh Nguyen, [et al.]. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2022. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 13758. Lecture Notes in Artificial Intelligence). — ISBN: 978-3-031-21966-5 ; e-ISBN: 978-3-031-21967-2. — S. 356–368. — Bibliogr., Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-12-09

    orcid iD
  • keywords: QoS, QoE, performance, computer vision, evaluation, Quality of Experience, metrics, user generated content, KPI, Quality of Service, Key Performance Indicators, Video Quality Indicators, in wild content, UGC, VQI, CV

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-031-21967-2_29