pracownik inżynieryjno-techniczny
Akademickie Centrum Komputerowe ,,Cyfronet'' AGH ACK, Akademickie Centrum Komputerowe ,,Cyfronet'' AGH
ORCID: 0000-0001-7707-9640 połącz konto z ORCID
ResearcherID: brak
Scopus: 57190133444
A study on pattern recognition with the histograms of oriented gradients in distorted and noisy images / Andrzej Bukała, Michał KOZIARSKI, Bogusław CYGANEK, Osman Nuri Koç, Alperen Kara // Journal of Universal Computer Science ; ISSN 0948-695X. — 2020 vol. 26 no. 4, s. 454–478. — Bibliogr. s. 477–478, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2020-04-28. — tekst: http://www.jucs.org/jucs_26_4/a_study_on_pattern/jucs_26_04_0454_0478_bukala.pdf
keywords: machine learning, image processing, denoising methods, histogram of oriented gradients
Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Bogusław Cyganek
cyfrowy identyfikator dokumentu:
Analysis of group evolution prediction in complex networks / Stanisław Saganowski, Piotr Bródka, Michał KOZIARSKI, Przemysław Kazienko // PLoS One [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1932-6203. — 2019 vol. 14 iss. 10 art. no. e0224194, s. 1–18. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 16–18, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2019-10-29. — tekst: https://journals.plos.org/plosone/article/file?id=10.1371/journal.pone.0224194&type=printable
brak zdefiniowanych słów kluczowych
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1371/journal.pone.0224194
Combined Cleaning and Resampling algorithm for multi-class imbalanced data with label noise / Michał KOZIARSKI, Michał Woźniak, Bartosz Krawczyk // Knowledge-Based Systems / Butterworths ; ISSN 0950-7051. — 2020 vol. 204 art. no. 106223, s. 1–16. — Bibliogr. s. 15–16, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2020-07-10. — tekst: https://www-1sciencedirect-1com-10000278y006b.wbg2.bg.agh.edu.pl/science/article/pii/S0950705120304330/pdfft?md5=fbd79aba415e151d2ba48a78c6687397&pid=1-s2.0-S0950705120304330-main.pdf
keywords: machine learning, noisy data, oversampling, imbalanced data, multi-class imbalance, class label noise
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1016/j.knosys.2020.106223
Image recognition with deep neural networks in presence of noise – Dealing with and taking advantage of distortions / Michał KOZIARSKI, Bogusław CYGANEK // Integrated Computer-Aided Engineering ; ISSN 1069-2509. — 2017 vol. 24 no. 4, s. 337–349. — Bibliogr. s. 348–349, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2017-09-05
keywords: noise, image recognition, convolutional neural networks, deep neural networks, image denoising, regularization
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3233/ICA-170551
Impact of low resolution on image recognition with deep neural networks: an experimental study / Michał KOZIARSKI, Bogusław CYGANEK // International Journal of Applied Mathematics and Computer Science ; ISSN 1641-876X. — 2018 vol. 28 no. 4, s. 735–744. — Bibliogr. s. 742–744. — tekst: https://www.amcs.uz.zgora.pl/?action=download&pdf=AMCS_2018_28_4_10.pdf
keywords: super-resolution, image recognition, convolutional neural networks, deep neural networks, low resolution
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.2478/amcs-2018-0056
Multicriteria classifier ensemble learning for imbalanced data / Weronika Węgier, Michał KOZIARSKI, Michał Woźniak // IEEE Access [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2169-3536. — 2022 vol. 10, s. 16807–16818. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 16817–16818, Abstr.. — tekst: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9706443
keywords: multi-objective optimization, pattern classification, classifier ensemble, imbalanced data
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/ACCESS.2022.3149914
Potential anchoring for imbalanced data classification / Michał KOZIARSKI // Pattern Recognition ; ISSN 0031-3203. — 2021 vol. 120 art. no. 108114, s. 1-13. — Bibliogr. s. 12-13, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2021-06-22. — tekst: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0031320321003010/pdfft?md5=91601537d8a56350c65a36c891084ccc&pid=1-s2.0-S0031320321003010-main.pdf
keywords: machine learning, classification, oversampling, imbalanced data, radial basis functions, undersampling
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1016/j.patcog.2021.108114
Radial-based oversampling for multiclass imbalanced data classification / Bartosz Krawczyk, Michał KOZIARSKI, Michał Woźniak // IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems ; ISSN 2162-237X. — 2020 vol. 31 iss. 8, s. 2818–2831. — Bibliogr. s. 2830–2831, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2020-06-21. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047gs003b.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8743475
keywords: machine learning, oversampling, imbalanced data, multi-class imbalance
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/TNNLS.2019.2913673
Radial-based oversampling for noisy imbalanced data classification / Michał KOZIARSKI, Bartosz Krawczyk, Michał Woźniak // Neurocomputing ; ISSN 0925-2312. — 2019 vol. 343, s. 19-33. — Bibliogr. s. 32–33, Abstr.. — Selected and extended papers from the IJCAI'17 Workshop. — Publikacja dostępna online od: 2019-02-04. — tekst: https://www-1sciencedirect-1com-1000027vl005a.wbg2.bg.agh.edu.pl/science/article/pii/S0925231219301596/pdfft?md5=baa74599950e3aedc0b20ea5a650641f&pid=1-s2.0-S0925231219301596-main.pdf
keywords: machine learning, pattern classification, noisy data, oversampling, imbalanced data, radial basis functions
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1016/j.neucom.2018.04.089
Radial-Based Undersampling for imbalanced data classification / Michał KOZIARSKI // Pattern Recognition ; ISSN 0031-3203. — 2020 vol. 102 art. no. 107262, s. 1–11. — Bibliogr. s. 10–11, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2020-02-05. — tekst: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0031320320300674/pdfft?md5=4c1e40d36a6ab2569aa34bad0d1e633c&pid=1-s2.0-S0031320320300674-main.pdf
keywords: machine learning, classification, imbalanced data, radial basis functions, undersampling
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1016/j.patcog.2020.107262
RB-CCR: Radial-Based Combined Cleaning and Resampling algorithm for imbalanced data classification / Michał KOZIARSKI, Colin Bellinger, Michał Woźniak // Machine Learning ; ISSN 0885-6125. — 2021 vol. 110 iss. 11-12, s. 3059–3093. — Bibliogr. s. 3091–3093, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2021-10-14. — tekst: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s10994-021-06012-8.pdf
keywords: machine learning, classification, oversampling, imbalanced data, radial basis functions
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/s10994-021-06012-8