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
Breast cancer classification on histopathological images affected by data imbalance using active learning and deep convolutional neural network / Bogdan KWOLEK, Michał KOZIARSKI, Andrzej Bukała, Zbigniew Antosz, Bogusław Olborski, Paweł Wąsowicz, Jakub Swadźba, Bogusław CYGANEK // W: Artificial neural networks and machine learning - ICANN 2019 : workshop and special sessions : 28th International Conference on Artificial Neural Networks : Munich, Germany, September 17–19, 2019 : proceedings / eds. Igor V. Tetko, [et al.]. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2019. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; 11731). — ISBN: 978-3-030-30492-8 ; e-ISBN: 978-3-030-30493-5. — S. 299–312. — Bibliogr. s. 311–312, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2019-09-09. — B. Kwolek, M. Koziarski, B. Cyganek - dod. afiliacja: Diagnostyka Consilio, Łódź. — tekst: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-030-30493-5_31.pdf
Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Bogusław Cyganek, Bogdan Kwolek
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-30493-5_31
Classification of histopathological images using Scale-Invariant Feature Transform / Andrzej Bukała, Bogusław CYGANEK, Michał KOZIARSKI, Bogdan KWOLEK, Bogusław Olborski, Zbigniew Antosz, Jakub Swadźba, Piotr Sitkowski // W: VISIGRAPP 2020 [Dokument elektroniczny] : proceedings of the 15th international joint conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications. Vol. 5, VISAPP / eds. Giovanni Maria Farinella, Petia Radeva, Jose Braz. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Lisbon] : SCITEPRESS - Science and Technology Publications, cop. 2020. — (VISIGRAPP ; ISSN 2184-5921). — e-ISBN: 978-989-758-402-2. — S. 506–512. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://www.scitepress.org/PublicationsDetail.aspx?ID=RQMsu2LDZEI=&t=1 [2020-03-30]. — Bibliogr. s. 511–512, Abstr.. — Dostęp po zalogowaniu. — B. Cyganek, M. Koziarski, B. Kwolek - pierwsza afiliacja: Diagnostyka Consilio, Łódź
keywords: machine learning, computer vision, classification, SIFT, histopathology
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.5220/0009163405060512
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
Convolutional neural network-based classification of histopathological images affected by data imbalance / Michał KOZIARSKI, Bogdan KWOLEK, Bogusław CYGANEK // W: Video analytics : Face and Facial Expression Recognition : third international workshop, FFER 2018 and second international workshop, DLPR 2018 : Beijing, China, August 20, 2018 : revised selected papers / (eds.) Xiang Bai [et al.]. — Cham : Springer Nature Switzerland AG, cop. 2019. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 11264. Image Processing, Computer Vision, Pattern Recognition, and Graphics). — ISBN: 978-3-030-12176-1 ; e-ISBN: 978-3-030-12177-8. — S. 1–11. — Bibliogr. s. 11, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2019-01-19. — tekst: https://link-1springer-1com-10000484e005f.wbg2.bg.agh.edu.pl/content/pdf/10.1007%2F978-3-030-12177-8_1.pdf
keywords: convolutional neural network, data imbalance, histopathological image classification
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-12177-8_1
CSMOUTE: Combined Synthetic Oversampling and Undersampling Technique for imbalanced data classification / Michał KOZIARSKI // W: IJCNN 2021 [Dokument elektroniczny] : International Joint Conference on Neural Networks : 18–22 July 2021 : virtual event : proceedings. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Piscataway : IEEE, cop. 2021. — (Proceedings of ... International Joint Conference on Neural Networks ; ISSN 2161-4393). — Dod. ISBN: 978-1-6654-4597-9. — e-ISBN: 978-1-6654-3900-8. — S. [1–8]. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. [8], Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2021-09-20. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047eo0063.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9533415
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/IJCNN52387.2021.9533415
DiagSet: a dataset for prostate cancer histopathological image classification / Michał KOZIARSKI, Bogusław CYGANEK, Przemysław NIEDZIELA, Bogusław Olborski, Zbigniew Antosz, Marcin Żydak, Bogdan KWOLEK, Paweł Wąsowicz, Andrzej Bukała, Jakub Swadźba, Piotr Sitkowski // Scientific Reports [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2045-2322. — 2024 vol. 14 art. no. 6780, s. 1–14. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 13–14, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2024-03-21. — M. Koziarski - dod. afiliacje: Diagnostyka Consilio, Łódź, Mila - Quebec AI Institute, Montréal, Canada ; B. Cyganek, B. Kwolek - dod. afiliacja: Diagnostyka Consilio, Łódź. — tekst: https://www.nature.com/articles/s41598-024-52183-4.pdf
Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Bogusław Cyganek, Bogdan Kwolek, Przemysław Niedziela
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1038/s41598-024-52183-4
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
Marine snow removal using a fully convolutional 3D neural network combined with an adaptive median filter / Michał KOZIARSKI, Bogusław CYGANEK // W: Pattern recognition and information forensics : ICPR 2018 international workshops, CVAUI, IWCF, and MIPPSNA : Beijing, China, August 20–24, 2018 : revised selected papers / eds. Zhaoxiang Zhang, [et al.]. — Switzerland : Springer, cop. 2019. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 11188. Image Processing, Computer Vision, Pattern Recognition, and Graphics). — ISBN: 978-3-030-05791-6 ; e-ISBN: 978-3-030-05792-3. — S. 16–25. — Bibliogr. s. 24–25, Abstr.. — tekst: https://link-1springer-1com-10000486z0008.wbg2.bg.agh.edu.pl/content/pdf/10.1007%2F978-3-030-05792-3_2.pdf
keywords: deep neural networks, median filtering, marine snow removal, underwater image processing
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-05792-3_2
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 algorithm for classification of breast cancer histopathological images affected by data imbalance / Michał KOZIARSKI // W: CISP-BMEI 2019 [Dokument elektroniczny] : 2019 12th international Congress on Image and Signal Processing, BioMedical Engineering and Informatics : 19–21 October 2019, Huaqiao, China : proceedings / eds. Qingli Li, Lipo Wang. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Piscataway : IEEE, cop. 2019. — e-ISBN: 978-1-7281-4852-6. — S. [1–5]. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. [5], Abstr.. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047s6010f.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8966010
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/CISP-BMEI48845.2019.8966010
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
RB-CCR: Radial-Based Combined Cleaning and Resampling algorithm for imbalanced data classification / Michał KOZIARSKI, Colin Bellinger, Michał Woźniak // W: DSAA'2021 [Dokument elektroniczny] : 8th international conference on Data Science and Advanced Analytics : 6–9 October 2021, Porto, Portugal : proceedings. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Piscataway] : IEEE, cop. 2021. — e-ISBN: 978-1-6654-2099-0. — S. [1–2]. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. [2], Abstr.. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047uy00f5.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9564135
keywords: oversampling, imbalanced data, radial basis functions
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/DSAA53316.2021.9564135
The choice of feature representation in small-scale MobileNet-based imbalanced image recognition / Michał KOZIARSKI, Bogusław CYGANEK, Kazimierz WIATR // W: VISIGRAPP 2020 [Dokument elektroniczny] : proceedings of the 15th international joint conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications. Vol. 4, VISAPP / eds. Giovanni Maria Farinella, Petia Radeva, Jose Braz. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Lisbon] : SCITEPRESS - Science and Technology Publications, cop. 2020. — (VISIGRAPP ; ISSN 2184-5921). — e-ISBN: 978-989-758-402-2. — S. 633–638. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://www.scitepress.org/PublicationsDetail.aspx?ID=aYEWvtHtdgQ=&t=1 [2020-03-30]. — Bibliogr. s. 638, Abstr.. — Dostęp po zalogowaniu. — M. Koziarski - pierwsza afiliacja: AGH University of Science and Technology ; B. Cyganek, K. Wiatr - dod. afiliacja: Academic Computer Center Cyfronet AGH
keywords: convolutional neural networks, MobileNet, feature representation, imbalanced data classification, small scale image recognition
Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Bogusław Cyganek, Kazimierz Wiatr
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.5220/0009357206330638
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.
keywords: machine learning, image processing, denoising, sparse features
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-31254-1_21
Two-stage resampling for convolutional neural network training in the imbalanced colorectal cancer image classification / Michał KOZIARSKI // W: IJCNN 2021 [Dokument elektroniczny] : International Joint Conference on Neural Networks : 18–22 July 2021 : virtual event : proceedings. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Piscataway : IEEE, cop. 2021. — (Proceedings of ... International Joint Conference on Neural Networks ; ISSN 2161-4393). — Dod. ISBN: 978-1-6654-4597-9. — e-ISBN: 978-1-6654-3900-8. — S. [1–8]. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 7–8, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2021-09-20. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047eo0063.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9533998
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/IJCNN52387.2021.9533998