doktorant
Faculty of Computer Science, Electronics and Telecommunications WIEiT-ke
ORCID: brak
ResearcherID: Z-4573-2019
Scopus: 55643631200
Comparison of sparse image descriptors for eyes detection in thermal images / Mateusz KNAPIK, Bogusław CYGANEK // W: VISIGRAPP 2019 [Dokument elektroniczny] : proceedings of the 14th international joint conference on Computer vision, imaging and computer graphics theory and applications, Vol. 5 / eds. Alain Tremeau, Giovanni Maria Farinella, Jose Braz. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Portugal] : SciTePress, [2019]. — e-ISBN: 978-989-758-354-4. — S. 638–644. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://www.scitepress.org/PublicationsDetail.aspx?ID=6Ggfmxfg3o4%3d&t=1 [2019-07-25]. — Bibliogr. s. 644, Abstr.
keywords: thermal imaging, operator monitoring, Daisy descriptor, Surf descriptor, sparse descriptors, eye detection
Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Bogusław Cyganek
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.5220/0007576506380644
Driver's fatigue recognition based on yawn detection in thermal images / Mateusz KNAPIK, Bogusław CYGANEK // Neurocomputing ; ISSN 0925-2312. — 2019 vol. 338, s. 274–292. — Bibliogr. s. 291–292, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2019-02-14. — tekst: https://www-1sciencedirect-1com-1000027qr013c.wbg2.bg.agh.edu.pl/science/article/pii/S0925231219302280/pdfft?md5=6dc981e8b833da520c5b7a851e41db71&pid=1-s2.0-S0925231219302280-main.pdf
keywords: driver monitoring, thermal imaging, fatigue, road safety, road accidents, yawn detection
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1016/j.neucom.2019.02.014
Evaluation of deep learning strategies for underwater object search / Mateusz KNAPIK, Bogusław CYGANEK // W: 2019 First international conference on Societal Automation (SA) [Dokument elektroniczny] : 4–6 September 2019, Krakow, Poland. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Piscataway] : IEEE, cop. 2019. — Dod. ISBN: 978-1-7281-3346-1. — e-ISBN: 978-1-7281-3345-4. — S. [1–6]. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. [5–6], Abstr.. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047zp00d5.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8938092
keywords: deep learning, convolutional neural networks, underwater, object search
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/SA47457.2019.8938092