Jelenlegi hely
Publications of Mihály Gara
2012
-
Artificial intelligence methods in discrete tomography. Szeged: University Szeged, Institute of Informatics; 2012.
-
Machine learning as a preprocessing phase in discrete tomography. In: Köthe U, Montanvert A, Soille P, editors. Applications of Discrete Geometry and Mathematical Morphology (WADGMM). Berlin; Heidelberg; New York; London; Paris; Tokyo: Springer Verlag; 2012. 1. p. 109-124p. (Lecture Notes in Computer Science).
2011
-
Bináris tomográfiai rekonstrukció objektum alapú evolúciós algoritmussal. In: Kato Z, Palágyi K, editors. A Képfeldolgozók és Alakfelismerők Társaságának konferenciája - KÉPAF 2011. Szeged: NJSZT; 2011. 1. p. 117-127p.
2010
-
Machine learning for supporting binary tomographic reconstruction. In: Köthe U, Montanvert A, Soille P, editors. Workshop on Applications of Discrete Geometry in Mathematical Morphology. Istambul, Turkey: Springer; 2010. 1. p. 101-105p. (Lecture Notes in Computer Science).
-
Binary tomographic reconstruction with an object-based evolutionary algorithm. In: Conference of PhD Students in Computer Science. Volume of Extended Abstracts. Szeged: University of Szeged; 2010. 3. 31.
2009
-
Learning connectedness and convexity of binary images from their projections. PURE MATHEMATICS AND APPLICATIONS. 2009;20(1-2):27-48.
-
Döntési fákon alapuló előfeldolgozás a bináris tomográfiában. In: Chetverikov D, Sziranyi T, editors. A Képfeldolgozók és Alakfelismerők Társaságának konferenciája - KÉPAF 2009. Budapest: Akaprint; 2009. n. nincs számozás.
-
An evolutionary approach for object-based image reconstruction using learnt priors. In: Salberg A-B, Hardeberg JYngve, Jenssen R, editors. Image Analysis. Oslo, Norway: Springer-Verlag; 2009. 5. p. 520-529p. (Lecture Notes in Computer Science).
2008
-
Decision trees in binary tomography for supporting the reconstruction of hv-convex connected images. In: Proceedings of the Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems. Vol 5259. Juan-les-Pins, France: Springer; 2008. 4. p. 433-443p. (Lecture Notes in Computer Science; vol 5259).