Zobrazeno 1 - 10
of 20
pro vyhledávání: '"Vandoni, Jennifer"'
Autor:
Marino, Sofia, Vandoni, Jennifer, Aldea, Emanuel, Lemghari, Ichraq, Hégarat-Mascle, Sylvie Le, Jurie, Frédéric
In this companion paper for the DAGECC (Domain Adaptation and GEneralization for Character Classification) competition organized within the frame of the ICPR 2024 conference, we present the general context of the tasks we proposed to the community, w
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2412.17984
In this work, we use the Belief Function Theory which extends the probabilistic framework in order to provide uncertainty bounds to different categories of crowd density estimators. Our method allows us to compare the multi-scale performance of the e
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1902.02831
This paper proposes a method for computing efficiently the significance of a parametric pattern inside a binary image. On the one hand, a-contrario strategies avoid the user involvement for tuning detection thresholds, and allow one to account fairly
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1807.03594
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In International Journal of Approximate Reasoning January 2019 104:166-184
Autor:
Jovančević, Igor, Orteu, Jean-José, Lemghari, Ichraq, Le-Hégarat, Sylvie, Aldea, Emanuel, Vandoni, Jennifer
Publikováno v:
Proceedings of SPIE; July 2023, Vol. 12749 Issue: 1 p127490X-127490X-8, 1147419p
Autor:
Vandoni, Jennifer
Cette thèse s’intéresse à la détection des piétons dans des foules très denses depuis un système mono-camera, avec comme but d’obtenir des détections localisées de toutes les personnes. Ces détections peuvent être utilisées soit pour
Externí odkaz:
http://www.theses.fr/2019SACLS116/document
Autor:
Vandoni, Jennifer
Publikováno v:
Image Processing [eess.IV]. Université Paris Saclay (COmUE), 2019. English. ⟨NNT : 2019SACLS116⟩
This study deals with pedestrian detection in high- density crowds from a mono-camera system. The detections can be then used both to obtain robust density estimation, and to initialize a tracking algorithm. One of the most difficult challenges is th
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::b51df28199ce5686e28b950426d47775
https://theses.hal.science/tel-02318892
https://theses.hal.science/tel-02318892
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.