( en | de | ru )

 

Disambiguierung von "Bahroun, Sahbi"

Autor der Publikation

KopierenLöschenDiese Publikation zur Ablage hinzufügen
Semantic region labelling using a point pattern analysis.

, , und . EUSIPCO, Seite 1-5. IEEE, (2008)

Bitte wählen Sie eine Person um die Publikation zuzuordnen

Um zwischen Personen mit demselben Namen zu unterscheiden, wird der akademische Grad und der Titel einer wichtigen Publikation angezeigt. Zudem lassen sich über den Button neben dem Namen einige der Person bereits zugeordnete Publikationen anzeigen.

Rim Bahroun

Sahbi Thabet

Thabti Sahbi

Sahbi Sidhom

 

Weitere Publikationen von Autoren mit dem selben Namen

Semantic region labelling using a point pattern analysis., , und . EUSIPCO, Seite 1-5. IEEE, (2008)Face Retrieval in Videos using Face Quality Assessment and Convolution Neural Networks., , und . ICCP, Seite 399-405. IEEE, (2020)Key frame extraction for video summarization using local description and repeatability graph clustering., , und . Signal Image Video Process., 13 (3): 507-515 (2019)Key frames extraction using graph modularity clustering for efficient video summarization., , , und . ICASSP, Seite 1502-1506. IEEE, (2017)Defining and Extracting Singleton Design Pattern Information from Object-Oriented Software Program., , , und . ICCCI (CCIS Volume), Volume 1653 von Communications in Computer and Information Science, Seite 713-726. Springer, (2022)Local query on satellite images based on interest points., , und . IGARSS, Seite 4508-4511. IEEE, (2014)Key Frames Extraction Based on Local Features for Efficient Video Summarization., , , und . ACIVS, Volume 10016 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 275-285. (2016)KeyFrame extraction based on face quality measurement and convolutional neural network for efficient face recognition in videos., , und . Multim. Tools Appl., 80 (15): 23157-23179 (2021)Features and Supervised Machine Learning Based Method for Singleton Design Pattern Variants Detection., , , und . ENASE, Seite 226-237. SCITEPRESS, (2023)Detection of COVID-19 based on CT-Scan and X-ray images with Deep Convolutional Neural Network., und . INISTA, Seite 1-6. IEEE, (2023)