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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Bilodeau, G.-A., & Bergevin, R. (juin 2003). Constructing and matching fuzzy graphs of volumetric primitives hypotheses [Communication écrite]. 16th International Conference on Vision Interface (VI 2003), Halifax, NS, Canada. Lien externe
Bilodeau, G.-A., & Bergevin, R. (juin 2003). Evaluation of Object Recognition Algorithms with the Image Retrieval Software PLASTIQUE [Communication écrite]. International Conference on Image and Signal Processing (ICISP 2003), Agadir, Morroco. Lien externe
Bilodeau, G.-A., & Bergevin, R. (juin 2003). PLASTIQUE: Image retrieval based on cognitive theories [Communication écrite]. 16th International Conference on Vision Interface (VI 2003), Halifax, Canada. Lien externe
Bilodeau, G.-A., & Bergevin, R. (juin 2003). Structural Indexing Extended to Fuzzy Graphs of 2D Parts [Communication écrite]. International Conference on Image and Signal Processing (ICISP 2003), Agadir, Morroco. Lien externe
Bilodeau, G.-A., & Bergevin, R. (2002). Part segmentation of objects in real images. Pattern Recognition, 35(12), 2913-2926. Lien externe
Bilodeau, G.-A., & Bergevin, R. (juin 2001). Modeling of 2D parts applied to database query [Communication écrite]. 14th International Conference on Vision Interface (VI 2001), Ottawa, ON, Canada. Lien externe
Bilodeau, G.-A., & Bergevin, R. (septembre 2000). Generic modeling of 3d objects from single 2d images [Communication écrite]. 15th International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2000), Barcelona, Spain. Lien externe
Bilodeau, G.-A., & Bergevin, R. (mai 1999). Outline-based part segmentation using intermediate-level symmetries [Communication écrite]. 12th International Conference on Vision Interface (VI 1999), Trois-Rivières, Québec, Canada. Non disponible
Chen, G., St-Charles, P.-L., Bouachir, W., Bilodeau, G.-A., & Bergevin, R. (septembre 2015). Reproducible evaluation of Pan-Tilt-Zoom tracking [Communication écrite]. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2015), Québec City, QC, Canada. Lien externe
Derue, F.-X., Bilodeau, G.-A., & Bergevin, R. (2018). SPiKeS: Superpixel-keypoints structure for robust visual tracking. Machine Vision and Applications, 29(1), 175-186. Lien externe
Ghadiri, F., Bergevin, R., & Bilodeau, G.-A. (2019). From superpixel to human shape modelling for carried object detection. Pattern Recognition, 89, 134-150. Lien externe
Ghadiri, F., Bergevin, R., & Bilodeau, G.-A. (septembre 2017). Spatio-temporal consistency to detect and segment carried objects [Communication écrite]. 28th British Machine Vision Conference, London, UK (12 pages). Lien externe
Ghadiri, F., Bergevin, R., & Bilodeau, G.-A. (octobre 2016). Carried Object Detection Based on an Ensemble of Contour Exemplars [Communication écrite]. 14th European Conference on Computer Vision (ECCV 2016), Amsterdam, The Netherlands. Lien externe
St-Charles, P.-L., Bilodeau, G.-A., & Bergevin, R. (2019). Online Mutual Foreground Segmentation for Multispectral Stereo Videos. International Journal of Computer Vision, 127(8), 1044-1062. Lien externe
St-Charles, P.-L., Bilodeau, G.-A., & Bergevin, R. (octobre 2017). Mutual foreground segmentation with multispectral stereo pairs [Communication écrite]. 16th International Conference on Computer Vision (ICCV 2017), Venice, Italy. Lien externe
St-Charles, P.-L., Bilodeau, G.-A., & Bergevin, R. (juin 2016). Fast Image Gradients Using Binary Feature Convolutions [Communication écrite]. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW 2016), Las Vegas, Nevada. Lien externe
St-Charles, P.-L., Bilodeau, G.-A., & Bergevin, R. (2016). Universal Background Subtraction Using Word Consensus Models. IEEE Transactions on Image Processing, 25(10), 4768-4781. Lien externe
St-Charles, P.-L., Bilodeau, G.-A., & Bergevin, R. (juin 2015). Online multimodal video registration based on shape matching [Communication écrite]. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW 2015), Boston, MA. Lien externe
St-Charles, P.-L., Bilodeau, G.-A., & Bergevin, R. (janvier 2015). A self-adjusting approach to change detection based on background word consensus [Communication écrite]. 15th IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV 2015), Waikoloa, HI, United states. Lien externe
St-Charles, P.-L., Bilodeau, G.-A., & Bergevin, R. (2015). SuBSENSE: A universal change detection method with local adaptive sensitivity. IEEE Transactions on Image Processing, 24(1), 359-373. Lien externe
St-Charles, P.-L., Bilodeau, G.-A., & Bergevin, R. (juin 2014). Flexible background subtraction with self-balanced local sensitivity [Communication écrite]. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW 2014), Columbus, OH, United states. Lien externe
