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Un 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.
Leiva, L. A., Martín-Albo, D., Vatavu, R.-D., & Plamondon, R. (2021). Stroke Gesture Synthesis in Human-Computer Interaction. Dans The Lognormality Principle and its Applications in e-Security, e-Learning and e-Health (Vol. 88, p. 21-235). Lien externe
Leiva, L. A., Vatavu, R.-D., Martín-Albo, D., & Plamondon, R. (2020). Omnis Praedictio: Estimating the full spectrum of human performance with stroke gestures. International Journal of Human Computer Studies, 142, 17 pages. Lien externe
Leiva, L. A., Martín-Albo, D., & Plamondon, R. (mai 2018). Gesture synthesis for human-computer interaction [Communication écrite]. International Conference on Pattern Recognition and Artificial Intelligence (ICPRAI 2018), Montréal, Québec (4 pages). Lien externe
Leiva, L. A., Martín-Albo, D., Plamondon, R., & Vatavu, R.-D. (avril 2018). KeyTime: Super-accurate prediction of stroke gesture production times [Communication écrite]. CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI 2018), Montréal, Québec (12 pages). Lien externe
Leiva, L. A., Martín-Albo, D., & Plamondon, R. (2017). The kinematic theory produces human-like stroke gestures. Interacting with Computers, 29(4), 552-565. Lien externe
Leiva, L. A., Martín-Albo, D., & Plamondon, R. (2015). Gestures à go go: Authoring synthetic human-like stroke gestures using the kinematic theory of rapid movements. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 7(2), 1-29. Lien externe
Martín-Albo, D., Leiva, L. A., & Plamondon, R. (octobre 2016). On the design of personal digital bodyguards: Impact of hardware resolution on handwriting analysis [Communication écrite]. 15th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR 2016), Shenzhen, China. Lien externe
Martín-Albo, D., Leiva, L. A., Huang, J., & Plamondon, R. (2016). Strokes of insight: User intent detection and kinematic compression of mouse cursor trails. Information Processing & Management, 52(6), 989-1003. Lien externe
Martín-Albo, D., Plamondon, R., & Vidal, E. (août 2015). Improving sigma-lognormal parameter extraction [Communication écrite]. 13th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR 2015), Tunis, Tunesia. Lien externe
Martín-Albo, D., Plamondon, R., & Vidal, E. (septembre 2014). Training of On-Line Handwriting Text Recognizers with Synthetic Text Generated Using the Kinematic Theory of Rapid Human Movements [Communication écrite]. 14th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR 2014), Crete, Greece. Lien externe