机构名称：
¥ 1.0
[C1] Agrawal T.，Balazia M.，Bremond f。：CM3T：高效多模式学习的框架，用于非病会议出版物基因交互数据集。IEEE/CVF冬季有关计算机视觉应用（WACV）的冬季会议，美国图森，2025年。[C2] Sinha S.，Balazia M.，Bremond f。：通过优化的聚合网络识别教法性白内障手术视频中的手术器械。IEEE图像处理应用和系统（IPA）的国际会议，法国里昂，2025年。[C3] Muller P.，Balazia M.，Baur T.，Dietz M.，Heimerl A.，Penzkofer A.，Schiller D.，Bremond F.，Alexandersson J.，Andre E.ACM多媒体（ACMMM），澳大利亚墨尔本，2024年。[C4] Strizhkova V.，Kachmar H.，Chaptoukaev H.，Kalandadze R.，Kukhilava N.，Tsmindashvili T.，Abo-Alzahab N.，Zuluaga M.A.：MVP：基于视频和生理信号的多模式情绪识别。在IEEE/CVF欧洲计算机愿景会议（ECCV），意大利米兰的IEEE/CVF欧洲/CVF上的情感行为分析（ABAW），2024年。[C5] Reka A.，Borza D.L.，Reilly D.，Balazia M.，Bremond F。：将门控和上下文引入时间动作检测。在IEEE/CVF欧洲计算机愿景会议（ECCV），意大利米兰的IEEE/CVF欧洲/CVF上的情感行为分析（ABAW），2024年。[C6] Tiwari U.，Majhi S.，Balazia M.，Bremond f。：自动驾驶异常检测至关重要的是：弱监督的地平线。ACM多媒体（ACMMM），第9640-9645页，加拿大渥太华，2023年。在IEEE/CVF欧洲计算机视觉会议（ECCV），意大利米兰，2024年，IEEE/CVF欧洲计算机视觉会议（ECCV）举行的自动驾驶（漫游）的强大，分发和多模式模型。[C7] Muller P.，Balazia M.，Baur T.，Dietz M.，Heimerl A.，Schiller D.，Guermal M.，Thomas D.，Bremond F.，Alexander-Sson J.，Andre E.，Andre E.[C8] Agrawal T.，Balazia M.，Muller P.，Bremond F。：多模式视觉变压器，强迫注意行为分析。IEEE/CVF计算机视觉应用（WACV）的冬季会议，第3392–3402页，美国威克罗阿，美国，2023年。[C9] Balazia M.，Muller P.，Tanczos A.L.，Liechtenstein A.，Bremond F。：社会互动的身体行为：新颖的注释和最新评估。ACM多媒体国际会议（ACMMM），第70-79页，里斯本，葡萄牙，2022年。[C10] Balazia M.，Hlavackova-Schindler K.，Sojka P.，Plant C。：Granger Causal-Ity的可解释步态识别。IEEE/IAPR国际模式认可会议（ICPR），第1069-1075页，加拿大蒙特利尔，2022年。[C11] Agrawal T.，Agarwal D.，Balazia M.，Sinha N.，Bremond f。：使用跨意识变压器和行为编码的多模式人格识别。IAPR国际视觉理论与应用会议（VISAPP），第501-508页，Virtual，2022。[C12] Sinha N.，Balazia M.，Bremond f。：火焰：面部地标热图激活的多模式凝视。IEEE国际高级视频和信号监视会议（AVSS），第1-8页，虚拟，2021年。[C13] Balazia M.，Happy S.L.，Bremond F.，Dantcheva A。：面部多么独特：一项调查研究。IEEE/IAPR国际模式识别会议（ICPR），第7066-7071页，意大利米兰，2021年。[C14] Balazia M.，Sarkar s。：在活动对象跟踪中重新调用评估。在神经信息处理系统会议上（NEURIPS），加拿大温哥华，2019年的神经信息处理系统（NEURIPS）的新知识（NEWINML）。[C15] Aakur S.，Sawyer D.，Balazia M.，Sarkar S。：对未修剪监视视频中基于建议的细粒度活动检测方法的检查。NIST关于TREC视频检索评估（TRECVID）的研讨会，《扩展视频挑战的活动》，美国盖瑟斯堡，2018年。[C16] Balazia M.，Sojka p。：您是走路的方式：不合作的MOCAP步态识别视频监视，并使用不完整和嘈杂的数据。IEEE/IAPR国际生物识别技术联合会议（IJCB），第208-215页，美国丹佛，2017年。 [C17] Balazia M.，Sojka p。：用于基于MOCAP的步态识别方法的评估框架和数据库。 IAPR关于模式识别可再现研究（RRPR）的研讨会，第33-47页，墨西哥坎昆，2016年。 [C18] Balazia M.，Sojka p。：通过最大保证金标准（扩展摘要）学习健壮的步态识别功能。 IAPR关于结构和句法模式识别（SSPR）和统计技术的国际国际研讨会（SPR），第585-586页，墨西哥梅里达，2016年。 [C19] Balazia M.，Sojka p。：与运动捕获数据相关的步态识别的独立特征。IEEE/IAPR国际生物识别技术联合会议（IJCB），第208-215页，美国丹佛，2017年。[C17] Balazia M.，Sojka p。：用于基于MOCAP的步态识别方法的评估框架和数据库。IAPR关于模式识别可再现研究（RRPR）的研讨会，第33-47页，墨西哥坎昆，2016年。[C18] Balazia M.，Sojka p。：通过最大保证金标准（扩展摘要）学习健壮的步态识别功能。IAPR关于结构和句法模式识别（SSPR）和统计技术的国际国际研讨会（SPR），第585-586页，墨西哥梅里达，2016年。[C19] Balazia M.，Sojka p。：与运动捕获数据相关的步态识别的独立特征。IAPR关于结构和句法模式识别（SSPR）和统计技术的国际国际研讨会（SPR），第310-321页，墨西哥，墨西哥，2016年。[C20] Balazia M.，Sojka p。：通过最大余量标准学习适合步态识别的功能。IEEE/IAPR国际模式识别会议（ICPR），第901-906页，墨西哥坎昆，2016年。[C21] Balazia M.，Sedmidubsky J.，Zezula P。：语义上一致的人类运动分割。国际数据库和专家系统应用程序（DEXA），第423-437页，德国慕尼黑，2014年。[C22] Sedmidubsky J.，Valcik J.，Balazia M.，Zezula p。：基于归一化步行周期的步态识别。国际视觉计算研讨会（ISVC），第11-20页，Rethymno，希腊，2012年。[C23] Valcik J.，Sedmidubsky J.，Balazia M.，Zezula P.，确定人类识别的行走周期。太平洋亚洲情报与安全信息学讲习班（PAISI），第127-135页，马来西亚吉隆坡，2012年。
rndr。 Balasia博士
主要关键词
相关文件推荐
