Projekty finansowane przez NCN


Dane kierownika projektu i jednostki realizującej

Szczegółowe informacje o projekcie i konkursie

Słowa kluczowe

Aparatura

Wyczyść formularz

Głębokie architektury maszyn wektorów podpierających tworzone z wykorzystaniem algorytmów ewolucyjnych

2017/25/B/ST6/00474

Słowa kluczowe:

uczenie maszynowe wizja komputerowa algorytmy ewolucyjne rozpoznawanie wzorców maszyna wektorów podpierających głębokie konwolucyjne sieci neuronowe

Deskryptory:

  • ST6_11: Uczenie maszynowe, statystyczne przetwarzanie danych i zastosowanie w przetwarzaniu sygnałów
  • ST6_8: Grafika komputerowa, przetwarzanie obrazów, wizualizacja komputerowa, multimedia, gry komputerowe

Panel:

ST6 - Informatyka i technologie informacyjne: technologie i systemy informacyjne, informatyka, obliczenia naukowe, systemy inteligentne, m.in.:

Jednostka realizująca:

Politechnika Śląska, Wydział Automatyki, Elektroniki i Informatyki

woj. śląskie

Inne projekty tej jednostki 

Kierownik projektu (z jednostki realizującej):

dr hab. Michał Kawulok 

Liczba wykonawców projektu: 4

Konkurs: OPUS 13 - ogłoszony 2017-03-15

Przyznana kwota: 790 180 PLN

Rozpoczęcie projektu: 2018-01-26

Zakończenie projektu: 2022-01-25

Planowany czas trwania projektu: 36 miesięcy (z wniosku)

Status projektu: Projekt w realizacji

Opis Projektu

Pobierz opis projektu w formacie .pdf

Uwaga - opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.

Dane z raportu końcowego

  • Publikacje w czasopismach (3)
  • Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (11)
  1. Dynamics of facial actions for assessing smile genuineness IF: 2,74
    Autorzy:
    Michal Kawulok, Jakub Nalepa, Jolanta Kawulok, Bogdan Smolka
    Czasopismo:
    PLOS ONE (rok: 2021, tom: 16, strony: 44221), Wydawca: Public Library of Science
    Status:
    Opublikowane
    Doi:
    10.1371/journal.pone.0244647 - link do publikacji
  2. Segmenting brain tumors from FLAIR MRI using fully convolutional neural networks IF: 3,424
    Autorzy:
    Pablo Ribalta Lorenzo, Jakub Nalepa, Barbara Bobek-Billewicz, Pawel Wawrzyniak, Grzegorz Mrukwa, Michal Kawulok, Pawel Ulrych, Michael P. Hayball
    Czasopismo:
    Computer Methods and Programs in Biomedicine (rok: 2019, tom: 176, strony: 135-148), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowane
    Doi:
    10.1016/j.cmpb.2019.05.006 - link do publikacji
  3. Evolving data-adaptive support vector machines
    Autorzy:
    Wojciech Dudzik, Jakub Nalepa, Michał Kawulok
    Status:
    Złożone
  1. Automated Optimization of Non-Linear Support Vector Machines for Binary Classification
    Autorzy:
    Wojciech Dudzik, Jakub Nalepa, Michal Kawulok
    Konferencja:
    International Conference on Intelligent Networking and Collaborative Systems 2018 (rok: 2018, ), Wydawca: Springer Nature Switzerland
    Data:
    konferencja 5-7 września 2018
    Status:
    Opublikowane
  2. Evolvable Deep Features
    Autorzy:
    Jakub Nalepa, Grzegorz Mrukwa, Michal Kawulok
    Konferencja:
    EvoApplications 2018 (rok: 2018, ), Wydawca: Springer International Publishing
    Data:
    konferencja 4-6 kwietnia 2018
    Status:
    Opublikowane
  3. Genetic Selection of Training Sets for (Not Only) Artificial Neural Networks
    Autorzy:
    Jakub Nalepa, Michal Myller, Szymon Piechaczek, Krzysztof Hrynczenko, Michal Kawulok
    Konferencja:
    BDAS 2018 (rok: 2018, ), Wydawca: Springer Nature Switzerland
    Data:
    konferencja 17-21 września 2018
    Status:
    Opublikowane
  4. Genetically-trained deep neural networks
    Autorzy:
    Krzysztof Pawelczyk, Michal Kawulok, Jakub Nalepa
    Konferencja:
    Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO) (rok: 2018, ), Wydawca: ACM
    Data:
    konferencja 43296
    Status:
    Opublikowane
  5. Lightweight U-Nets for Brain Tumor Segmentation
    Autorzy:
    Tomasz Tarasiewicz, Michal Kawulok, Jakub Nalepa
    Konferencja:
    International MICCAI Brainlesion Workshop, LNCS 12659 (rok: 2020, ), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 4 października 2020
    Status:
    Opublikowane
  6. Optimizing Training Data and Hyperparameters of Support Vector Machines Using a Memetic Algorithm
    Autorzy:
    Wojciech Dudzik, Michal Kawulok, Jakub Nalepa
    Konferencja:
    International Conference on Man–Machine Interactions (ICMMI) (rok: 2019, ), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 43740
    Status:
    Opublikowane
  7. Skinny: A Lightweight U-Net For Skin Detection And Segmentation
    Autorzy:
    Tomasz Tarasiewicz, Jakub Nalepa, Michal Kawulok
    Konferencja:
    2020 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) (rok: 2020, ), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 25-28 października 2020
    Status:
    Opublikowane
  8. Memetic Evolution of Classication Ensembles
    Autorzy:
    Szymon Piechaczek, Michal Kawulok, Jakub Nalepa
    Konferencja:
    EvoApplications 2019 (rok: 2019, ), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 24-26 kwietnia 2019
    Status:
    Opublikowane
  9. On Evolutionary Classification Ensembles
    Autorzy:
    Aleksandra Kardas, Michal Kawulok, Jakub Nalepa
    Konferencja:
    IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (rok: 2019, ), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 10-13 czerwca 2019
    Status:
    Opublikowane
  10. Evolutionarily-tuned support vector machines
    Autorzy:
    Wojciech Dudzik, Michal Kawulok, Jakub Nalepa
    Konferencja:
    Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO) (rok: 2019, ), Wydawca: ACM
    Data:
    konferencja 43659
    Status:
    Opublikowane
  11. Memetic Evolution of Training Sets with Adaptive Radial Basis Kernels for Support Vector Machines
    Autorzy:
    Jakub Nalepa, Wojciech Dudzik, Michał Kawulok
    Konferencja:
    International Conference on Pattern Recognition (ICPR) (rok: 2021, ), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 10-15 stycznia 2021
    Status:
    Opublikowane