الرئيسية › دليل الباحثين › Mohamed Daoudi
Mohamed Daoudi
الانتماء : Centre National de la Recherche Scientifique · Institut Mines-Télécom · Université de Lille · IMT Nord Europe · Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille · Télécom Lille · Centrale Lille Institut
- 27منشورات (انتماء فرنسي)
- 413مجموع المنشورات
- 5835الاستشهادات
- 39مؤشر h
الملف البحثي
لدى Mohamed Daoudi 27 منشور(ات) مفهرسة (2002–2023). تُنشر أعماله أساسًا في «arXiv (Cornell University)»، «HAL» و«Image and Vision Computing». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Boosting 3-D-Geometric Features for Efficient Face Recognition and Gender Classification» (2012)، وقد استُشهد به 82 مرة. 7 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 11 باحثًا على الأقل، منهم باحثون من مؤسسات في المغرب، تونس.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- 3D Shape Modeling and Analysis
- Face recognition and analysis
- Image Retrieval and Classification Techniques
- Face and Expression Recognition
- Emotion and Mood Recognition
المنشورات (27)
- Interaction Transformer for Human Reaction Generation
- The Florence 4D Facial Expression Dataset
- 3-D Skeleton-Based Human Motion Prediction With Manifold-Aware GAN
- 3D Skeleton-based Human Motion Prediction with Manifold-Aware GAN
- Interaction Transformer for Human Reaction Generation
- Generating Multiple 4D Expression Transitions by Learning Face Landmark Trajectories
- Fall Detection of Elderly People Using the Manifold of Positive Semidefinite Matrices
- Dynamic Facial Expression Generation on Hilbert Hypersphere With Conditional Wasserstein Generative Adversarial Nets
- Lip reading with Hahn Convolutional Neural Networks
- Automatic Analysis of Facial Expressions Based on Deep Covariance Trajectories
- Lip Reading with Hahn Convolutional Neural Networks moments
- Le visage : de face à interface.
- Deep Covariance Descriptors for Facial Expression Recognition
- Non-rigid 3D Model Classification Using 3D Hahn Moment Convolutional Neural Networks
- Boosting 3-D-Geometric Features for Efficient Face Recognition and Gender Classification
- Geometric based 3D facial gender classification
- Which 3D geometric facial features give up your identity?
- Multi patches 3D facial representation for person authentication using AdaBoost
- A 3-D Search engine based on Fourier series
- Fast and efficient 3D face recognition using wavelet networks
- An experimental illustration of 3D facial shape analysis under facial expressions
- The mixture of K-Optimal-Spanning-Trees based probability approximation: Application to skin detection
- Probability Approximation Using Best-Tree Distribution for Skin Detection
- A New Multi-scale Method for Islamic Star Pattern Images Indexing
- 3D Textured Objects Indexing by Mixing Texture and Shape Features
- Un modèle générique multi-niveaux pour la recherche d’image par le contenu
- Affine invariant descriptors using Fourier series
مجلات النشر
- arXiv (Cornell University) × 4
- HAL × 4
- Image and Vision Computing × 2
- Annals of Telecommunications × 2
- IEEE Transactions on Multimedia × 1
- International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition × 1
المنشورات حسب السنة
- 20232
- 20224
- 20211
- 20201
- 20194
- 20182
- 20123
- 20102
- 20092
- 20081
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille · Mohammed V University · Université Lille 1 · University of Luxembourg · Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust
بلدان المؤلفين المشاركين : المغرب · تونس
المؤلفون المشاركون
- Boulbaba Ben Amor
- Lahoucine Ballihi
- Baptiste Chopin
- Anis Kacem
- Angela Bartolo
- Sanaa El Fkihi
- Anuj Srivastava
- Naima Otberdout
- Hassen Drira
- J. Vandeborre
- Salwa Said
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.