الرئيسية › دليل الباحثين › Boutaina Hdioud
Boutaina Hdioud
الانتماء : Mohammed V University
- 24منشورات (انتماء مغربي)
- 29مجموع المنشورات
- 68الاستشهادات
- 5مؤشر h
الملف البحثي
لدى Boutaina Hdioud 24 منشور(ات) مفهرسة (2013–2026). تُنشر أعماله أساسًا في «EPJ Web of Conferences»، «SSRN Electronic Journal» و«Springer Link (Chiba Institute of Technology)». أكثر مقالاته استشهادًا هو «A Deep Learning based Approach for Recognition of Arabic Sign Language Letters» (2023)، وقد استُشهد به 16 مرة. 15 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 12 باحثًا على الأقل.
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
- Emotion and Mood Recognition
- Advanced Neural Network Applications
- Video Surveillance and Tracking Methods
- Sentiment Analysis and Opinion Mining
- Human Pose and Action Recognition
المنشورات (24)
- DeepSeek-V3: Architecture and Optimizations-A Practical Review
- EMOTIF: A Real-World Facial Emotion Recognition Dataset
- Prediction of Air Temperature, Soil Moisture and Relative Humidity Using Ensemble Machine Learning Models in Agriculture
- Transformer-Based Fusion of Body and Context for Emotion Recognition
- Enhancing Leaf Disease Classification with Feature Fusion and Ensemble Learning
- DeepSeek-V3: Architecture and Optimizations-A Practical Review
- Enhancing Leaf Disease Classification with Feature Fusion and Ensemble Learning
- Optimizing Cognitive Density in Small Language Models: A Constraint-Aware GRPO Approach
- Enhanced Lightweight Object Detection Model in Complex Scenes: An Improved YOLOv8n Approach
- Context_Driven Emotion Recognition: Integrating Multi_Cue Fusion and Attention Mechanisms for Enhanced Accuracy on the NCAER_S Dataset
- Comparative Analysis of Machine Learning and Deep Learning Models for Handwritten Digit Recognition
- Enhancing Emotion Recognition in Images Through Context-Aware Deep Learning
- Synergistic Deep Learning Approaches for Pancreatic Cancer Diagnosis: Comparative Analysis of CNN Architectures and Multimodal Data Fusion
- Contextual emotion detection in images using deep learning
- Corrigendum: Contextual emotion detection in images using deep learning
- A Deep Learning based Approach for Recognition of Arabic Sign Language Letters
- Facial expression recognition of masked faces using deep learning
- Detecting and Shadows in the HSV Color Space Using Dynamic Thresholds
- Detecting and Shadows in the HSV Color Space using Dynamic Thresholds
- Trajectories Modeling and Clustering
- People Detection in Complex Scenes By Using An Improved and Robust HOG Descriptor
- Video Surveillance: Analyzing People’s Movements in a Closed Environment
- A real-time people tracking system based on trajectory estimation using single field of camera view
- Tracking multiple people in real time based on their trajectory
مجلات النشر
- EPJ Web of Conferences × 3
- SSRN Electronic Journal × 2
- Springer Link (Chiba Institute of Technology) × 2
- Information × 2
- International Journal of Advanced Computer Science and Applications × 2
- International Conference on Intelligent Systems: Theories and Applications × 2
المنشورات حسب السنة
- 20268
- 20255
- 20242
- 20231
- 20221
- 20183
- 20171
- 20141
- 20132
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Institut National de Statistique et d'Economie Appliquée · International University of Rabat · École Marocaine des Sciences de l'Ingénieur · Université Ibn-Tofail
المؤلفون المشاركون
- Rachid Oulad Haj Thami
- Mohammed El Haj Tirari
- Fatiha Limami
- Yassine Zouhdi
- Afizou Yayé Kaka
- Merieme Elkorchi
- Oulad Haj Thami Rachid
- Youssef Boughdad
- Sohaya El Hamdouni
- Soukaina Chekki
- Safae Merzouk
- Majdoulayne Hanifi
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.