Emmanuel Monfrini

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Empreinte digitale

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28 Contribution à une conférence
15 Article
1 Article de conférence

Equivalence between LC-CRF and HMM, and Discriminative Computing of HMM-Based MPM and MAP
Azeraf, E., Monfrini, E. & Pieczynski, W., 1 mars 2023, Dans: Algorithms. 16, 3, 173.
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Improving Usual Naive Bayes Classifier Performances with Neural Naïve Bayes based Models
Azeraf, E., Monfrini, E. & Pieczynski, W., 1 janv. 2022, ICPRAM 2022 - Proceedings of the 11th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods, Volume 1. De Marsico, M., Sanniti di Baja, G. & Fred, A. L. N. (eds.). Science and Technology Publications, Lda, p. 315-322 8 p. (International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods; Vol 1).
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Accès ouvert
On Equivalence between Linear-chain Conditional Random Fields and Hidden Markov Chains
Azeraf, E., Monfrini, E. & Pieczynski, W., 1 janv. 2022, Dans: International Conference on Agents and Artificial Intelligence. 3, p. 725-728 4 p.
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Accès ouvert
Fast Image Segmentation with Contextual Scan and Markov Chains
Fernandes, C., Monti, T., Monfrini, E. & Pieczynski, W., 1 janv. 2021, 29th European Signal Processing Conference, EUSIPCO 2021 - Proceedings. European Signal Processing Conference, EUSIPCO, p. 626-630 5 p. (European Signal Processing Conference; Vol 2021-August).
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Introducing the hidden neural markov chain framework
Azeraf, E., Monfrini, E., Vignon, E. & Pieczynski, W., 1 janv. 2021, ICAART 2021 - Proceedings of the 13th International Conference on Agents and Artificial Intelligence. Rocha, A. P., Steels, L. & van den Herik, J. (eds.). SciTePress, p. 1013-1020 8 p. (ICAART 2021 - Proceedings of the 13th International Conference on Agents and Artificial Intelligence; Vol 2).
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Unsupervised image segmentation with Gaussian Pairwise Markov Fields
Gangloff, H., Courbot, J. B., Monfrini, E. & Collet, C., 1 juin 2021, Dans: Computational Statistics and Data Analysis. 158, 107178.
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Unsupervised image segmentation with spatial triplet markov trees
Gangloff, H., Courbot, J. B., Monfrini, E. & Collet, C., 1 janv. 2021, 2021 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP 2021 - Proceedings. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., p. 1790-1794 5 p. (ICASSP, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - Proceedings; Vol 2021-June).
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Using the Naive Bayes as a discriminative model
Azeraf, E., Monfrini, E. & Pieczynski, W., 26 févr. 2021, 2021 13th International Conference on Machine Learning and Computing, ICMLC 2021. Association for Computing Machinery, p. 106-110 5 p. 3457697. (ACM International Conference Proceeding Series).
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Highly fast text segmentation with pairwise markov chains
Azeraf, E., Monfrini, E., Vignon, E. & Pieczynski, W., 5 juin 2020, 6th International IEEE Congress on Information Science and Technology, CiSt 2020 - Proceeding. El Mohajir, M., Al Achhab, M., El Mohajir, B. E., Ane, B. K. & Jellouli, I. (eds.). Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., p. 361-366 6 p. 9357304. (Colloquium in Information Science and Technology, CIST; Vol 2020-June).
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Improved centerline tracking for new descriptors of atherosclerotic aortas
Gangloff, H., Monfrini, E., Ghariani, M. Z., Ohana, M., Collet, C. & Chakfé, N., 9 nov. 2020, 2020 10th International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications, IPTA 2020. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 9286688. (2020 10th International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications, IPTA 2020).
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Emmanuel Monfrini

Profil personnel

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Collaborations et principaux domaines de recherche des cinq dernières années

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Equivalence between LC-CRF and HMM, and Discriminative Computing of HMM-Based MPM and MAP

Improving Usual Naive Bayes Classifier Performances with Neural Naïve Bayes based Models

On Equivalence between Linear-chain Conditional Random Fields and Hidden Markov Chains

Fast Image Segmentation with Contextual Scan and Markov Chains

Introducing the hidden neural markov chain framework

Unsupervised image segmentation with Gaussian Pairwise Markov Fields

Unsupervised image segmentation with spatial triplet markov trees

Using the Naive Bayes as a discriminative model

Highly fast text segmentation with pairwise markov chains

Improved centerline tracking for new descriptors of atherosclerotic aortas