
Fig. 2. Sistem biometric multimodal cu
fuziunea deciziilor (imagine facială+iris).
Fig. 1. Imagine satelitară multispectrală
LANDSAT clasificată neuronal în 7 categorii
(arie urbană, câmp necultivat, tufiş,
cultură agricolă, păşune, pădure, apă).
Fig. 3. Sistem inteligent pentru
navigaţia roboţilor mobili.
a) imagine CT pulmonară
dagnosticată non-COVID-19
b) imagine CT pulmonară
diagnosticată COVID-19
Fig. 4. Deep Learning în analiza imaginilor
tomografice pulmonare pentru diagnosticul
efectelor COVID-19.
a) b) c) d)
Fig. 5A. Change detection
pentru Fukushima TerraSAR-
X ( imagine bi-temporală de
400x400pixeli). (a) Martie
2009. (b) Mai 2011.
Fig. 5B. (c) Harta schimbărilor obținută aplicând o tehnică de
generare neuronală a unor date virtuale de training
combinată cu Deep CNN (OA=95.51% și kappa= 0.889); (d)
Hartă de referință (ground truth), unde pixelii negri semnifică
schimbare, iar pixelli albi semnifică o conservare a stării.
Exemple de aplicații specifice, cercetare, proiecte dizertatie
Prof. Victor Neagoe
Titular disciplină
Inteligență Computațională I, II