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Conference papers
Construction d’arbres binaires de partitions à partir de caractéristiques multiples pour la segmentation d’images
Jimmy Francky Randrianasoa 1
Author Employer institution : Centre de Recherche en Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication - EA 3804 IdHAL : jimmy-francky-randrianasoa
Camille Kurtz 2, 3
Author IdHAL : camille-kurtz ORCID : https://orcid.org/0000-0001-9254-7537
Eric Desjardin 1
Author Employer institution : Université de Reims Champagne-Ardenne IdHAL : eric-desjardin-51-fr ORCID : https://orcid.org/0000-0001-6788-8276
Nicolas Passat 1
Author Employer institution : Université de Reims Champagne-Ardenne IdHAL : nicolas-passat ORCID : https://orcid.org/0000-0002-0320-4581
1
CRESTIC - Centre de Recherche en Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication - EA 3804 (UFR Sciences Exactes et Naturelles, Moulin de la Housse, BP 1039, 51687 Reims CEDEX 2, FRANCE - France)
- URCA - Université de Reims Champagne-Ardenne : EA 3804 (2 avenue Robert Schuman, 51100 Reims. - France)
2
LIPADE - EA 2517 - Laboratoire d'Informatique Paris Descartes (Centre universitaire des Saints Pères
45 rue des Saints-Peres
75270 PARIS CEDEX 06 - France)
- UPD5 - Université Paris Descartes - Paris 5 : EA 2517 (12, rue de l'École de Médecine - 75270 Paris cedex 06 - France)
3
UPD5 - Université Paris Descartes - Paris 5 (12, rue de l'École de Médecine - 75270 Paris cedex 06 - France)
Document type :
Conference papers
Complete list of metadata
https://hal.univ-reims.fr/hal-01726297
Contributor : Nicolas Passat <>
Submitted on : Monday, October 29, 2018 - 5:32:33 PM
Last modification on : Saturday, June 19, 2021 - 3:49:28 AM
Contributor : Nicolas Passat <>
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Last modification on : Saturday, June 19, 2021 - 3:49:28 AM
Identifiers
- HAL Id : hal-01726297, version 1
Collections
CRESTIC | UNIV-PARIS5 | USPC | URCA | UNIV-PARIS | UP-SCIENCES | LIPADE
Citation
Jimmy Francky Randrianasoa, Camille Kurtz, Eric Desjardin, Nicolas Passat. Construction d’arbres binaires de partitions à partir de caractéristiques multiples pour la segmentation d’images. SAGEO - Atelier collaboration, classification, connaissances et données de l’environnement (C3DE@SAGEO), 2016, Nice, France. ⟨hal-01726297⟩
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