| Copula-based conformal prediction for multi-target regression S Messoudi, S Destercke, S Rousseau Pattern Recognition 120, 108101, 2021 | 22 | 2021 |
| Deep conformal prediction for robust models S Messoudi, S Rousseau, S Destercke Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based …, 2020 | 22 | 2020 |
| Conformal multi-target regression using neural networks S Messoudi, S Destercke, S Rousseau Conformal and Probabilistic Prediction and Applications, 65-83, 2020 | 12 | 2020 |
| Compressive color pattern detection using partial orthogonal circulant sensing matrix S Rousseau, D Helbert IEEE Transactions on Image Processing 29, 670-678, 2019 | 11 | 2019 |
| Metric tensor for multicomponent edge detection S Rousseau, D Helbert, P Carré, J Blanc-Talon 2010 IEEE International Conference on Image Processing, 1953-1956, 2010 | 11 | 2010 |
| Compressive pattern matching on multispectral data S Rousseau, D Helbert, P Carré, J Blanc-Talon IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 52 (12), 7581-7592, 2014 | 5 | 2014 |
| Compressive template matching on multispectral data S Rousseau, D Helbert, P Carré, J Blanc-Talon 2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal …, 2013 | 5 | 2013 |
| Prédiction conformelle profonde pour des modèles robustes S Messoudi, S Rousseau, S Destercke 20ème Conférence Extraction et Gestion des Connaissances (EGC 2020), 301-308, 2020 | | 2020 |
| Dictionary learning for a sparse appearance model in visual tracking S Rousseau, P Chainais, C Garnier 2015 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 4506-4510, 2015 | | 2015 |
| Apprentissage de dictionnaire pour un modèle d'apparence parcimonieux en suivi visuel S Rousseau, C Garnier, P Chainais GRETSI, 2015 | | 2015 |
| Détection de points d'intérêts dans une image multi ou hyperspectral par acquisition compressée S Rousseau Poitiers, 2013 | | 2013 |
| Détection de points d'intérêt par acquisition compressée dans une image multispectrale S Rousseau Université de Poitiers, 2013 | | 2013 |
