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Tesi di Dottorato
Muhammad Atif; Andrea Ceccarelli; Tommaso Zoppi; Andrea Bondavalli (2023). Tolerate Failures of the Visual Camera With Robust Image Classifiers. IEEE ACCESS, vol. 11, pp. 5132-5143, ISSN:2169-3536
DOI
Accesso ONLINE all'editore
Atif; (2023). Robust Recognition of Objects in the Safety Critical Systems: A Case Study of Traffic Sign Recognition. (Tutor: Prof. Andrea Bondavalli)
MUHAMMAD ATIF , ANDREA CECCARELLI , TOMMASO ZOPPI , MOHAMAD GHARIB , ANDREA BONDAVALLI (2022). Robust Traffic Sign Recognition Against Camera Failures. IEEE OPEN JOURNAL OF INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS, vol. 3, pp. 709-722, ISSN:2687-7813
DOI
Accesso ONLINE all'editore
Atif M.; Zoppi T.; Gharib M.; Bondavalli A. (2022). Towards Enhancing Traffic Sign Recognition through Sliding Windows. SENSORS, vol. 22, pp. 2683-2708, ISSN:1424-8220
DOI
Accesso ONLINE all'editore
Atif M.; Zoppi T.; Gharib M.; Bondavalli A. (2021). Quantitative comparison of supervised algorithms and feature sets for traffic sign recognition. In: 36th Annual ACM Symposium on Applied Computing, SAC 2021, online, 2021, Association for Computing Machinery, pp. 174-177, ISBN:9781450381048
DOI
Accesso ONLINE all'editore
Zoppi T.; Gharib M.; Atif M.; Bondavalli A. (2021). Meta-learning to improve unsupervised intrusion detection in cyber-physical systems. ACM TRANSACTIONS ON CYBER-PHYSICAL SYSTEMS, vol. 5, pp. 1-27, ISSN:2378-962X
DOI
Accesso ONLINE all'editore
Muhammad Atif, Andrea Ceccarelli, Andrea Bondavalli, (2021). Reliable Traffic Sign Recognition System. In: LATIN-AMERICAN SYMPOSIUM ON DEPENDABLE COMPUTING (LADC), SBC-OPENLAB, pp. 0-0.
DOI
