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/ Département d'informatique et de recherche opérationnelle

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Thèses et mémoires

Des thèses et mémoires de nos étudiants sont conservés et consultables dans Papyrus, le dépôt institutionnel de l'Université de Montréal.

 

 

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Date Trier par date en ordre décroissant Titre Trier par titre en ordre décroissant
2003 Estimation probabiliste du mouvement de caméra
2004 Une approche globale à l'estimation du mouvement de caméra pour des scènes encombrées
2018 Scanner 3D à lumière non structurée non synchronisé
2007 Reconstruction of the surface of the Sun from stereoscopic images
2016 Comparing of radial and tangencial geometric for cylindric panorama
2025 Stereoscopic depth estimation with permutation
2022 Cyclopean optical flow
2007 Mise en correspondance active et passive pour la vision par ordinateur multivue
2003 Réalité augmentée automatique à partir d'une séquence vidéo et utilisant la stéréoscopie dense
2002 Reconnaissance de visages à partir de modèles tridimensionnels
2015 Multi-view 3D reconstruction using virtual cameras
2021 Estimation de pose 2D par réseau convolutif
2009 Calibration de systèmes de caméras et projecteurs dans des applications de création multimédia
2014 Reconstruction active par projection de lumière non structurée
2020 Introduction à la reconstruction 3D par lumière structurée
2019 Calibrage de caméra fisheye et estimation de la profondeur pour la navigation autonome
2005 Calibration de la distorsion radiale
1989 Prévision à court terme de la demande d'électricité à l'aide de modèles de séries chronologiques
1993 Tests d'indépendance de deux séries chronologiques multivariées
1987 Comparaison de la puissance de statistiques portemanteau pour tester l'hypothèse d'indépendance
1986 Étude des autocovariances et des autocorrélations échantillonnales de modèles saisonniers
1992 Contribution à l'analyse des séries chronologiques multivariées
1985 Le problème du choix de la séquence de classification des trains dans une gare de triage
2025 AI in climate change adaptation : applications to remote sensing and climate science
2022 Parametric Scattering Networks
2023 Neurobiologically-inspired models : exploring behaviour prediction, learning algorithms, and reinforcement learning
2022 Generalization in federated learning
2023 Sur l’application de la structure de graphes pour le calcul automatique de nombres de reproduction dans les modèles à compartiments déterministes
2024 Advancing adversarial robustness with feature desensitization and synthesized data
2026 Improving robustness and safety in multimodal AI systems
2023 Rethinking continual learning approach and study out-of-distribution generalization algorithms
2024 Towards efficient large language models : training low-bitwidth variants and low-rank decomposition of pretrained models
2022 (Out-of-distribution?) : generalization in deep learning
2024 Exploring multivariate adaptations of the Lag-Llama univariate time series forecasting approach
2021 Towards causal federated learning : a federated approach to learning representations using causal invariance
2023 Predicting stock market trends using time-series classification with dynamic neural networks
2023 Toward causal representation and structure learning
2022 Problem hierarchies in continual learning
2023 On impact of mixing times in continual reinforcement learning
2025 Learning under constraints
2022 Improving information subsampling with local inhibition
2022 Agent abstraction in multi-agent reinforcement learning
2025 Design and implementation of an AI-Driven educating bot for personalized science education in middle school students
2022 Renormalization group theory, scaling laws and deep learning
2023 Towards a unified model for speech and language processing
2025 A study of the role of entanglement in quantum kernel models
2020 Estimating the probability of a fleet vehicle accident : a deep learning approach using conditional variational auto-encoders
2022 Adaptive learning of tensor network structures
2026 Probing the temporal reasoning capabilities of dynamic graph learning models
2022 On the VC-dimension of Tensor Networks