Thèses dirigées (9) Thèses dirigées par des membres du groupe

2024

  1. Probabilistic Deep Learning for Histopathological Images: Overcoming the Labeling Bottleneck of Computer-Aided Diagnosis

    Schmidt, Arne

    Dirigée par RAFAEL MOLINA SORIANO y PABLO MORALES ÁLVAREZ

2022

  1. Improvement, Classification and Interpretation of Cancer Histological Images using Probabilistic Models

    Pérez Bueno, Fernando

    Dirigée par RAFAEL MOLINA SORIANO
  2. Probabilistic Methods for Image and Signal Classification: Applications to Medicine and Volcanology

    López Pérez, Miguel

    Dirigée par RAFAEL MOLINA SORIANO

2020

  1. Development of New Machine Learning Models Based on Gaussian Processes. Applications to Remote Sensing and Astrophysics

    Morales Álvarez, Pablo

    Dirigée par RAFAEL MOLINA SORIANO

2019

  1. Imágenes milimétricas pasivas: procesamiento y mejora para la detección de amenazas

    Serra Pérez, Juan Gabriel

    Dirigée par RAFAEL MOLINA SORIANO

2016

  1. Image super resolution using compressed sensing observations

    AlSaafin, Wael

    Dirigée par RAFAEL MOLINA SORIANO

2015

  1. Modelización e inferencia bayesiana en problemas de reconstrucción y clasificación de imágenes

    Ruiz Matarán, Pablo

    Dirigée par RAFAEL MOLINA SORIANO y JAVIER MATEOS DELGADO

2012

  1. Fusión bayesiana de pares de imágenes con diferente exposición

    Tallón Benítez, Miguel

    Dirigée par JAVIER MATEOS DELGADO y RAFAEL MOLINA SORIANO

2011

  1. Superresolución y reconstrucción bayesiana de imágenes a partir de imágenes de baja resolución rotadas y desplazadas. Combinación de modelos

    Villena Morales, Salvador

    Dirigée par RAFAEL MOLINA SORIANO