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Muhammad ATIF
Ruolo attuale:
Ricercatore Legge 240/10 a tempo determinato
SSD:
INFO-01/A - Informatica
Afferenza organizzativa:
Dipartimento di Matematica e Informatica 'Ulisse Dini'
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muhammad.atif(AT)unifi.it
Muhammad ATIF
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Tesi di Dottorato
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; Andrea Bondavalli (2023). Tolerate Failures of the Visual Camera With Robust Image Classifiers. IEEE ACCESS, vol. 11, pp. 5132-5143, ISSN:2169-3536
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Atif M.; Franzoni V. (2022). Tell Me More: Automating Emojis Classification for Better Accessibility and Emotional Context Recognition†. FUTURE INTERNET, vol. 14, pp. 0-0, ISSN:1999-5903
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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
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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
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Atif M.; Franzoni V.; Milani A. (2021). Emojis Pictogram Classification for Semantic Recognition of Emotional Context. In: 14th International Conference on Brain Informatics, BI 2021, 2021, Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, vol. 12960, pp. 146-156, ISBN:9783030869922
DOI
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
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
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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
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