Directory of Experts
Back to search results
Edit my profile
Help
  Publications
Christopher J. Pal
Ph.D. (Waterloo)
  Publications
Full Professor
Department of Computer Engineering and Software Engineering
Phone: (514) 340-4711 Ext. 7174 Fax: (514) 340-5139 Room: M-3408
Areas of expertise
Computer vision Intelligent systems applications Pattern analysis and machine intelligence Graphics Image and video processing Artificial intelligence Learning and inference theories

Research interests and affiliations

Research interests
  • Artificial intelligence
  • Computer vision  
  • Pattern recognition
  • Natural language processing 
  • Machine learning
  • Computer graphics
Affiliation(s)
Expertise type(s) (NSERC subjects)
  • 2603 Computer vision
  • 2604 Intelligent systems applications
  • 2605 Pattern analysis and machine intelligence
  • 2707 Graphics
  • 2708 Image and video processing
  • 2800 ARTIFICIAL INTELLIGENCE (Computer Vision, use 2603)
  • 2805 Learning and inference theories

Publications

Recent publications
Journal article
Bilic, P., Christ, P., Li, H.B., Vorontsov, E., Ben-Cohen, A., Kaissis, G., Szeskin, A., Jacobs, C., Mamani, G.E.H., Chartrand, G., Lohöfer, F., Holch, J.W., Sommer, W., Hofmann, F., Hostettler, A., Lev-Cohain, N., Drozdzal, M., Amitai, M.M., Vivanti, R., Sosna, J., Ezhov, I., Sekuboyina, A., Navarro, F., Kofler, F., Paetzold, J.C., Shit, S., Hu, X., Lipková, J., Rempfler, M., Piraud, M., Kirschke, J., Wiestler, B., Zhang, Z., Hülsemeyer, C., Beetz, M., Ettlinger, F., Antonelli, M., Bae, W., Bellver, M., Bi, L., Chen, H., Chlebus, G., Dam, E.B., Dou, Q., Fu, C.-W., Georgescu, B., Giró-i-Nieto, X., Gruen, F., Han, X., Heng, P.-A., Hesser, J., Moltz, J.H., Igel, C., Isensee, F., Jäger, P., Jia, F., Kaluva, K.C., Khened, M., Kim, I., Kim, J.-H., Kim, S., Kohl, S., Konopczynski, T., Kori, A., Krishnamurthi, G., Li, F., Li, H., Li, J., Li, X., Lowengrub, J., Ma, J., Maier-Hein, K., Maninis, K.-K., Meine, H., Merhof, D., Pai, A., Perslev, M., Petersen, J., Pont-Tuset, J., Qi, J., Qi, X., Rippel, O., Roth, K., Sarasua, I., Schenk, A., Shen, Z., Torres, J., Wachinger, C., Wang, C., Weninger, L., Wu, J., Xu, D., Yang, X., Yu, S.C.-H., Yuan, Y., Yue, M., Zhang, L., Cardoso, J., Bakas, S., Braren, R., Heinemann, V., Pal, C.J., Tang, A., Kadoury, S., Soler, L., van Ginneken, B., Greenspan, H., Joskowicz, L. & Menze, B. (2023). The Liver Tumor Segmentation Benchmark (LiTS). Medical Image Analysis, 84, 24 pages. Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.media.2022.102680
Journal article
Beckham, C., Weiss, M., Golemo, F., Honari, S., Nowrouzezahrai, D. & Pal, C.J. (2023). Visual question answering from another perspective: CLEVR mental rotation tests *. Pattern Recognition, 136, 12 pages. Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.patcog.2022.109209
Conference paper
Voleti, V., Oreshkin, B., Bocquelet, F., Harvey, F., Menard, L.-S. & Pal, C. (2022). SMPL-IK: Learned Morphology-Aware Inverse Kinematics for AI Driven Artistic Workflows. Paper presented at the SIGGRAPH Asia 2022 Technical Communications, Daegu, Korea, Republic of (7 pages). Retrieved from https://doi.org/10.1145/3550340.3564227
See all publications (73)

Teaching

INF6953E - Multimedia data processing and analysis

Supervision at Polytechnique

COMPLETED

  • Ph.D. Thesis (8)

    • Maharaj, T. (2022). Generalizing in the Real World with Representation Learning (Ph.D. Thesis, Polytechnique Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/10497/
    • Gingras Harvey, F. (2021). Deep Representation Learning of 3D Human Motion with Recurrent Neural Networks (Ph.D. Thesis, Polytechnique Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/6261/
    • Vorontsov, E. (2020). On Medical Image Segmentation and on Modeling Long Term Dependencies (Ph.D. Thesis, Polytechnique Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/5257/
    • Trabelsi, C. (2019). Stabilizing and Enhancing Learning for Deep Complex and Real Neural Networks (Ph.D. Thesis, Polytechnique Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/3945/
    • Ebrahimi Kahou, S. (2016). Emotion recognition with deep neural networks (Ph.D. Thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/2290/
    • Ibrahim, M. (2015). Using Constraint Satisfaction Techniques and Variational Methods for Probabilistic Reasoning (Ph.D. Thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/1864/
    • Hasan, M.K. (2014). Face Mining in Wikipedia Biographies (Ph.D. Thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/1441
    • Rim, D. (2013). Weakly-Labeled Data and Identity-Normalization for Facial Image Analysis (Ph.D. Thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/1335

  • Master's Thesis (8)

    • El Hattami, A. (2021). Large Scale Conditional Multitask Learning for Natural Language Processing (Master's Thesis, Polytechnique Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/5613/
    • Simard, J.-G. (2021). Learned Image Compression for Machine Visual Perception (Master's Thesis, Polytechnique Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/6579/
    • Li, R. (2018). Recommandations conversationnelles dans le domaine des films (Master's Thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/3306/
    • Beckham, C. (2017). Techniques in ordinal classification and image-to-image translation (Master's Thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/2879/
    • Thong, W. (2015). Apprentissage de représentations pour la classification d'images biomédicales (Master's Thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/1842/
    • Berthou, L. (2012). Apprentissage de modèles probabilistes pour la vision stéréoscopique en temps réel (Master's Thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/991
    • Ma, L.Y. (2012). Traitement et analyse d'images stéréoscopiques avec les approches du calcul générique sur un processeur graphique (Master's Thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/806
    • Puech, F. (2012). Vers plus de robustesse en reconnaissance d'objets et de visages pour l'analyse d'images issues de vidéos de concert (Master's Thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/1046

News about Christopher J. Pal

NEWS | December 17, 2021
Strategic research: Professor Lahrichi and Professor Pal principal investigators of two of several IVADO-funded programs | Read
NEWS | February 24, 2021
50 Polytechnique Montréal researchers among the top 2% most cited in their respective fields | Read
INNOVATIO | February 15, 2016
Algorithms that diagnose early-stage tumours | Read

Press review about Christopher J. Pal

December 11, 2022, Toronto Star , I wrote a story about ChatGPT’s AI. Then I dared it to write a better one Christopher J. Pal, professeur titulaire au Département de génie informatique et génie logiciel, discute à propos de l'application ChatGPT. (en anglais seulement)  
December 5, 2022, 98.5 | Puisqu'il faut se lever, Intelligence artificielle : une application devient virale Christopher J. Pal, professeur titulaire au Département de génie informatique et de génie logiciel, a partagé son opinion au sujet du phénomène « Lensa », une application qui génère des photos extrêmement réalistes.
July 15, 2018, Radio-Canada, Découverte - Épisode du dimanche 15 juillet 2018 Expertise de Christopher J. Pal, professeur agrégé au Département de génie informatique et génie logiciel de Polytechnique Montréal (9:00).
April 28, 2018, La Presse +, Comment reconnaître 1,4 milliard de visages Les explications de Christopher Pal, professeur agrégé au Département de génie informatique et génie logiciel de POlytechnique Montréal.
February 15, 2018, CBC Newsworld, The future of artificial intelligence Dans cet entretien vidéo, Christopher Pal, professeur agrégé au Département de génie informatique et génie logiciel de Polytechnique Montréal, discute de l'avenir de l'intelligence artificielle et des investissements gouvernementaux dans ce domaine (18 h - 1:45).
September 3, 2017, Radio-Canada, Découverte - L'intelligence artificielle Décodage des images vidéos : explications de Christopher Pal, professeur agrégé au Département de génie informatique et génie logiciel de Polytechnique Montréal (9:00).
February 26, 2017, Radio-Canada, Découverte - L'intelligence artificielle: la grande révolution scientifique Mention de Christopher Pal, chercheur et professeur agrégé au Département de génie informatique et génie logiciel de Polytechnique Montréal (9:00).
November 23, 2016, Le médecin du Québec, Médecine et intelligence artificielle : un nouveau monde de possibilités Mentions de Christopher Pal et de Samuel Kadoury, professeurs agrégés au Département de génie informatique et génie logiciel de Polytechnique Montréal.
View more