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Research interests
  • Artificial intelligence
  • Computer vision  
  • Pattern recognition
  • Natural language processing 
  • Machine learning
  • Computer graphics
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
Thong, W., Kadoury, S., Piche, N. & Pal, C.J. (2018). Convolutional networks for kidney segmentation in contrast-enhanced CT scans. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering-Imaging and Visualization, 6(3), 277-282. Retrieved from https://doi.org/10.1080/21681163.2016.1148636
Conference paper
Ke, N.R., Zoma, K., Sordoni, A., Lin, Z., Trischler, A., Bengio, Y., Pineau, J., Charlin, L. & Pal, C. (2018). Focused hierarchical RNNs for conditional sequence processing. Paper presented at the 35th International Conference on Machine Learning (ICML 2018), Stockholm, Sweden (pp. 3998-4007).
Journal article
Drozdzal, M., Chartrand, G., Vorontsov, E., Shakeri, M., Di Jorio, L., Tang, A., Romero, A., Bengio, Y., Pal, C.J. & Kadoury, S. (2018). Learning normalized inputs for iterative estimation in medical image segmentation. Medical Image Analysis, 44, 13 pages. Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.media.2017.11.005
Conference paper
Vorontsov, E., Tang, A., Pal, C. & Kadoury, S. (2018). Liver lesion segmentation informed by joint liver segmentation. Paper presented at the 15th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018), Washington, D.C. (pp. 1332-1335). Retrieved from https://doi.org/10.1109/ISBI.2018.8363817

Teaching

INF6953E - Multimedia data processing and analysis

Supervision at Polytechnique

COMPLETED

  • Ph.D. Thesis (4)

    • 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 (6)

    • 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

INNOVATIO | February 15, 2016
Algorithms that diagnose early-stage tumours | Read

Press review about Christopher J. Pal

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.