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| 基于深度强化学习的扁平类物体预抓取操作的研究 学位论文
工学硕士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022
作者: 吴家汐
 Adobe PDF(26650Kb) |  收藏 | 浏览/下载：222/10 | 提交时间：2022/06/13
预抓取操作 深度强化学习 课程学习 |
| 基于稀疏性和背景先验的视觉显著性研究 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2016
作者: 罗永康
Adobe PDF(14909Kb) | 收藏 | 浏览/下载：374/18 | 提交时间：2016/06/20
视觉显著性模型 注视点预测 显著物体检测 稀疏性 背景先验 |
| 激光驱动器光机装配规划与仿真验证研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014
作者: 汤志鹏
Adobe PDF(3177Kb) | 收藏 | 浏览/下载：138/0 | 提交时间：2015/09/02
激光驱动器 光机组件 装配序列规划 仿真验证 Laser Driver Optical Module Assembly Sequence Planning Simulation |
| 复杂场景下基于视觉注意显著性特征目标跟踪方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者: 刘林山
Adobe PDF(2756Kb) | 收藏 | 浏览/下载：479/0 | 提交时间：2015/09/02
视觉注意显著性 特征区分度 判别力 自适应性 评价机制 目标跟踪 Visual Attention Saliency Feature Distinctions Degree Discriminant Adaptability Evaluation Mechanism Object Tracking |
| 基于生物认知机制的视觉分类算法及其应用 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014
作者: 唐堂
Adobe PDF(3031Kb) | 收藏 | 浏览/下载：259/0 | 提交时间：2015/09/02
视觉分类 视觉认知机制 分类算法 层级结构模型 Visual Classification Cognitive Mechanisms In Vision Classification Algorithms Hierarchical Model |
| 引入视觉注意机制的目标跟踪方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013
作者: 黎万义
Adobe PDF(4624Kb) | 收藏 | 浏览/下载：318/3 | 提交时间：2015/09/02
视觉跟踪 视觉注意 显著性 稀疏编码 Visual Tracking Visual Attention Saliency Sparse Coding |
| 机器人情绪模型的研究及其在视觉注意中的应用 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013
作者: 任冬淳
Adobe PDF(7408Kb) | 收藏 | 浏览/下载：358/0 | 提交时间：2015/09/02
情绪模型 智能机器人 视觉刺激 视觉注意 Emotion Model Intelligent Robot Visual Stimuli Visual Attention |
| 基于移动视觉平台的行人检测与跟踪技术研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2012
作者: 王敏
Adobe PDF(8536Kb) | 收藏 | 浏览/下载：179/0 | 提交时间：2015/09/02
智能交通 流形学习 行人检测 跟踪 Intelligent Transportation Manifold Learning Pedestrian Detection Tracking |
| 基于移动机器人平台的动态视觉跟踪技术研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2010
作者: 郑碎武
Adobe PDF(5649Kb) | 收藏 | 浏览/下载：250/0 | 提交时间：2015/09/02
机器人 动态视觉 目标跟踪 特征提取 流形学习 Robot Dynamic Vision Object Tracking Feature Extraction Manifold Learning |
| 复杂场景下移动机器人自适应视觉跟踪方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2010
作者: 王鹏
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移动机器人 复杂环境 自适应视觉跟踪 目标模型在线学习 粒子滤波 Mobile Robot Complex Environment Adaptive Visual Tracking Online Target Model Learning Particle Filter |
