CASIA OpenIR

浏览/检索结果: 共21条,第1-10条 帮助

限定条件                    
已选(0)清除 条数/页:   排序方式:
复杂场景中的运动目标检测方法研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2018
作者:  陈盈盈
Adobe PDF(15104Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:329/7  |  提交时间:2018/06/01
运动目标检测  背景减除法  背景建模  深度学习  
基于深度特征融合的图像分类方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2018
作者:  李成华
Adobe PDF(12872Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:1016/10  |  提交时间:2018/05/31
图像分类  深度卷积神经网络  特征融合  图像包网络  一致性融合  动态门控融合  
基于时空模型的行为识别研究 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2018
作者:  曹聪琦
Adobe PDF(13483Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:541/17  |  提交时间:2018/05/30
行为识别  时空模型  特征提取  序列建模  深度学习  卷积神经网络  循环神经网络  
基于特征表示和度量学习的大规模目标检索 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2018
作者:  郭海云
Adobe PDF(6963Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:457/5  |  提交时间:2018/05/30
目标检索  特征表示  度量学习  卷积神经网络  
基于历史数据的用户行为预测研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2017
作者:  邱泽宇
Adobe PDF(1858Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:459/7  |  提交时间:2017/06/09
用户行为预测  多因素建模  关联信息  异构图  多时间窗口  
复杂场景下的行人建模与行为理解 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2016
作者:  赵朝阳
Adobe PDF(5217Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:448/10  |  提交时间:2016/06/20
基于局部关系模型的多媒体分类与检索 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:  滕可振
Adobe PDF(15555Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:188/0  |  提交时间:2015/09/02
局部关系模型  分类与检索  场景图像  拷贝视频  视频监控  Local Relation Model  Classification And Retrieval  Scene Classification  Copy Videos  Surveillance Videos  
基于视觉的行人检测与计数研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者:  刘晶晶
Adobe PDF(3525Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:199/0  |  提交时间:2015/09/02
行人检测与计数  运动前景分割  马尔科夫链蒙特卡洛算法  Pedestrian Detection  Pedestrian Counting  Foreground Image Segmentation  Markov Chain Monte Carlo Algorithm  
双人跳水视频中的同步性分析 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2008
作者:  丁昊阳
Adobe PDF(907Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:218/0  |  提交时间:2015/09/02
双人跳水  同步性分析  同步性特征表示  同步性排序  Synchronized Diving  Synchronization Analysis  Synchronized Feature Representation  Synchronization Ranking  
面向智能监控的视觉场景行为理解与摘要技术研究 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:  付伟
Adobe PDF(6203Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:304/0  |  提交时间:2015/09/02
视频监控  行为理解  结构支持向量机  群体行为分类  视频摘要  稀疏主题模型  Video Surveillance  Activity Understanding  Structure Svm  Collective Activity Classification  Video Summarization  Sparse Topical Model