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| 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：989/10 | 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 |
| 图像语义解析的相关技术研究 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2016
作者: 李勇
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语义解析 语义分割 协同分割 目标检测 图像检索 |
| 基于语义分析的网络图像检索 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: 桂创华
Adobe PDF(1682Kb) | 收藏 | 浏览/下载：141/0 | 提交时间：2015/09/02
网络图像检索 语义分析 层次聚类 Web Image Retrieval Semantic Analysis Hierarchical Cluster |
| 基于视觉码本模型的物体图像识别与近相似图像检索 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: 刘廷麟
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视觉码本模型 物体图像识别 近相似图像检索 Bag Of Visual Words Object Recognition Near-duplicated Image Retrieval |
| 基于多领域用户兴趣预测的推荐系统研究 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: 张希
Adobe PDF(8514Kb) | 收藏 | 浏览/下载：382/0 | 提交时间：2015/09/02
推荐系统 协同过滤 多领域推荐 数据稀疏性 冷启动 Recommender Systems Collaborative Filtering Multi-domain Recommendation Data Sparsity Cold Start Problem |
| 基于弱监督学习的网络图像语义解析 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: 刘洋
Adobe PDF(26964Kb) | 收藏 | 浏览/下载：774/0 | 提交时间：2015/09/02
弱监督学习 图像语义解析 双重聚类 稀疏编码 字典学习 多示例多标签学习 结构svm Weakly-supervised Learning Image Region Annotation Dual-clustering Sparse Coding Dictionary Learning Structural Svm Multi-instance Multi-label Learning |
| 基于子空间的多视角学习方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014
作者: 蒋瑜
Adobe PDF(17239Kb) | 收藏 | 浏览/下载：575/0 | 提交时间：2015/09/02
多视角学习 子空间学习 概率潜在语义分析 狄里克莱分布 非负矩阵分解 协同过滤 Multi-view Learning Subspace Learning Probabilistic Latent Semantic Analysis Latent Dirichlet Allocation Nonnegtive Matrix Factorization Collaborative Filtering |
| 基于图的紧致特征描述和快速图像搜索方法研究 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: 李鹏
Adobe PDF(3467Kb) | 收藏 | 浏览/下载：289/0 | 提交时间：2015/09/02
图模型 特征描述 主题模型 哈希编码 快速图像搜索 Graph Theory Feature Description Topic Model Hash Fast Image Retrieval |
| 基于子空间学习的多媒体内容分析与理解 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: 李泽超
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多媒体分析与理解 图像标注 标签推荐 新闻检索 子空间学习 特征学习 因子分析 Multimedia Analysis And understAnding Image Tagging Tag Recommendation News Retrieval Subspace Learning Feature Learning Factor Analysis |
| 视频中行为分析关键技术研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者: 张天柱
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行为识别 多视角学习 半监督学习 图模型 Adaboost Co-em Co-training Action Recognition Multi-view Learning Semi-supervised Learning Graph Model Adaboost Co-em Co-training |
