已选(0)清除
条数/页: 排序方式: |
| 行为识别轻量化模型研究 学位论文 工学博士学位, 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: 程科![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(8804Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:312/8  |  提交时间:2022/06/27 行为识别,轻量化模型,时空模型,图卷积神经网络,网络结构设计 |
| 基于序列建模的自然场景下文字识别方法研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2020 作者: 高云泽![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(3939Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:356/18  |  提交时间:2020/06/17 场景文字识别,序列建模,全卷积网络,半监督学习,语法关系建模,不规则文字识别 |
| 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![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(12872Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:992/10  |  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![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(6963Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:447/5  |  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 |
| 基于哈希的近似近邻搜索方法研究 学位论文 , 北京: 中国科学院大学, 2016 作者: 冷聪![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(11535Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:544/19  |  提交时间:2016/06/28 近似近邻搜索 哈希函数 在线学习 分布式学习 集成学习 三维重建 |
| 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:193/0  |  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 |
| 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
Adobe PDF(7444Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:275/0  |  提交时间:2015/09/02 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 |
| 移动设备上图像拼接研究与虚拟鼠标实现 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2006 作者: 盖永波
Adobe PDF(1476Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:121/0  |  提交时间:2015/09/02 虚拟鼠标 图像拼接 尺度空间 运动估计 Virtual Mouse Image Mosaic Scale-space Sift K-d Tree Motion Estimation |
| 基于属性建模和知识学习的大规模图像检索 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: 傅建龙
Adobe PDF(9435Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:432/0  |  提交时间:2015/09/02 属性建模 知识学习 图像检索 图像标注 Attribute Modeling Knowledge Learning Image Retrieval Image Tagging |
| 基于深度学习的特征表示和图像分类方法研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015 作者: 刘炳源
Adobe PDF(13290Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:3270/0  |  提交时间:2015/09/02 图像表示 图像分类 特征表示 深度学习 稀疏约束 空间信息 Image Representation Image Classification Feature Learning Deep Learning Sparse Constraints Spatial Information |