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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
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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
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目标检索  特征表示  度量学习  卷积神经网络  
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:210/0  |  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  
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:434/0  |  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:3276/0  |  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  
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  
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:296/0  |  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  
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
Adobe PDF(7984Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:256/0  |  提交时间:2015/09/02
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  
基于局部特征的物体分类关键技术研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2010
作者:  欧阳毅
Adobe PDF(3031Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:185/0  |  提交时间:2015/09/02
物体分类  局部特征  局部特征学习  多特征融合  Object Categorization  Local Feature  Local Feature Learning  Multiple Feature Fusion