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基于多尺度特征提取与融合的视觉目标检测研究 学位论文
, 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:  李泽坤
Adobe PDF(14911Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:248/18  |  提交时间:2022/06/19
目标检测,尺度变化,多尺度特征提取,多尺度融合,多尺度全局信息融合  
基于孪生网络的实时视觉目标跟踪研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2020
作者:  王强
Adobe PDF(8516Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:474/14  |  提交时间:2020/06/09
视觉目标跟踪  孪生网络  端到端学习  注意力机制  实例分割  
基于深度学习的人体行为识别研究 学位论文
工学博士学位, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2019
作者:  杨浩
Adobe PDF(16833Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:399/15  |  提交时间:2019/06/17
深度学习  卷积神经网络  递归神经网络  行为识别  
基于相关滤波的在线视觉跟踪研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2018
作者:  张梦丹
Adobe PDF(47557Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:291/6  |  提交时间:2018/05/30
相关滤波  视觉跟踪  弱监督学习  深度学习  卷积神经网络  
基于贝叶斯多核学习的行为识别 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2017
作者:  孙雯
Adobe PDF(9925Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:302/6  |  提交时间:2017/06/07
人体行为识别  多核学习方法  特征融合算法  
图像显著物体检测算法与应用 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2016
作者:  彭厚文
Adobe PDF(59649Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:314/5  |  提交时间:2016/06/28
显著物体检测  矩阵分解  结构化稀疏  Rgbd图像  图像记忆性预测  
基于特征间关系的行为分析 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者:  常广鸣
Adobe PDF(4267Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:161/0  |  提交时间:2015/09/02
特征间关系  视觉相似性  局部特征邻域  视觉词包模型  行为识别  Interclass Relation  Visual Similarity  Local Feature Neighborhood  Bag Of Visual Words  Action Recognition  
基于结构化表示的视觉人体行为识别 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:  吴保鑫
Adobe PDF(3892Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:382/0  |  提交时间:2015/09/02
人体行为识别  热核结构化描述子  随机游走图核  树状模式图匹配核  泛化多核学习  运动显著性区域  特定类方向属性  Human Action Recognition  Heat Kernel Structural Descriptors  Random Walk Graph Kernels  Tree-patterns Graph Matching Kernels  Generalized Multiple Kernel Learning  Motion Salient Regions  Class-specific Oriented Attributes  
离群模式挖掘的算法研究及应用 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:  高君
Adobe PDF(10175Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:209/0  |  提交时间:2015/09/02
离群模式挖掘  分布式入侵检测  图像显著性检测  Outlier Detection  Distributed Intrusion Detection  Image Saliency Detection  
个体和群体的视觉行为理解 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:  魏青帝
Adobe PDF(13558Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:250/0  |  提交时间:2015/09/02
运动特征提取  行为理解  群体行为理解  视频序列语义理解  视觉字典  Movement Feature Extraction And Representation  Visual Surveillance  Group Action Recognition  Visual Codebook  Invariant Feature