已选(0)清除
条数/页: 排序方式: |
| 从视频到语言:视频描述和标题生成方法研究 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: 张子琦 Adobe PDF(19170Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:1177/15  |  提交时间:2022/06/16 视觉与语言 视频内容描述 视频标题生成 外部语言模型 开卷视频描述 中文短视频-文本基准 大规模多模态预训练 |
| 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:428/15  |  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 |
| 基于深度学习的自动人脸年龄估计研究 学位论文 , 北京: 中国科学院大学, 2018 作者: 李凯 Adobe PDF(9812Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:416/9  |  提交时间:2018/05/30 人脸年龄估计 深度学习 多任务学习 样本不均衡学习 代价敏感学习 |
| 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:332/6  |  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 |
| 基于图的三维骨骼人体行为识别研究 学位论文 , 北京: 中国科学院研究生院, 2017 作者: 王沛 Adobe PDF(8809Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:264/5  |  提交时间:2017/06/07 三维人体行为识别 骨骼运动 行为表示 图核 |
| 基于多特征概率图模型的视觉人体行为分析 学位论文 , 北京: 中国科学院研究生院, 2016 作者: 杨双 Adobe PDF(4149Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:391/13  |  提交时间:2016/07/01 多特征 概率图模型 最大间隔 主题模型 最大熵判别分析 高斯 过程 多任务学习 多核学习 正则贝叶斯 行为识别 |
| 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:325/5  |  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:408/0  |  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 |
| 多目标跟踪及其在航拍视频中的应用 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: 史信楚 Adobe PDF(1828Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:564/0  |  提交时间:2015/09/02 多目标跟踪 数据关联 秩一张量近似 场景和运动上下文关系 航 Multiple Target Tracking Data Association Rank-1 Tensor Approximation Scene And Motion Context Aerial Video Analysis |
| 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:268/0  |  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 |