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| 面向典型视频分析任务的注意力建模方法 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: 董文恺![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(11492Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:255/15  |  提交时间:2022/06/14 视频分析 注意力机制 行人搜索 行为识别 视频目标检测 |
| 基于视觉与语言的行人理解 学位论文 , 自动化研究所智能化大厦1610: 中国科学院大学自动化研究所, 2021 作者: 荆雅![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(21773Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:355/12  |  提交时间:2021/06/21 情境识别 行人检索 行人分割 多模态对齐 关系学习 |
| 基于特征学习和融合的 RGB-D 场景理解 学位论文 , 中国科学院自动化研究所智能化大厦1610: 中国科学院自动化研究所, 2020 作者: 李亚蓓![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(10465Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:428/18  |  提交时间:2020/07/16 RGB-D 3D点云 场景分类 场景语义分割 |
| 面向生物识别的特征选择与学习方法研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015 作者: 王立彬
Adobe PDF(11629Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:337/0  |  提交时间:2015/09/02 生物识别 特征选择 稀疏学习 虹膜识别 定序测量 特征映射 Biometrics Feature Selection Sparse Learning Iris Recognition Ordinal Measures Feature Mapping |
| 基于局部上下文的图像内容理解研究 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: 吴子丰
Adobe PDF(3784Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:363/2  |  提交时间:2015/09/02 图像内容理解 上下文知识 图像分类 图像语义分割 步态识别 Image Understanding Context Image Classification Image Labeling Gait Recognition |
| 跨设备虹膜图像的鲁棒识别 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: 校利虎
Adobe PDF(10184Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:331/0  |  提交时间:2015/09/02 虹膜识别 跨设备 异质识别 特征选择 信息融合 特征抽取 特征映射 Iris Recognition Cross Sensor Heterogenous Images Feature Selection Feature Extraction Feature Mapping Information Fusion |
| 基于视觉结构表达与建模的物体检测研究 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: 张俊格![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(10459Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:211/1  |  提交时间:2015/09/02 视觉结构 物体检测 视觉表达 机器学习 Visual Structure Object Detection Visual Representation Machine Learning |
| 形变虹膜图像的鲁棒特征表达与匹配 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: 张曼![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(5420Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:207/1  |  提交时间:2015/09/02 生物特征识别 虹膜识别 形变 特征提取 特征匹配 Biometrics Iris Recognition Deformation Feature Representation Feature Matching |
| 视觉监控中的目标跟踪研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2010 作者: 李敏
Adobe PDF(7566Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:222/0  |  提交时间:2015/09/02 Omega形状 方向滤波的金字塔统计量 简化的生物启发特征 姿态估计器 增量自调节粒子滤波 底层启示模型 Mcmc粒子滤波 Omega-shape Pyramidal Statistics Of Oriented Filtering Simplified Biologically Inspired Features Pose Estimator Incremental Self-tuning Particle Filtering Low-level Cues Mcmc-particle Filtering |