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| 基于多视图深度网络模型的视觉场景解析 学位论文 , 北京: 中国科学院研究生院, 2018 作者: 关赫![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(8873Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:340/2  |  提交时间:2018/08/27 多视图输入 自顶向下先验学习 对抗训练 语义分割 单目深度估计 |
| 基于身份证的人脸比对关键问题研究 学位论文 , 北京: 中国科学院研究生院, 2017 作者: 张树![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(12594Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:559/7  |  提交时间:2018/03/19 人证比对 特征提取 身份证去网纹 生成对抗网络 字典学习 |
| 非控场景下人脸分析关键问题研究 学位论文 , 北京: 中国科学院研究生院, 2016 作者: 曹冬![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(14863Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:440/13  |  提交时间:2016/07/01 非控场景 视频 人脸识别 哈希 性别识别 多角度聚类 |
| 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 |
| 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 |
| 面向多模态生物识别的人脸和虹膜图像预处理方法研究 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: 李海青![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(6050Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:326/0  |  提交时间:2015/09/02 多模态生物特征识别 人脸识别 虹膜识别 人脸图像对齐 虹膜区域分割 Multimodal Biometrics Face Recognition Iris Recognition Face Alignment Iris Segmentation |
| 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 |
| 融合眼周和虹膜信息的身份识别 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: 张小博
Adobe PDF(10857Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:210/0  |  提交时间:2015/09/02 眼周识别 虹膜识别 多模态生物特征识别 信息融合 身份识别 Periocular Biometrics Iris Biometrics Information Fusion Multibiometrics Identity Recognition |
| 虹膜图像预处理与特征分析 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2010 作者: 何召锋![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(22625Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:345/1  |  提交时间:2015/09/02 生物特征识别 虹膜识别 虹膜图像预处理 特征选择和分类器设计 Adaboost学习算法 Biometrics Iris Recognition Iris Image Preprocessing Feature Selection And Classifier Design Adaboost Learning |