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基于时空共现模式的视觉行人再识别 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 2, 页码: 408-417
作者:  钱锦浩;  宋展仁;  郭春超;  赖剑煌;  谢晓华
Adobe PDF(1590Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：44/18  |  提交时间：2024/05/20
行人再识别  深度学习  时空共现模式  行人邻域  
基于自注意力模态融合网络的跨模态行人再识别方法研究 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 6, 页码: 1457-1468
作者:  杜鹏;  宋永红;  张鑫瑶
Adobe PDF(14206Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：13/3  |  提交时间：2024/05/20
跨模态行人再识别  自注意力  跨模态融合  CycleGAN  
An Adaptive Padding Correlation Filter With Group Feature Fusion for Robust Visual Tracking 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2022, 卷号: 9, 期号: 10, 页码: 1845-1860
作者:  Zihang Feng;  Liping Yan;  Yuanqing Xia;  Bo Xiao
Adobe PDF(10973Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：223/59  |  提交时间：2022/09/08
Adaptive padding  context information  correlation filter (CF)  feature group fusion  robust visual tracking  
Cyberbullying and Cyberviolence Detection: A Triangular User-Activity-Content View 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2022, 卷号: 9, 期号: 8, 页码: 1384-1405
作者:  Shuwen Wang;  Xingquan Zhu;  Weiping Ding;  Amir Alipour Yengejeh
Adobe PDF(10999Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：167/20  |  提交时间：2022/08/01
Classification  clustering  cyberbullying  natural language processing  social network  
A Primal-Dual SGD Algorithm for Distributed Nonconvex Optimization 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2022, 卷号: 9, 期号: 5, 页码: 812-833
作者:  Xinlei Yi;  Shengjun Zhang;  Tao Yang;  Tianyou Chai;  Karl Henrik Johansson
Adobe PDF(2533Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：212/59  |  提交时间：2022/04/24
Distributed nonconvex optimization  linear speedup  Polyak-Łojasiewicz (P-Ł) condition  primal-dual algorithm  stochastic gradient descent  
Optimal Synchronization Control of Heterogeneous Asymmetric Input-Constrained Unknown Nonlinear MASs via Reinforcement Learning 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2022, 卷号: 9, 期号: 3, 页码: 520-532
作者:  Lina Xia;  Qing Li;  Ruizhuo Song;  Hamidreza Modares
Adobe PDF(2201Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：248/59  |  提交时间：2022/03/09
Asymmetric input-constrained  heterogeneous nonlinear multiagent systems (MASs)  Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) equation  novel observer  reinforcement learning (RL)