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Richly Activated Graph Convolutional Network for Robust Skeleton-Based Action Recognition 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY, 2021, 卷号: 31, 期号: 5, 页码: 1915-1925
作者:  Song, Yi-Fan;  Zhang, Zhang;  Shan, Caifeng;  Wang, Liang
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Skeleton  Robustness  Noise measurement  Three-dimensional displays  Degradation  Standards  Feature extraction  Action recognition  skeleton  activation map  graph convolutional network  occlusion  jittering  
Robust Object Tracking via Information Theoretic Measures 期刊论文
International Journal of Automation and Computing, 2020, 卷号: 17, 期号: 5, 页码: 652-666
作者:  Wei-Ning Wang;  Qi Li;  Liang Wang
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Object tracking  information theoretic measures  correntropy  template update  robust to complex noises.  
Robust Object Tracking via Information Theoretic Measures 期刊论文
International Journal of Automation and Computing, 2020, 期号: 17, 页码: 1
作者:  Wang, Weining;  Li, Qi;  Wang, Liang
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Object tracking, information theoretic measures, correntropy, template update, robust to complex noises  
Skeleton-based action recognition with hierarchical spatial reasoning and temporal stack learning network 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2020, 卷号: 107, 期号: 107511, 页码: 12
作者:  Si, Chenyang;  Jing, Ya;  Wang, Wei;  Wang, Liang;  Tan, Tieniu
Adobe PDF(2378Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：391/74  |  提交时间：2020/08/31
Skeleton-based action recognition  Hierarchical spatial reasoning  Temporal stack learning  Clip-based incremental loss  
Part-Level Graph Convolutional Network for Skeleton-Based Action Recognition 会议论文
, New York, USA, 2020-2-7
作者:  Huang, Linjiang;  Huang, Yan;  Ouyang, Wanli;  Wang, Liang
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