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Efficient spatiotemporal context modeling for action recognition 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2023, 卷号: 545, 页码: 13
作者:  Cao, Congqi;  Lu, Yue;  Zhang, Yifan;  Jiang, Dongmei;  Zhang, Yanning
收藏  |  浏览/下载：111/0  |  提交时间：2023/11/17
Action recognition  Long -range context modeling  Spatiotemporal feature map  Attention module  Relation  
Cross-modal subspace learning for fine-grained sketch-based image retrieval 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2018, 卷号: 278, 页码: 75-86
作者:  Xu, Peng;  Yin, Qiyue;  Huang, Yongye;  Song, Yi-Zhe;  Ma, Zhanyu;  Wang, Liang;  Xiang, Tao;  Kleijn, W. Bastiaan;  Guo, Jun
收藏  |  浏览/下载：253/0  |  提交时间：2018/10/10
Cross-modal Subspace Learning  Sketch-based Image Retrieval  Fine-grained  
High quality depth map estimation of object surface from light-field images 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2017, 卷号: 252, 期号: 252, 页码: 3-16
作者:  Liu, Fei;  Hou, Guangqi;  Sun, Zhenan;  Tan, Tieniu;  Guangqi Hou
浏览  |  Adobe PDF(6100Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：407/133  |  提交时间：2018/01/03
Light Field  Depth Estimation  Stereo Matching  Disparity Refinement  
Tracking by local structural manifold learning in a new SSIR particle filter 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2015, 卷号: 161, 页码: 277-289
作者:  Ding, Jianwei;  Tang, Yunqi;  Liu, Wei;  Huang, Yongzhen;  Huang, Kaiqi
Adobe PDF(3389Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：336/88  |  提交时间：2015/09/23
Tracking  Local Structural Manifold  Ssir Particle Filter  
Multi-view Clustering via Pairwise Sparse Subspace Representation. Neurocomputing 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2015, 卷号: 156, 期号: 156, 页码: 12-21
作者:  Qiyue Yin;  Shu Wu;  Ran He(赫然);  Liang Wang;  Wu, Shu
浏览  |  Adobe PDF(1292Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：391/105  |  提交时间：2015/09/21
Multi-view Clustering  Subspace Clustering  Pairwise Sparse Representation  
View independent object classification by exploring scene consistency information for traffic scene surveillance 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2013, 卷号: 99, 页码: 250-260
作者:  Zhaoxiang Zhang;  Kaiqi Huang;  Yunhong Wang;  Min Li
收藏  |  浏览/下载：155/0  |  提交时间：2015/08/12
Object Classification  Visual Surveillance  Scene Division  Ground Plane Rectification  Online Learning