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A Unified Framework for Biphasic Facial Age Translation With Noisy-Semantic Guided Generative Adversarial Networks 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION FORENSICS AND SECURITY, 2022, 卷号: 17, 页码: 1513-1527
作者:  Sun, Muyi;  Wang, Jian;  Liu, Jian;  Li, Jianshu;  Chen, Tao;  Sun, Zhenan
收藏  |  浏览/下载：238/0  |  提交时间：2022/06/10
Semantics  Faces  Face recognition  Training  Noise measurement  Layout  Image synthesis  Biphasic facial age translation  noisy semantic injection  generative adversarial network  attention mechanism  feature disentanglement  
Visual information analysis for security 期刊论文
SIGNAL PROCESSING, 2009, 卷号: 89, 期号: 12, 页码: 2311-2312
作者:  Tao, Dacheng;  Yuan, Yuan;  Shen, Jialie;  Huang, Kaiqi;  Li, Xuelong
收藏  |  浏览/下载：189/0  |  提交时间：2015/11/08
Segment-Based Features for Time Series Classification 期刊论文
COMPUTER JOURNAL, 2012, 卷号: 55, 期号: 9, 页码: 1088-1102
作者:  Zhang, Zhang;  Cheng, Jun;  Li, Jun;  Bian, Wei;  Tao, Dacheng
收藏  |  浏览/下载：128/0  |  提交时间：2015/09/18
Time Series Classification  Segment-based Features  Matching  
View-Independent Behavior Analysis 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN AND CYBERNETICS PART B-CYBERNETICS, 2009, 卷号: 39, 期号: 4, 页码: 1028-1035
作者:  Huang, Kaiqi;  Tao, Dacheng;  Yuan, Yuan;  Li, Xuelong;  Tan, Tieniu
收藏  |  浏览/下载：171/0  |  提交时间：2015/08/12
Behavior Analysis  View Independent  
Enhanced Biologically Inspired Model for Object Recognition 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN AND CYBERNETICS PART B-CYBERNETICS, 2011, 卷号: 41, 期号: 6, 页码: 1668-1680
作者:  Huang, Yongzhen;  Huang, Kaiqi;  Tao, Dacheng;  Tan, Tieniu;  Li, Xuelong
收藏  |  浏览/下载：187/0  |  提交时间：2015/08/12
Biologically Inspired Model (Bim)  Feedback  Object Recognition  Sparseness  
Biologically Inspired Features for Scene Classification in Video Surveillance 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN AND CYBERNETICS PART B-CYBERNETICS, 2011, 卷号: 41, 期号: 1, 页码: 307-313
作者:  Huang, Kaiqi;  Tao, Dacheng;  Yuan, Yuan;  Li, Xuelong;  Tan, Tieniu
收藏  |  浏览/下载：144/0  |  提交时间：2015/08/12
Biologically Inspired  Scene Classification  Video Surveillance