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Adaptive Leader-Follower Consensus Control of Multiple Flexible Manipulators With Actuator Failures and Parameter Uncertainties 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2023, 卷号: 10, 期号: 4, 页码: 1020-1031
作者:  Yu Liu;  Lin Li
Adobe PDF(2935Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：151/58  |  提交时间：2023/03/22
Actuator failures  leader-follower consensus  multiple flexible manipulators  neural network  parameter uncertainties  
Deep Temporal Feature Encoding for Video Action Recognition 会议论文
, August 20-24, China, Beijing
作者:  Lin Li;  Zhaoxiang Zhang;  Yan Huang;  Liang Wang
收藏  |  浏览/下载：137/0  |  提交时间：2018/08/07
基于深度认知神经网络的人体行为检测与识别方法研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2018
作者:  李林
Adobe PDF(2872Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：378/6  |  提交时间：2018/06/26
行为识别  行为检测  双流网络  
A TV-l1 based nonrigid image registration by coupling parametric and non-parametric transformation 期刊论文
International Journal of Automation and Computing, 2015, 卷号: 12, 期号: 5, 页码: 467 - 481
作者:  Wenrui Hu;  Yuan Xie;  Lin Li;  Wensheng Zhang
浏览  |  Adobe PDF(2911Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：418/135  |  提交时间：2016/10/22
Nonrigid Registration  Free-form Deformation  Non-parametric Transformation  Total Variation  Residual Complexity  
A total variation based nonrigid image registration by combining parametric and non-parametric transformation models 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2014, 卷号: 144, 页码: 222-237
作者:  Hu, Wenrui;  Xie, Yuan;  Li, Lin;  Zhang, Wensheng
浏览  |  Adobe PDF(20168Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：365/80  |  提交时间：2015/09/18
Nonrigid Registration  Free-form Deformation  Non-parametric Transformation  Total Variation  Split Bregman Iteration  
Single image super-resolution using combined total variation regularization by split Bregman Iteration 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2014, 卷号: 142, 页码: 551-560
作者:  Li, Lin;  Xie, Yuan;  Hu, Wenrui;  Zhang, Wensheng
浏览  |  Adobe PDF(12862Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：319/91  |  提交时间：2015/09/18
Super-resolution  Total Variation  Steering Kernel Regression  Split Bregman Iteration  Local Structural Regularity  Non-local Self-similarity  
基于耦合正则化的图像去噪与超分辨率重建算法研究 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:  李林
Adobe PDF(20516Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：206/0  |  提交时间：2015/09/02
核回归  超分辨率  Bregman迭代  全变分  稀疏表示  Kernel Regression  Super-resolution  Bregman Iteration  Total Variation  Sparse Representation