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面向特征学习的图像开集识别方法研究 学位论文
, 2024
作者:  孙珈因
Adobe PDF(8220Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:9/2  |  提交时间:2024/05/23
开集识别  分布建模  层级注意力  频域滤波  反事实去混淆  直推式框架  
基于多层BP神经网络的无参考视频质量客观评价 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 2, 页码: 594-607
作者:  姚军财;  申静;  黄陈蓉
Adobe PDF(10540Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:1/0  |  提交时间:2024/05/20
视频质量评价  神经网络  时延  视频内容  
模糊失真图像无参考质量评价综述 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 3, 页码: 689-711
作者:  陈健;  李诗云;  林丽;  王猛;  李佐勇
Adobe PDF(8133Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:0/0  |  提交时间:2024/05/20
图像质量评价  无参考图像质量评价  模糊图像  数据集  
基于跨尺度低秩约束的图像盲解卷积算法 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 10, 页码: 2508-2525
作者:  彭天奇;  禹晶;  肖创柏
Adobe PDF(26878Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:1/0  |  提交时间:2024/05/20
自相似性  跨尺度  低秩  盲解卷积  去模糊  
单幅图像超分辨率重建技术研究进展 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 11, 页码: 2634-2654
作者:  张芳;  赵东旭;  肖志涛;  耿磊;  吴骏;  刘彦北
Adobe PDF(2376Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:2/2  |  提交时间:2024/05/20
超分辨率重建  单幅图像  空域方法  深度学习  
基于单字符注意力的全品类鲁棒车牌识别 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 1, 页码: 122-134
作者:  穆世义;  徐树公
Adobe PDF(5048Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:29/7  |  提交时间:2024/05/09
车牌识别  注意力机制  字符分割  字符分类  
一种新的分段式细粒度正则化的鲁棒跟踪算法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 5, 页码: 1116-1130
作者:  安志勇;  梁顺楷;  李博;  赵峰;  窦全胜;  相忠良
Adobe PDF(3955Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:5/3  |  提交时间:2024/05/09
视觉跟踪  孪生网络  细粒度正则化  组套索  
基于事件相机的连续光流估计 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 9, 页码: 1845-1856
作者:  付婧祎;  余磊;  杨文;  卢昕
Adobe PDF(34091Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:11/4  |  提交时间:2024/04/24
运动模糊  事件相机  连续光流估计  异步事件流  
CASIA-Iris-Africa: A Large-scale African Iris Image Database 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 2, 页码: 383-399
作者:  Jawad Muhammad;  Yunlong Wang;  Junxing Hu;  Kunbo Zhang;  Zhenan Sun
Adobe PDF(8969Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:10/0  |  提交时间:2024/04/23
African iris recognition, racial bias, iris image database, biometrics, iris recognition  
Rolling Shutter Camera: Modeling, Optimization and Learning 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 6, 页码: 783-798
作者:  Bin Fan;  Yuchao Dai;  Mingyi He
Adobe PDF(2943Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:12/7  |  提交时间:2024/04/23
Rolling shutter, motion modeling, image correction, temporal super-resolution, deep learning