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GAN-Based Facial Attribute Manipulation 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, 2023, 卷号: 45, 期号: 12, 页码: 14590-14610
作者:  Liu, Yunfan;  Li, Qi;  Deng, Qiyao;  Sun, Zhenan;  Yang, Ming-Hsuan
Adobe PDF(15297Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：100/27  |  提交时间：2024/02/22
Generative adversarial networks  image translation  facial attribute manipulation  
Towards Complete and Accurate Iris Segmentation Using Deep Multi-Task Attention Network for Non-Cooperative Iris Recognition 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION FORENSICS AND SECURITY, 2020, 卷号: 15, 期号: 1, 页码: 2944-2959
作者:  Wang, Caiyong;  Muhammad, Jawad;  Wang, Yunlong;  He, Zhaofeng;  Sun, Zhenan
浏览  |  Adobe PDF(8655Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：549/228  |  提交时间：2020/06/02
Iris segmentation  iris localization  attention mechanism  multi-task learning  iris recognition  
Local Semantic-Aware Deep Hashing With Hamming-Isometric Quantization 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2019, 卷号: 28, 期号: 6, 页码: 2665-2679
作者:  Wang, Yunbo;  Liang, Jian;  Cao, Dong;  Sun, Zhenan
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Image retrieval  deep hashing  similarity-preserving  local structures  Hamming-isometric  
Feature Selection Based on Structured Sparsity: A Comprehensive Study 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2017, 卷号: 28, 期号: 7, 页码: 1490-1507
作者:  Gui, Jie;  Sun, Zhenan;  Ji, Shuiwang;  Tao, Dacheng;  Tan, Tieniu
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Dimensionality Reduction  Feature Selection  Sparse  Structured Sparsity  
A Code-Level Approach to Heterogeneous Iris Recognition 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION FORENSICS AND SECURITY, 2017, 卷号: 12, 期号: 10, 页码: 2373-2386
作者:  Liu, Nianfeng;  Liu, Jing;  Sun, Zhenan;  Tan, Tieniu
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Iris Recognition  Heterogeneous  Cross-sensor  Markov  
Transformation invariant subspace clustering 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2016, 卷号: 59, 期号: doi:10.1016/j.patcog.2016.02.006, 页码: 142-155
作者:  Li, Qi;  Sun, Zhenan;  Lin, Zhouchen;  He, Ran;  Tan, Tieniu
浏览  |  Adobe PDF(3366Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：370/108  |  提交时间：2016/06/22
Transformation  Subspace Clustering  Joint Alignment And Clustering