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复杂场景多模态生物特征获取设备 研究报告
2020
作者:  张堃博
Adobe PDF(13350Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：236/67  |  提交时间：2022/01/21
多模态生物特征  计算成像  主动感知  视场扩展  景深扩展  
Deep Label Refnement for Age Estimation 期刊论文
Pattern Recognition, 2020, 卷号: 100, 期号: -, 页码: 107178
作者:  Li PP(李佩佩)
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age estimation  
Reference-guided Face Component Editing 会议论文
, 日本横滨, 2021年1月7日 – 2021年1月15日
作者:  Deng, Qiyao;  Cao, Jie;  Liu, Yunfan;  Chai, Zhenhua;  Li, Qi;  Sun, Zhenan
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Learning disentangling and fusing networks for face completion under structured occlusions 期刊论文
Pattern Recognition, 2020, 卷号: 99, 期号: 1, 页码: 107073
作者:  Li ZH(李志航);  Hu YB(胡一博);  He R(赫然);  Sun ZN(孙哲楠)
Adobe PDF(3949Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：262/80  |  提交时间：2021/06/01
face completion  
Boosting Decision-based Black-box Adversarial Attacks with Random Sign Flip 会议论文
, UK, 2020-8
作者:  Weilun, Chen;  Zhaoxiang, Zhang;  Xiaolin, Hu;  Baoyuan, Wu
Adobe PDF(1212Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：232/67  |  提交时间：2021/05/28
Large-Scale Object Detection in the Wild from Imbalanced Multi-Labels 会议论文
, 美国, 2020
作者:  Peng, Junran;  Bu, Xingyuan;  Sun, Ming;  Zhang, Zhaoxiang;  Tan, Tieniu;  Yan, Junjie
浏览  |  Adobe PDF(4727Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：279/46  |  提交时间：2021/01/19
Object detection  Large-scale recognition  Multi-label recognition  
基于特征学习和融合的 RGB-D 场景理解 学位论文
, 中国科学院自动化研究所智能化大厦1610: 中国科学院自动化研究所, 2020
作者:  李亚蓓
Adobe PDF(10465Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：444/18  |  提交时间：2020/07/16
RGB-D  3D点云  场景分类  场景语义分割  
基于生成模型的人脸妆容分析 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2020
作者:  李祎
Adobe PDF(14427Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：410/14  |  提交时间：2020/06/10
人脸图像合成  妆容分析  对抗学习  语义指导  解耦表示  
Deep Unbiased Embedding Transfer for Zero-Shot Learning 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2020, 卷号: 29, 期号: 29, 页码: 1958-1971
作者:  Jia, Zhen;  Zhang, Zhang;  Wang, Liang;  Shan, Caifeng;  Tan, Tieniu
浏览  |  Adobe PDF(3428Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：427/72  |  提交时间：2020/03/30
Visualization  Feature extraction  Semantics  Training  Seals  Prototypes  Indexes  Zero-shot learning  image classification  projection domain shift  convolutional neural network  generative adversarial network