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| 面向行人重识别的表征学习 学位论文 工学博士, 自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022 作者: 吴锦林![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(6908Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:337/15  |  提交时间:2022/07/05 行人重识别 视角无偏 时序移动注意力 领域适应 无监督 |
| 人脸和行人图像属性识别研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2021 作者: 谭资昌![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(6904Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:257/9  |  提交时间:2021/07/01 人脸属性识别 行人属性识别 深度学习 图像识别 |
| 基于元学习的跨域人脸识别与三维人脸拟合 学位论文 , 中科院自动化研究所: 中国科学院大学, 2021 作者: 郭建珠![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(5361Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:281/21  |  提交时间:2021/06/16 人脸识别 三维人脸模型 元学习 领域自适应 领域泛化 |
| 基于深度学习的人脸及行人识别算法研究 学位论文 , 北京: 中国科学院研究生院, 2016 作者: 石海林![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(16603Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:396/7  |  提交时间:2017/06/14 人脸识别 行人再辨识 深度学习 监控图像 异质图像匹配 |
| 多路视频目标轨迹挖掘系统的设计与实现 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: 张鑫龙
Adobe PDF(2556Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:184/0  |  提交时间:2015/09/02 视频监控 多摄像机 目标再辨识 轨迹挖掘 Video Surveillance Multi-camera Target Re-identification Trajectory Mining |
| 人脸活体检测技术研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2012 作者: 张志炜
Adobe PDF(3336Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:1146/0  |  提交时间:2015/09/02 人脸活体检测 多光谱反射建模 多光谱人脸检测 多活体特征融合 人脸活体检测数据库 Face Liveness Detection Multispectral Reflectance Modeling Multispectral Face Detection Multiple Liveness Clues Fusion Face Liveness Detection Database |
| 跨摄像机行人识别与轨迹挖掘 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015 作者: 胡杨
Adobe PDF(13569Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:734/0  |  提交时间:2015/09/02 行人再辨识 特征设计 度量学习 深度学习 时空信息 轨迹挖掘 Person Re-identification Feature Design Metric Learning Deep Learning Spatio-temporal Information Trajectory Mining |
| 基于图模型的目标跟踪研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015 作者: 文珑银
Adobe PDF(4825Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:339/0  |  提交时间:2015/09/02 视觉跟踪 多目标跟踪 时空关系 视频分割 结构图模型 超图 密集子图搜索 Visual Tracking Multi-target Tracking Spatio-temporal Relationship Video Segmentation Structure Graph Model Hypergraph Dense Subgraph Exploiting |
| 基于在线学习的多摄像机目标跟踪 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2010 作者: 廖胜才![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(7471Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:237/2  |  提交时间:2015/09/02 局部特征描述 运动目标检测 多摄像机目标跟踪 在线学习 Local Feature Description Moving Object Detection Multicamera Object Tracking Online Learning |