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Parameter Identifiability in Statistical Machine Learning: A Review 期刊论文
NEURAL COMPUTATION, 2017, 卷号: 29, 期号: 5, 页码: 1151-1203
作者:  Ran, Zhi-Yong;  Hu, Bao-Gang
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Parameter Identifiability  Statistical Machine Learning  
A Coupled Hidden Markov Random Field model for simultaneous face clustering and tracking in videos 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2017, 卷号: 64, 期号: 2, 页码: 361-373
作者:  Wu, Baoyuan;  Hu, Bao-Gang;  Ji, Qiang
浏览  |  Adobe PDF(733Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：337/103  |  提交时间：2017/05/05
Face Clustering  Face Tracking  Coupled Hidden Markov Random Field  
Data-Driven Synthesis of Cartoon Faces Using Different Styles 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2017, 卷号: 26, 期号: 1, 页码: 464-478
作者:  Zhang, Yong;  Dong, Weiming;  Ma, Chongyang;  Mei, Xing;  Li, Ke;  Huang, Feiyue;  Hu, Bao-Gang;  Deussen, Oliver
浏览  |  Adobe PDF(6453Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：542/153  |  提交时间：2016/10/25
Cartoon Face  Face Stylization  Data-driven Synthesis  Component-based Modeling  
UniHIST: A Unified Framework for Image Restoration With Marginal Histogram Constraints 会议论文
IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Boston, MA, 2015-6
作者:  Mei, Xing;  Dong, Weiming;  Hu, Bao-Gang;  Lyu, Siwei
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Image Restoration  
Determining parameter identifiability from the optimization theory framework: A Kullback-Leibler divergence approach 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2014, 卷号: 142, 期号: 2, 页码: 307-317
作者:  Ran, Zhi-Yong;  Hu, Bao-Gang
浏览  |  Adobe PDF(563Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：274/69  |  提交时间：2015/08/12
Identifiability  Optimization Theory  Kullback-leibler Divergence  Hessian Matrix  Jacobian Matrix