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Flexible Iris Matching Based on Spatial Feature Reconstruction 期刊论文
IEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and Identity Science, 2021, 页码: Early Access
作者:  Yan ZH(闫紫徽);  He LX(何凌霄);  Wang YL(王云龙);  Sun ZN(孙哲南);  Tan TN(谭铁牛)
Adobe PDF(25163Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：130/21  |  提交时间：2023/06/05
Iris recognition,Image reconstruction, Feature extraction,Strain, Biometrics (access control) , Image recognition, Pupils  
Revisiting ensemble adversarial attack 期刊论文
Signal Processing: Image Communication, 2022, 卷号: 107, 页码: 116747
作者:  Ziwen He;  Wei Wang;  Jing Dong;  Tieniu Tan
Adobe PDF(1597Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：209/73  |  提交时间：2023/04/26
Transferable sparse adversarial attack 会议论文
, New Orleans, Louisiana, June 21 - 24 2022
作者:  He Ziwen;  Wei Wang;  Jing Dong;  Tieniu Tan
Adobe PDF(1188Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：184/59  |  提交时间：2023/04/26
Instance Guided Proposal Network for Person Search 会议论文
, Virtual Site, June 16 - 18, 2020
作者:  Dong, Wenkai;  Zhang, Zhaoxiang;  Song, Chunfeng;  Tan, Tieniu
Adobe PDF(777Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：164/34  |  提交时间：2022/06/14
Adaptive super -resolution for person re-identification with low-resolution images 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2020, 卷号: 114, 页码: 107682
作者:  Han, Ke;  Huang, Yan;  Song, Chunfeng;  Wang, Liang;  Tan, Tieniu
Adobe PDF(2944Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：359/42  |  提交时间：2021/05/06
Person re-identification  Super-resolution  Body regions  Adaptive feature integration  
Efficient Neural Architecture Transformation Search in Channel-Level for Object Detection 会议论文
, 加拿大, 2019
作者:  Peng, Junran;  Sun, Ming;  Zhang, Zhaoxiang;  Tan, Tieniu;  Yan, Junjie
浏览  |  Adobe PDF(2068Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：248/54  |  提交时间：2021/01/19
Object detection  AutoML  NAS  
Aggregating Randomized Clustering-Promoting Invariant Projections for Domain Adaptation 期刊论文
IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., 2019, 卷号: 41, 期号: 5, 页码: 1027-1042
作者:  Jian Liang;  Ran He;  Zhenan Sun;  Tieniu Tan
浏览  |  Adobe PDF(865Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：446/147  |  提交时间：2019/06/10
Unsupervised Domain Adaptation  Domain-invariant Projection  Class-clustering  Sampling-and-fusion