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发表日期:2013
专题:多媒体计算
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Multi-cue Based Multi-target Tracking with Boosted MHT
会议论文
, Nanjing, China, December 13-16, 2013
作者:
Ying, Long
;
Zhang, Tianzhu
;
Qian, Shengsheng
;
Xu, Changsheng
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提交时间:2018/02/07
Object Tracking by Occlusion Detection via Structured Sparse Learning
会议论文
, the Oregon Convention Center in Portland, Oregon, June 23-27, 2013
作者:
Zhang, Tianzhu
;
Ghanem, Bernard
;
Xu, Changsheng
;
Ahuja, Narendra
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提交时间:2018/02/07
Paint the City Colorfully: Location Visualization from Multiple Themes
会议论文
, Huangshan, China, Jan 7, 2013 - Jan 9, 2013
作者:
Fang Q(方全)
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提交时间:2017/09/21
Resolving Cloth Penetrations with Discrete Collision Detection
会议论文
, Hong Kong, 2013-11
作者:
Zhao, Jing
;
Ye, Juntao
;
Li, Jituo
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提交时间:2017/09/16
Efficient Computation of Clipped Voronoi Diagram for Mesh Generation
期刊论文
Computer-Aided Design, 2013, 卷号: 45, 期号: 4, 页码: 843-852
作者:
Yan, Dong-Ming
;
Wang, Wenping
;
Lévy, Bruno
;
Liu Yang
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提交时间:2017/02/25
Meshing
Illustrating How Mechanical Assemblies Work
期刊论文
Communications of the ACM (, 2013, 卷号: 56, 期号: 1, 页码: 106-114
作者:
Mitra, Niloy J.
;
Yang, Yong-Liang
;
Yan, Dong-Ming
;
Li, Wilmot
;
Agrawala Maneesh
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提交时间:2017/02/25
How Things Work
Generating and Exploring Good Building Layouts
期刊论文
ACM Transactions on Graphics, 2013, 卷号: 32, 期号: 4, 页码: 122:1-10.
作者:
Bao, Fan
;
Yan, Dong-Ming
;
Mitra, Niloy J.
;
Wonka, Peter
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提交时间:2017/02/25
Layout Generation
Robust Visual Tracking via Structured Multi-Task Sparse Learning
期刊论文
International Journal of Computer Vision, 2013, 卷号: 101, 期号: 2, 页码: 367-383
作者:
Tianzhu Zhang
;
Bernard Ghanem
;
Si Liu
;
Narendra Ahuja
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提交时间:2017/02/23
Visual Tracking
Particle Filter
Graph
Structure
Sparse Representation
Multi-task Learning
一种装配体的自动拆卸方法
专利
专利类型: 发明, 专利号: ZL201310225943.X, 申请日期: 2013-06-07,
发明人:
郭建伟
;
严冬明
;
孟维亮
;
张晓鹏
;
董未名
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提交时间:2016/10/17
Graph-Guided Fusion Penalty Based Sparse Coding for Image Classification
会议论文
PCM, 南京, 2013
作者:
Yang, Xiaoshan
;
Zhang, Tianzhu
;
Xu, Changsheng
;
Xu CS(徐常胜)
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提交时间:2016/06/27
Image Classification
Sparse Coding
Smoothing Proximal Gradient