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虹膜呈现攻击检测综述 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 2, 页码: 241-281
作者:  王财勇;  刘星雨;  房美玲;  赵光哲;  何召锋;  孙哲南
Adobe PDF(26163Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：4/2  |  提交时间：2024/04/12
虹膜识别  虹膜呈现攻击检测  虹膜合成  泛化性  可解释性  
One shot face swapping on megapixels 会议论文
, USA, 2021
作者:  Zhu, Yuhao;  Li, Qi;  Wang, Jian;  Xu, Chengzhong;  Sun, Zhenan
Adobe PDF(7327Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：42/17  |  提交时间：2024/02/23
Opportunities and challenges for biometrics 专著
Switzerland:Springer, 2020
作者:  Sun, Zhenan;  Li, Qi;  Liu, Yunfan;  Zhu, Yuhao
Adobe PDF(590Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：59/25  |  提交时间：2024/02/23
End-to-end view synthesis for light field imaging with pseudo 4DCNN 会议论文
Proceedings of the european conference on computer vision (ECCV), 德国慕尼黑, 2018.09.08-2018.09.14
作者:  Wang YL(王云龙);  Liu F(刘菲);  Wang ZL(王子磊);  Hou GQ(侯广琦);  Sun ZN(孙哲南);  Tan TN(谭铁牛)
Adobe PDF(3226Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：68/26  |  提交时间：2023/08/15
复杂场景下的行人再识别方法研究 学位论文
, 2023
作者:  徐博强
Adobe PDF(8990Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：142/8  |  提交时间：2023/07/04
行人再识别  细粒度检索  跨域检索  遮挡行人再识别  
面向人脸鉴伪应用场景的模型优化技术研究 学位论文
, 2023
作者:  卓文琦
Adobe PDF(8920Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：126/8  |  提交时间：2023/06/20
人脸伪造  人脸鉴伪  轻量模型  无数据模型压缩  终身学习  
Hierarchical Multi-class Iris Classification for Liveness Detection 会议论文
, Gold Coast, QLD, Australia, 20-23 February 2018
作者:  Yan ZH(闫紫徽);  He LX(何凌霄);  Zhang M(张曼);  Sun ZN(孙哲南);  Tan TN(谭铁牛)
Adobe PDF(579Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：62/19  |  提交时间：2023/06/02
基于图模型的非受控环境生物特征识别方法研究 学位论文
, 2022
作者:  任民
Adobe PDF(23737Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：237/6  |  提交时间：2022/12/13
生物特征识别，图模型，非受控环境，特征表达，对抗鲁棒性  
Efficient Visual Recognition: A Survey on Recent Advances and Brain-inspired Methodologies 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2022, 卷号: 19, 期号: 5, 页码: 366-411
作者:  Yang Wu
Adobe PDF(6780Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：317/17  |  提交时间：2022/09/30
Visual recognition  deep neural networks (DNNS)  brain-inspired methodologies  network compression  dynamic inference  survey  
基于平行学习的混合智能调控方法与应用研究 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, 2022
作者:  李小双
Adobe PDF(10128Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：198/12  |  提交时间：2022/06/20
平行学习  混合智能调控  示教数据  模仿学习  深度强化学习