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| 基于多模态学习的视觉神经信息编解码方法研究 学位论文 , 2023 作者: 周琼怡 Adobe PDF(21688Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:126/11  |  提交时间:2023/06/23 视觉神经信息编解码 多模态学习 归一化流 多被试语义解码 无监督解耦表征学习 |
| 不规则场景文本的端到端检测与识别研究 学位论文 工学硕士, 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: 徐珊波 Adobe PDF(24120Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:162/3  |  提交时间:2022/06/13 不规则场景文本 环形文本 端到端检测与识别 自动校正 |
| 自然场景文本检测与识别技术研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2020 作者: 盛芬芬 Adobe PDF(14633Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:477/21  |  提交时间:2020/06/12 自然场景图像 文本检测 文本识别 端到端提取 深度学习 |
| 绘画艺术图像的计算美学:研究前沿与展望 期刊论文 自动化学报, 2020, 卷号: 46, 期号: 11, 页码: 2239-2259 作者: 鲁越; 郭超; 林懿伦; 卓凡; 王飞跃 Adobe PDF(1431Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:259/40  |  提交时间:2021/02/18 Fine art paintings computational aesthetics aesthetic model attribute recognition content understanding aesthetic judgments 绘画艺术 计算美学 审美模型 属性识别 内容理解 美学评价 |
| 面向平行驾驶的语义视差深度学习计算方法研究 学位论文 , 北京: 中国科学院研究生院, 2018 作者: 沈宇 Adobe PDF(3908Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:230/3  |  提交时间:2018/05/31 语义分割 视差计算 平行驾驶 |
| 图像显著物体检测算法与应用 学位论文 , 北京: 中国科学院大学, 2016 作者: 彭厚文 Adobe PDF(59649Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:314/5  |  提交时间:2016/06/28 显著物体检测 矩阵分解 结构化稀疏 Rgbd图像 图像记忆性预测 |
| 基于局部上下文的图像内容理解研究 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: 吴子丰 Adobe PDF(3784Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:352/2  |  提交时间:2015/09/02 图像内容理解 上下文知识 图像分类 图像语义分割 步态识别 Image Understanding Context Image Classification Image Labeling Gait Recognition |
| 场景文本检测与抽取方法及应用 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: 胡仅龙 Adobe PDF(3956Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:266/0  |  提交时间:2015/09/02 文本检测 文本抽取 “由粗到精”策略 局部信息 Text Detection Text Extraction “coarse-to-fine” Strategy Local Information |
| 图像去模糊相关问题研究 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: 黎智辉 Adobe PDF(3695Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:240/0  |  提交时间:2015/09/02 图像去模糊 频率域相对误差 扩展卷积 三维卷积 加权保真项 Image Deblurring Frequency Domain Relative Error Extended Convolution 3d Convolution Weighted Likelihood Term |
| 基于图像中文字检测和抽取技术的图像内容理解及其应用 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013 作者: 张阳 Adobe PDF(2824Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:192/0  |  提交时间:2015/09/02 文字检测 文字定位 文字抽取 边缘检测 随机森林 局部信息 Text Detection Text Localization Text Extraction Corner Detection Edge Detection Image Complexity Robust Reading Random Forests Local Information |