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Dynamic Collaborative Tracking
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2019, 卷号: 30, 期号: 10, 页码: 3035-3046
作者:
Zhu, Guibo
;
Zhang, Zhaoxiang
;
Wang, Jinqiao
;
Wu, Yi
;
Lu, Hanqing
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提交时间:2018/10/11
Correlation filter (CF)
distracter suppression
online learning
visual tracking
Body Joint Guided 3-D Deep Convolutional Descriptors for Action Recognition
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS, 2018, 卷号: 48, 期号: 3, 页码: 1095-1108
作者:
Cao, Congqi
;
Zhang, Yifan
;
Zhang, Chunjie
;
Lu, Hanqing
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提交时间:2018/02/02
Action Recognition
Body Joints
Convolutional Networks
Feature Pooling
Two-stream Bilinear Model
Weighted Part Context Learning for Visual Tracking
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2015, 卷号: 24, 期号: 12, 页码: 5140-5151
作者:
Zhu, Guibo
;
Wang, Jinqiao
;
Zhao, Chaoyang
;
Lu, Hanqing
;
Jinqiao Wang
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提交时间:2015/11/12
Visual Tracking
Part Context Model
Structure Leaning
Scanning the Issue and Beyond: The Endless ITS Frontier in CSP Spaces
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS, 2015, 卷号: 16, 期号: 4, 页码: 1610-1618
作者:
Wang, Fei-Yue
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提交时间:2015/09/23
Csp Spaces
Its
A Novel Approach for Vehicle Detection Using an AND-OR-Graph-Based Multiscale Model
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS, 2015, 卷号: 16, 期号: 4, 页码: 2284-2289
作者:
Li, Ye
;
Er, Meng Joo
;
Shen, Dayong
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提交时间:2015/09/23
And-or Graph (Aog)
Multiscale Model
Vehicle Detection
Vehicle detection based on And-Or Graph and Hybrid Image Templates for complex urban traffic conditions
期刊论文
TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES, 2015, 卷号: 51, 页码: 19-28
作者:
Li, Ye
;
Wang, Fei-Yue
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提交时间:2015/09/18
Vehicle Detection
And-or Graph
Hybrid Image Templates
Vehicle Detection Based on the AND-OR Graph for Congested Traffic Conditions
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS, 2013, 卷号: 14, 期号: 2, 页码: 984-993
作者:
Li, Ye
;
Li, Bo
;
Tian, Bin
;
Yao, Qingming
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提交时间:2015/08/12
Active Basis Model (Abm)
And-or Graph (Aog)
Bottom-up Inference
Maximally Stable Extremal Region (Mser)
Vehicle Detection