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| 基于序列建模的自然场景下文字识别方法研究 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: 高云泽 Adobe PDF(3939Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:333/18  |  提交时间:2020/06/17 场景文字识别,序列建模,全卷积网络,半监督学习,语法关系建模,不规则文字识别 |
| 基于深度特征融合的图像分类方法研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2018 作者: 李成华 Adobe PDF(12872Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:954/10  |  提交时间:2018/05/31 图像分类 深度卷积神经网络 特征融合 图像包网络 一致性融合 动态门控融合 |
| 基于特征学习和模型集成的目标跟踪 学位论文 , 北京: 中国科学院大学, 2016 作者: 朱贵波 Adobe PDF(4159Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:474/17  |  提交时间:2016/06/27 目标跟踪 部件上下文模型 相关滤波 在线聚类 协同跟踪 |
| 图像语义解析的相关技术研究 学位论文 , 北京: 中国科学院大学, 2016 作者: 李勇 Adobe PDF(12268Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:345/12  |  提交时间:2016/06/28 语义解析 语义分割 协同分割 目标检测 图像检索 |
| 基于异质信息的推荐系统研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015 作者: 袁婷 Adobe PDF(2357Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:498/0  |  提交时间:2015/09/02 推荐系统 异质信息 矩阵分解 协同过滤 Recommender Systems Heterogenous Information Matrix Factorization Collaborative Filtering |
| 基于图的紧致特征描述和快速图像搜索方法研究 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: 李鹏 Adobe PDF(3467Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:266/0  |  提交时间:2015/09/02 图模型 特征描述 主题模型 哈希编码 快速图像搜索 Graph Theory Feature Description Topic Model Hash Fast Image Retrieval |
| 基于词袋模型的图像表示及其在图像分类中的应用 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2012 作者: 孙涛 Microsoft Word(2183Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:374/0  |  提交时间:2015/09/02 图像分类 图像表示 词袋模型 特征降维 局部特征上下文 Image Classification Image Representation Bag Of Words Feature Dimension Reduction Local Feature Context |
| 基于内容的多媒体信息检索关键技术研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011 作者: 刘扬 Adobe PDF(3319Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:400/0  |  提交时间:2015/09/02 多媒体信息检索 子空间模型 复制视频检测 问答系统 Multimedia Information Retrieval Subspace Model Video Copy Detection Question-answer System |
| 基于词袋模型的物体分类关键技术研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011 作者: 张淳杰 Adobe PDF(3146Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:318/1  |  提交时间:2015/09/02 物体分类 词袋模型 局部特征 稀疏约束 空间信息 Object Categorization Bag Of Visual Words Local Feature Sparse Constraints Spatial Information |
| 多媒体内容分析与个性化检索 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2010 作者: 张晓宇 Adobe PDF(5479Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:424/1  |  提交时间:2015/09/02 图像/视频内容分析 语义标注 图像/视频检索 相关反馈 Image/video Content Analysis Semantic Annotation Image/video Retrieval Relevance Feedback |