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基于多尺度特征提取与融合的视觉目标检测研究 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:  李泽坤
Adobe PDF(14911Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:236/18  |  提交时间:2022/06/19
目标检测,尺度变化,多尺度特征提取,多尺度融合,多尺度全局信息融合  
深度卷积神经网络压缩与加速方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2021
作者:  阮晓峰
Adobe PDF(23075Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:270/9  |  提交时间:2021/06/17
深度卷积神经网络  模型压缩与加速  结构化剪枝  结构化稀疏  知识迁移  
基于深度神经网络的运动检测与识别研究 学位论文
工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2019
作者:  杜杨
Adobe PDF(9008Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:399/22  |  提交时间:2019/06/10
深度神经网络,视频运动分析,运动检测与识别,动态目标检测,人体行为识别  
基于深度学习的自动人脸年龄估计研究 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2018
作者:  李凯
Adobe PDF(9812Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:371/8  |  提交时间:2018/05/30
人脸年龄估计  深度学习  多任务学习  样本不均衡学习  代价敏感学习  
基于支持向量机的快速非线性分类算法 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2017
作者:  毛雪
Adobe PDF(3791Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:280/6  |  提交时间:2017/06/23
支持向量机  机器学习  非线性分类  快速算法  集成学习  
基于交互关系的网络社区影响力分析方法 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2016
作者:  游强
Adobe PDF(2533Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:298/5  |  提交时间:2016/06/28
社会影响力  文本交互  融合算法  信任(关系)预测  影响力最大  
基于多特征概率图模型的视觉人体行为分析 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2016
作者:  杨双
Adobe PDF(4149Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:364/13  |  提交时间:2016/07/01
多特征  概率图模型  最大间隔  主题模型  最大熵判别分析  高斯 过程  多任务学习  多核学习  正则贝叶斯  行为识别  
基于结构化表示的视觉人体行为识别 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:  吴保鑫
Adobe PDF(3892Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:371/0  |  提交时间:2015/09/02
人体行为识别  热核结构化描述子  随机游走图核  树状模式图匹配核  泛化多核学习  运动显著性区域  特定类方向属性  Human Action Recognition  Heat Kernel Structural Descriptors  Random Walk Graph Kernels  Tree-patterns Graph Matching Kernels  Generalized Multiple Kernel Learning  Motion Salient Regions  Class-specific Oriented Attributes  
离群模式挖掘的算法研究及应用 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2012
作者:  高君
Adobe PDF(10175Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:202/0  |  提交时间:2015/09/02
离群模式挖掘  分布式入侵检测  图像显著性检测  Outlier Detection  Distributed Intrusion Detection  Image Saliency Detection  
网页表观的视觉感知与学习 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:  吴偶
Adobe PDF(6601Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:202/0  |  提交时间:2015/09/02
视觉感知  网页表观评价  视觉质量  视觉复杂度  结构化学习  排序学习  Web Appearance Evaluation  Visual Quality  Visual Complexity  Model Learning  Structured Learning  Probabilistic Ranking Model  Learning To Rank