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| 基于成像场景约束的视觉内容真实性取证研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2018
作者: 彭勃
 Adobe PDF(14904Kb) |  收藏 | 浏览/下载：382/17 | 提交时间：2018/06/06
图像取证 场景线索 计算机视觉 三维模型 |
| 异质虹膜识别方法研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2017
作者: 刘年丰
Adobe PDF(10787Kb) | 收藏 | 浏览/下载：290/10 | 提交时间：2017/06/16
虹膜识别 异质虹膜识别 深度学习 |
| 跨领域图像识别方法研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2015
作者: 刘鹏程
Adobe PDF(9962Kb) | 收藏 | 浏览/下载：306/2 | 提交时间：2016/01/21
图像识别 领域自适应 自适应网络 目标对齐 低秩重构 |
| 基于局部信息的隐写分析方法研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2015
作者: 许锡锴
Adobe PDF(8467Kb) | 收藏 | 浏览/下载：269/2 | 提交时间：2016/01/20
隐写分析 隐写术 局部相关模式 局部学习 样本选择 集成分类器 |
| 面向生物识别的特征选择与学习方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者: 王立彬
Adobe PDF(11629Kb) | 收藏 | 浏览/下载：323/0 | 提交时间：2015/09/02
生物识别 特征选择 稀疏学习 虹膜识别 定序测量 特征映射 Biometrics Feature Selection Sparse Learning Iris Recognition Ordinal Measures Feature Mapping |
| 跨设备虹膜图像的鲁棒识别 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: 校利虎
Adobe PDF(10184Kb) | 收藏 | 浏览/下载：311/0 | 提交时间：2015/09/02
虹膜识别 跨设备 异质识别 特征选择 信息融合 特征抽取 特征映射 Iris Recognition Cross Sensor Heterogenous Images Feature Selection Feature Extraction Feature Mapping Information Fusion |
| 非重叠场景下的跨摄像机目标跟踪研究 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: 陈晓棠
Adobe PDF(8893Kb) | 收藏 | 浏览/下载：299/0 | 提交时间：2015/09/02
非重叠场景 跨摄像机目标跟踪 拓扑估计 颜色转换 目标匹配 数据关联 Non-overlapping Views Object Tracking Across Cameras Topology Estimation Color Transfer Object Matching Data Association |
| 基于潜在变量的图像理解研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2012
作者: 余轶南
Adobe PDF(10643Kb) | 收藏 | 浏览/下载：149/0 | 提交时间：2015/09/02
图像理解 潜在变量模型 图像匹配 图像分类 目标检测 Image Understanding Latent Variable Model Image Matching Image Classification Object Detection |
| 基于视觉显著性的目标分类与检测研究 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: 黄永祯
Adobe PDF(14247Kb) | 收藏 | 浏览/下载：255/0 | 提交时间：2015/09/02
目标分类 目标检测 特征表达 特征关系建模 非欧氏空间 Object Classification Object Detection Feature Representation Features' Relation Non-euclidean Space |
| 视觉监控中的目标跟踪研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2010
作者: 李敏
Adobe PDF(7566Kb) | 收藏 | 浏览/下载：207/0 | 提交时间：2015/09/02
Omega形状 方向滤波的金字塔统计量 简化的生物启发特征 姿态估计器 增量自调节粒子滤波 底层启示模型 Mcmc粒子滤波 Omega-shape Pyramidal Statistics Of Oriented Filtering Simplified Biologically Inspired Features Pose Estimator Incremental Self-tuning Particle Filtering Low-level Cues Mcmc-particle Filtering |
