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Enhanced Biologically Inspired Model 会议论文
IEEE Conference on Computer Vision & Pattern Recognition 2008, Marseille , France, 2008
作者:  Yongzhen Huang;  Kaiqi Huang;  Liangsheng Wang;  Dacheng Tao;  Tieniu Tan;  Xuelong Li
收藏  |  浏览/下载：155/0  |  提交时间：2016/12/30
Feedback    image Recognition    object Detection  
Semi-supervised Learning for RGB-D Object Recognition 会议论文
Proc. International Conference on Pattern Recognition 2014, Stockholm, Sweden, 2014-08-01
作者:  Yanhua Cheng;  Xin Zhao;  Kaiqi Huang;  Tieniu Tan
Adobe PDF(645Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：317/111  |  提交时间：2016/12/30
Accuracy    cameras    feature Extraction    object Recognition  
Query Adaptive Similarity Measure for RGB-D Object Recognition 会议论文
Proc. International Conference on Computer Vision 2015, Santiago, Chile, 2015-12-01
作者:  Yanhua Cheng;  Rui Cai;  Chi Zhang;  Zhiwei Li;  Xin Zhao;  Kaiqi Huang;  Yong Rui
Adobe PDF(405Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：353/146  |  提交时间：2016/12/30
Art    cameras    feature Extraction    image Color Analysis    market Research    object Recognition    shape  
Semi-supervised learning and feature evaluation for RGB-D object recognition 期刊论文
COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING, 2015, 卷号: 139, 期号: 5, 页码: 149-160
作者:  Cheng, Yanhua;  Zhao, Xin;  Huang, Kaiqi;  Tan, Tieniu
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Rgb-d  Object Recognition  Feature Representation  Feature Evaluation  Semi-supervised Learning  
VFM: Visual Feedback Model for Robust Object Recognition 期刊论文
JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY, 2015, 卷号: 30, 期号: 2, 页码: 325-339
作者:  Wang, Chong;  Huang, Kai-Qi
浏览  |  Adobe PDF(24239Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：190/8  |  提交时间：2015/09/21
Object Recognition  Object Classification  Object Detection  Visual Feedback  
Enhanced Biologically Inspired Model for Object Recognition 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN AND CYBERNETICS PART B-CYBERNETICS, 2011, 卷号: 41, 期号: 6, 页码: 1668-1680
作者:  Huang, Yongzhen;  Huang, Kaiqi;  Tao, Dacheng;  Tan, Tieniu;  Li, Xuelong
收藏  |  浏览/下载：187/0  |  提交时间：2015/08/12
Biologically Inspired Model (Bim)  Feedback  Object Recognition  Sparseness