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| 复杂场景下基于视觉注意显著性特征目标跟踪方法研究 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: 刘林山
 Adobe PDF(2756Kb) |  收藏 | 浏览/下载：434/0 | 提交时间：2015/09/02
视觉注意显著性 特征区分度 判别力 自适应性 评价机制 目标跟踪 Visual Attention Saliency Feature Distinctions Degree Discriminant Adaptability Evaluation Mechanism Object Tracking |
| 基于局部模式分析的特定目标检测方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014
作者: 申意萍
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特定目标检测 感兴趣区域 视觉显著性 注意机制 目标码 局部模式 Specific Target Detection Region Of Interest Visual Saliency Visual Attention Object Code Local Patterns |
| 引入视觉注意机制的目标跟踪方法研究 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: 黎万义
Adobe PDF(4624Kb) | 收藏 | 浏览/下载：298/3 | 提交时间：2015/09/02
视觉跟踪 视觉注意 显著性 稀疏编码 Visual Tracking Visual Attention Saliency Sparse Coding |
| 机器人情绪模型的研究及其在视觉注意中的应用 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013
作者: 任冬淳
Adobe PDF(7408Kb) | 收藏 | 浏览/下载：312/0 | 提交时间：2015/09/02
情绪模型 智能机器人 视觉刺激 视觉注意 Emotion Model Intelligent Robot Visual Stimuli Visual Attention |
| 复杂场景下目标跟踪技术的研究 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: 郭文
Adobe PDF(14027Kb) | 收藏 | 浏览/下载：184/0 | 提交时间：2015/09/02
目标跟踪 鱼群优化算法 粒子滤波 半监督学习 最大置信度提升 视觉关注度 Object Tracking Fish Swarm Optimization Particle Filter Semi-supervised Learning Max-confidence Boosting Visual Attention |
| 磁共振神经影像数据分类方法的研究及其应用 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: 戴岱
Adobe PDF(7078Kb) | 收藏 | 浏览/下载：717/0 | 提交时间：2015/09/02
神经影像 模式分类 机器学习 阿尔茨海默病 注意力缺失/过动症 Neuroimaging Pattern Classification Machine Learning Alzheimer's Disease Attention-deficit/hyperactivity Disorder |
| 自然场景下视觉目标跟踪的关键技术研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2010
作者: 马丽莉
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目标跟踪 均值漂移 粒子滤波 轮廓跟踪 视觉注意模型 Object Tracking Mean Shift Particle Filter Contour Tracking Visual Attention Model |
| 视频运动分析与事件识别 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: 李莉
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视频结构分析 镜头检测 关键帧提取 视频事件识别 镜头分类 特征融合 主导集聚类复发 注意机制 兴趣点 时空兴趣点 Video Structure Analysis Shot Detection Key Frame Extraction Video Event Recognition Shot Classification Feature Fusion Dominant Set Clustering Algorithm Attention Machanism Keypoints Spatio-temporal Interest Points |
| 自然小场景增强现实关键技术研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2010
作者: 杨明浩
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增强现实 物体识别 特征点匹配 最小二乘法 随机采样一致性 视觉注意 特征点跟踪 Augmented Reality Object Recongnition Point Matching Least Squares Ransac Visual Attention Points Tracking |
| 基于视觉关注分析的移动多媒体理解与应用 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2010
作者: 臧存勋
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