Department of Electrical and Electronics Engineering, Universiti Teknologi PETRONAS, Seri Iskandar, 32610, Perak Malaysia;
Department of Electrical and Electronics Engineering, Universiti Teknologi PETRONAS, Seri Iskandar, 32610, Perak Malaysia;
Fundamental and Applied Science Department, Universiti Teknologi PETRONAS, Seri Iskandar, 32610, Perak Malaysia;
Convolution; Three-dimensional displays; Computer architecture; Hidden Markov models; Machine learning; Feature extraction;
机译:卷积特征学习和混合CNN-HMM用于场景数识别
机译:CNN的自适应权重学习犯罪现场调查图像分类的特征融合
机译:通过自适应鉴别度量学习实现场景识别的深度特征融合
机译:人群场景中行为识别的自适应特征学习CNN
机译:场景理解的神经模型:场景搜索,学习和识别中多尺度基于空间和基于特征的注意力。
机译:具有多尺度红外光流量的多址级联CNN特征基于融合的异常人群行为监控UAV
机译:SMCA-CNN:学习强大的人群计数的语义面具和跨尺度自适应功能