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李国瑞; 何小海; 吴晓红; 卿粼波; 滕奇志;
四川大学 四川 成都 610065;
鸟类识别; 细粒度识别; 区域定位; 特征提取; 特征融合;
机译:通过基于部分的Gist特征融合和正则化的类内字典学习的稀有鸟类稀疏识别
机译:多层特征描述符融合CNN模型以实现细粒度的视觉识别
机译:基于复杂交通环境中改进的R-CNN模型的跨层融合多对象检测和识别方法
机译:与公民科学家建立鸟类识别应用程序和大型数据集:细粒度数据集收集中的精细印刷
机译:基于特征融合和计算机视觉技术的人体生物特征验证和识别。
机译:高级计量基础设施入侵检测系统:基于跨层特征融合CNN-LSTM的方法
机译:基于时间序列的分类器融合,用于细粒度植物物种识别
机译:基于Kohonen神经网络动态规划和多特征融合的语音识别研究。
机译:通过卷积神经网络进行特征提取并通过主成分分析进行特征约简,从而对细粒度对象进行基于类别的基于内容的图像检索
机译:用于基于两个或多个生物特征的人识别的多模式生物特征识别系统,特别是用于基于步行行为和面部特征的组合识别的识别
机译:眼部血管和面部识别的图像和特征质量,图像增强和特征提取,以及眼部血管与面部和/或子面部区域融合的生物特征识别系统
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