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张博言; 钟勇; 李振东;
中国科学院成都计算机应用研究所 四川成都610041;
中国科学院大学 北京100049;
目标跟踪 ; 卷积神经网络 ; 长短期记忆网络 ;
机译:基于动态显着特征的粒子滤波多目标跟踪算法
机译:基于多目标遗传规划的单维多维特征空间特征提取的多类模式分类及其在网络入侵检测中的应用
机译:并行加速的基于自适应模板匹配的单目标跟踪算法
机译:基于多重特征融合的单目标跟踪算法
机译:基于特征向量特征并使用正常模式结合多径压缩进行盲反卷积中的信道顺序选择,以进行信号源识别。
机译:基于降维双色特征融合的目标跟踪算法
机译:一种基于动态模式和卷积特征的视觉对象跟踪算法
机译:基于关键点密度的区域提议,用于使用具有卷积神经网络特征的区域进行细粒度目标检测和分类。
机译:通过双重机制(系统的两个侧面单独/独立,或同时//在一起)的不同性质的生物识别数据系统由以下组成:-集成和/或安全模式和 /或识别和 /或数据(现在仅是模式)。在生物特征数据自身收集, /或传输和 /或存储, /或useand /或对其进行返工期间使用算法在内部进行固定或动态计算生物特征识别,生物特征识别读取器,中间组件和返工。-在通过软件或硬件的频谱组件进行开发和/或读取和/或传输这些生物特征识别数据的过程中,随后在生物特征识别数据中搜索和识别此类模式或独立于先前的模式整合机制。
机译:基于boost二进制卷积神经网络特征的目标识别
机译:-使用基于卷积神经网络的分层特征建模的有效目标检测方法
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