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梁敏健; 崔啸宇; 宋青松; 赵祥模;
长安大学信息工程学院;
陕西西安710064;
广东省特种设备检测研究院珠海检测院;
广东珠海519002;
神龙汽车有限公司;
湖北武汉430056;
伊利诺伊大学芝加哥分校土木与材料工程系;
伊利诺伊芝加哥60607;
交通信息工程; 智能车; 交通标志识别; 特征提取; Softmax分类; 特征融合;
机译:基于多特征融合和ELM分类器的交通标志识别
机译:交通标志识别方法集成多层功能和内核极端学习机分类器
机译:通过将Softmax分类器与Angular Margin Variant进行融合,加密流量识别
机译:基于局部和全局特征的分类的多阶段融合,用于交通标志识别
机译:使用基于统计的基于特征的融合分类器的分类器进行高分辨力的高分辨率雷达目标识别
机译:基于深度模型提取的深度特征和多层感知器统计特征融合的医学图像分类
机译:基于分类器融合的自适应深度共同发生特征学习,用于遥感场景分类
机译:基于多分类器Dempster-shafer融合的E-Nose蒸汽识别。
机译:基于hurst参数特征的说话人自动识别方法和基于分数布朗运动分类器的说话人分类方法
机译:基于分类特征向量的训练支持向量机及基于相同特征的人脸识别方法
机译:基于融合语音生物特征和空间特征的hyperset声源分类
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