机译:基于局部和全局特征聚合的城市声音事件分类
Natl Inst Adv Ind Sci & Technol, Tsukuba, Ibaraki, Japan;
Natl Inst Adv Ind Sci & Technol, Tsukuba, Ibaraki, Japan;
Natl Inst Adv Ind Sci & Technol, Tsukuba, Ibaraki, Japan;
Urban sound classification; Crowd-sourcing; Signal processing; Machine learning; Dictionary learning; Feature aggregation;
机译:基于双重特征的二阶密集卷积网络的城市声音分类
机译:一种基于局部双八大模式和迭代混合特征选择器的自动打鼾声音分类方法
机译:在人类和鸽子中,全局特征分类都可以比局部特征分类更快地获取
机译:基于特征集成,递归特征消除和结构化分类的声音事件分类
机译:通过对全局和局部视觉特征进行分类和聚类来探索图像和视频。
机译:基于双极化Sentinel-1ALandsat-8 OLI和Hyperion图像的多传感器卫星图像的多特征分类用于城市土地覆盖分类
机译:使用深层上下文感知功能提取器和手动功能识别城市声音事件