机译:时空Dempster–Shafer信息融合的视觉跟踪
Australian Center for Visual Technologies, School of Computer Sciences, University of Adelaide, Adelaide, Australia|c|;
Adaptive; Dempster–Shafer (DS) information fusion; appearance model; multisource discriminative learning; support vector machine (SVM) learning; visual tracking;
机译:基于Dempster-Shafer分类器融合的铁路线路故障诊断
机译:使用Dempster-Shafer理论进行多假设跟踪,应用于歧义道路环境
机译:基于信念和合理功能的Deppster-Shafer理论的新信仰分歧措施及其在多源数据融合中的应用
机译:Dempster-Shafer融合用于人员检测:Dempster-Shafer理论与超声微多普勒和PIR传感器的应用
机译:基于Dempster-Shafer理论的不确定性量化和数据融合。
机译:使用加权证据和Dempster-Shafer组合规则进行时域数据融合:在对象分类中的应用
机译:使用时空Dempster-shafer信息融合进行视觉跟踪
机译:用于人员检测的Dempster-shafer融合:使用超声微多普勒和pIR传感器的Dempster-shafer理论的应用。