机译:使用傅立叶变换和低通滤波的自适应深度特征聚合,用于鲁棒对象检索
Xi An Jiao Tong Univ Sch Software Engn Xian 710049 Peoples R China;
Xi An Jiao Tong Univ Sch Software Engn Xian 710049 Peoples R China;
Xi An Jiao Tong Univ Sch Software Engn Xian 710049 Peoples R China;
Xi An Jiao Tong Univ Sch Software Engn Xian 710049 Peoples R China;
Xi An Jiao Tong Univ Sch Software Engn Xian 710049 Peoples R China;
Image retrieval; Convolutional neural networks; Feature aggregation; Fourier transform; Low-pass filtering;
机译:基于边缘检测,形态学运算和Radon变换算法的基于数字散斑干涉条纹图案傅里叶变换频谱分布的理想低通滤波器的自适应设计
机译:通过时间一致性学习自适应判别相关过滤器,以保留空间特征选择以实现可靠的视觉对象跟踪
机译:具有连续相关滤波器和自适应特征融合的鲁棒热红外物体跟踪
机译:基于目标检测的深度特征聚合
机译:使用深度学习功能进行多峰图像检索和对象分类
机译:相干长度信噪比对数变换和低通滤波对视网膜OCT层厚度评估的影响
机译:通过保留鲁棒性视觉对象跟踪的时间一致性,通过时间一致性学习自适应辨别相关滤波器
机译:基于滤波傅里叶变换模式识别算法的空间目标识别。