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Iterative learning control for image feature extraction with multiple-image blends

机译：多图像混合图像特征提取的迭代学习控制

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Yinjun Zhang; Yinghui Li; Jianhuan Su;
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年度 2018
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1. Iterative learning control for image feature extraction with multiple-image blends [J] . Yinjun Zhang, Yinghui Li, Jianhuan Su EURASIP journal on image and video processing . 2018,第1期

机译：多图像混合图像特征提取的迭代学习控制
2. Combining iterative slow feature analysis and deep feature learning for change detection in high-resolution remote sensing images [J] . Xu Junfeng, Zhang Baoming, Guo Haitao, Journal of Applied Remote Sensing . 2019,第2期

机译：结合迭代缓慢特征分析和深度特征学习改变检测在高分辨率遥感图像中
3. Monitoring combustion instabilities of stratified swirl flames by feature extractions of time-averaged flame images using deep learning method [J] . Zhou Yuchen, Zhang Chi, Han Xiao, Aerospace science and technology . 2021,第Feba期

机译：利用深度学习方法监测分层旋流火焰的燃烧不稳定性
4. Multiple-Image Super-Resolution Using Deep Learning and Statistical Features [C] . Jakub Nalepa, Krzysztof Hrynczenko, Michal Kawulok IAPR International Workshops on Structural and Syntactic Pattern Recognition;Statistical Techniques in Pattern Recognition . 2021

机译：使用深度学习和统计特征多图像超分辨率
5. Feature extraction from the image of straight-edge objects and dynamic image/feature classification using non-iterative neural networks. [D] . Chanekasit, Sirikanlaya. 2004

机译：使用非迭代神经网络从直边物体的图像中提取特征并进行动态图像/特征分类。
6. Denoising of 3D Brain MR Images with Parallel Residual Learning of Convolutional Neural Network Using Global and Local Feature Extraction [O] . Liang Wu, Shunbo Hu, Changchun Liu 2021

机译：使用全局和局部特征提取与卷积神经网络的平行剩余学习的3D脑MR图像的去噪
7. Mobile Augmented Reality as a Feature for Self-Oriented, Blended Learning in Medicine: Randomized Controlled Trial [O] . Christoph Noll, Ute von Jan, Ulrike Raap, 2017

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