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Behavior classification and object ranking from movement trajectories in target regions

机译：目标区域中运动轨迹的行为分类和对象排序

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Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2016.

机译：学位论文（硕士学位）-圣卡塔琳娜州联邦大学，技术中心，计算机科学研究生课程，弗洛里亚诺波利斯，2016年。

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作者
Barragana Mateus de Oliveira;
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作者单位

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年度 2016
总页数
原文格式 PDF
正文语种 eng
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专利

1. Unusual behavior detection and object ranking from movement trajectories in target regions [J] . Barragana Mateus, Alvares Luis Otavio, Bogorny Vania International Journal of Geographical Information Science . 2017,第1a2期

机译：从目标区域中的运动轨迹进行异常行为检测和对象排名
2. From Movement Data to Objects Behavior Using Semantic Trajectory and Semantic Events [J] . ARNAUD VANDECASTEELE, RODOLPHE DEVILLERS, ALDO NAPOLI Marine Geodesy . 2014,第2期

机译：使用语义轨迹和语义事件从运动数据到对象行为
3. Tool responsive regions in the posterior parietal cortex: effect of differences in motor goal and target object during imagined transitive movements. [J] . Vingerhoets G, Acke F, Vandemaele P NeuroImage . 2009,第4期

机译：顶叶后皮质中的工具响应区域：在想象的传递运动过程中运动目标和目标对象差异的影响。
4. Texture Complexity Based Redundant Regions Ranking for Object Proposal [C] . Wei Ke, Tianliang Zhang, Jie Chen, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops . 2016

机译：基于纹理复杂度的对象提案冗余区域排名
5. Motion search: Object motion trajectory-based video search and classification system. [D] . Bashir, Faisal Ibne. 2006

机译：运动搜索：基于对象运动轨迹的视频搜索和分类系统。
6. Entropic Movement Complexity Reflects Subjective Creativity Rankings of Visualized Hand Motion Trajectories [O] . Zhen Peng, Daniel A. Braun -1

机译：熵运动的复杂性反映了可视化手部运动轨迹的主观创造力排名
7. Capability of movement features extracted from GPS trajectories for the classification of fine-grained behaviors [O] . Soleymani, Ali, van Loon, Emiel E, Weibel, Robert 2014

机译：从GPS轨迹提取的运动特征用于细粒度行为分类的能力
8. Keypoint Density-Based Region Proposal for Fine-Grained Object Detection and Classification Using Regions with Convolutional Neural Network Features. [R] . Turner, J. T., Gupta, K., Morris, B., 2015

机译：基于关键点密度的区域提议，用于使用具有卷积神经网络特征的区域进行细粒度目标检测和分类。

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