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浏览/检索结果: 共7条，第1-7条 帮助 限定条件 专题：自动化研究所    第一署名单位    第一作者单位    通讯作者单位     已选(0)清除 条数/页：5101520253035404550556065707580859095100   排序方式：请选择作者升序作者降序题名升序题名降序发表日期升序发表日期降序提交时间升序提交时间降序 Deep representation learning for domain generalization with information bottleneck principle 期刊论文 PATTERN RECOGNITION, 2023, 卷号: 143, 页码: 12 作者:  Zhang, Jiao;  Zhang, Xu-Yao;  Wang, Chuang;  Liu, Cheng-Lin 收藏  |  浏览/下载：7/0  |  提交时间：2023/11/17 Domain generalization  Information bottleneck  Representation learning   Exposure fusion via sparse representation and shiftable complex directional pyramid transform 期刊论文 MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS, 2017, 卷号: 76, 期号: 14, 页码: 15755-15775 作者:  Wang, Jinhua;  Wang, Weiqiang;  Li, Bing;  Xu, Guangmei;  Zhang, Ruizhe 收藏  |  浏览/下载：18/0  |  提交时间：2017/09/12 Exposure Fusion  Pdtdfb  Sparse Representation  Fusion Rule   Invariant foreground occupation ratio for scale adaptive mean shift tracking 期刊论文 IET COMPUTER VISION, 2015, 卷号: 9, 期号: 4, 页码: 489-499 作者:  Song, Yi;  Li, Shuxiao;  Zhu, Chengfei;  Jiang, Sheng;  Chang, Hongxing 收藏  |  浏览/下载：15/0  |  提交时间：2015/09/23 变视场情况下的视觉跟踪技术研究 学位论文 工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015 作者:  宋翼 收藏  |  浏览/下载：79/0  |  提交时间：2015/09/02 目标跟踪  视场渐变  视场切变  尺度变化  位移跳变  前景占有比  Mean Shift  object tracking  gradually changed FOV  FOV switching  scale change  abrupt motion  foreground occupation ratio  Mean Shift   特征相关滤波器及其在人脸识别中的应用 学位论文 工学硕士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2008 朱向欣 收藏  |  浏览/下载：64/0  |  提交时间：2015/09/02 特征相关滤波器  相关滤波器  人脸识别  Feature Correlation Filter  Correlation Filter  Face Recognition   小波域反卷积问题研究 学位论文 工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2005 作者:  曹学光 收藏  |  浏览/下载：46/0  |  提交时间：2015/09/02 反卷积  规整化  贝叶斯理论  隐马尔可夫树模型  Kalman滤波  Bivariate模型  deconvolution  regularization  Bayesian theory  hidden Markov tree model  Kalman filtering  bivariate model   基于数字高程模型（DEM）与多光谱图像的地物分析 学位论文 工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2005 作者:  吴刚 收藏  |  浏览/下载：160/0  |  提交时间：2015/09/02 DEM  多光谱图像  地形分析  土地利用分类  图像配准  图像融合  Digital Elevation model (DEM)  multi-spectral images  terrain classification  land-use classification