基于移动摄像机的行人检测与跟踪中鲁棒统计方法的研究

一种基于阶段性特征语义对齐的实时街景图像语义分割方法

一种基于深度多分支聚合的实时街景图像语义分割方法

一种基于双分支干扰分离网络的人脸表情识别方法

一种基于内外语义聚合的视频目标检测方法

统一目标运动感知和重识别网络的在线多目标跟踪方法

一种全局与局部特征融合的遮挡鲁棒行人重识别方法

一种人脸属性识别方法和装置

一种基于多路聚合的实时高性能语义分割方法和装置

一种基于丢弃损失函数的人物属性识别方法

一种基于深度干扰分离学习的人脸表情识别方法

基于异质模型拟合的运动分割方法

一种基于偏好概率加权采样的鲁棒模型拟合方法

一种基于循环上下文聚合网络的单图像去雾方法

一种基于孪生网络的目标特定响应注意力目标跟踪方法

一种基于事件相机的数据关联方法

一种基于深度度量学习的服装检索技术

一种用于运维数据的无监督异常检测和鲁棒趋势预测方法

一种基于级联深度卷积神经网络的噪声鲁棒人脸识别方法

基于多尺度生成对抗网络的遮挡行人重识别方法

基于多任务多标签学习卷积神经网络的人脸属性识别方法

一种基于深度学习的实时高性能街景图像语义分割方法

基于幻觉对抗网络的鲁棒目标跟踪方法

基于多分支自编码对抗网络的高效目标跟踪方法

基于改进的下逼近非负矩阵对极几何估计方法

自适应特征选择和时间一致性鲁棒相关滤波视觉跟踪方法

一种结合局部不对称几何的多模型拟合方法

一种基于偏好统计的数据表征的模型拟合方法

一种基于事件相机的端对端目标运动估计方法

一种基于事件相机的异步目标跟踪方法

基于级联多任务学习深度神经网络的人脸属性识别方法

基于级联多任务学习深度神经网络的人脸属性识别方法

基于长短时记忆网络的目标跟踪方法

基于自适应深度度量学习的遮挡行人重识别方法

基于自适应深度度量学习的遮挡行人重识别方法

一种基于多任务卷积神经网络的人脸表情识别方法

一种基于生成式对抗网络的人脸表情识别方法

基于多重孪生神经网络与区域神经网络的目标跟踪方法

基于相关滤波以及深度孪生网络的鲁棒长程目标跟踪方法

一种基于实例感知目标建议窗口的相关滤波跟踪方法

特定对象的目标建议窗口生成方法及其在目标跟踪的应用

一种静止摄像机下的基于ViBe的运动目标检测方法

一种针对多结构数据的指导性采样方法

基于深度神经网络与级联回归的图像美感增强方法

一种基于边缘侵蚀的聚类方法

基于结构决策图的鲁棒多模型拟合方法

基于混合训练的深度学习人脸验证方法

基于多任务深度学习的人脸属性识别方法

基于局部特征共生性和偏最小二乘法的行人检测方法

基于多模型估计的面向移动摄像机的运动目标检测方法

一种基于超像素的确定性模型拟合方法

一种基于超像素的确定性模型拟合方法

一种基于图像区域内聚测度的目标发现方法

基于自适应表观模型和点‑集距离度量学习的目标跟踪方法

基于超图模式搜索的鲁棒模型拟合方法

基于超图模式搜索的鲁棒模型拟合方法

基于卷积神经网络的快速目标检测方法

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协变局部特征聚集的图像特征表示法

一种基于贝叶斯概率框架的场景文本识别方法

一种基于稀疏编码特征的场景文本识别方法

一种人脸姿态检测方法与在人脸识别中的应用

一种新的人脸特征描述方法

一种新的人脸特征描述方法

基于拉格朗日对偶的半正定谱聚类方法

基于语义Hough变换和偏最小二乘法的目标检测方法

一种在动态场景下以深度为主导线索的多目标跟踪方法