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通用域自适应的子公司原型对齐
该研究提出了一种基于词袋模型的框架，通过学习中层的词汇原型以及词频直方图进行分类，从而避免了负迁移问题，并在三个常见的领域自适应与开放领域自适应识别基准测试中取得了最优表现。
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2 years ago
通过采样局部外观和全局分布实现强大的三维动作识别
本文针对噪声深度数据难以捕捉运动和形状线索的现状，提出了一种新颖的两层 “视觉词袋”（BoVW）模型。该模型通过背景建模和引入运动和形状线索生成稳健和独特的时空兴趣点，利用多尺度 3D 局部方向核 (M3DLSK) 描述算法和空间 - 时间
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7 years ago
MM
E$^2$BoWs：一种基于深度卷积神经网络的端到端词袋模型
本文提出了一种基于深度卷积神经网络的端到端 BoWs 模型 (E$^2$BoWs)，并介绍了一种新的学习算法来增强生成的 E$^2$BoWs 模型的稀疏性，以进一步确保时间和内存效率。在多个图像搜索数据集上的实验结果表明，与最近的基于深度学
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7 years ago
基于视觉词袋的图像重构
本研究旨在从视觉单词（BoVW）中重建原始图像，提出了一种含自然性本地邻近性及全局位置的评估函数，并通过使用外部图像数据库获取相关参数的方法来估计原始布局，以达到成功重建 BoVW 的目的，并产生了 101 种不同物体的图像和新颖的 BoV
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9 years ago
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