关键词frequency domain analysis
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- 多视角捕获下的快速且具有不确定性感知的频域分析材质还原
通过信号处理的角度，我们提出从几秒钟内估计物体表面材质的属性，借助频域分析将材质属性恢复作为一种去卷积，以快速估计误差，并根据可用数据量化估计的不确定性，突出需要先验知识或额外样本以提高采集质量的区域，与之前的工作相比较，定量评估我们的结果 - MSGNet：学习多尺度跨序列相关性用于多元时间序列预测
本文介绍了 MSGNet，一种先进的深度学习模型，通过频域分析和自适应图卷积来捕捉多个时间尺度下不同时间序列之间变化的相互关系，进一步展示了 MSGNet 学习可解释的多尺度时间序列间相互关系的自动能力。
- 简单特征揭示 DeepFakes
本文介绍了一种利用经典的频域分析和基本分类器检测深度伪造图片（DeepFakes）的简单方法，使用少量标记样本即可达到 100％的分类准确性，并在 CelebA 数据集和 FaceForensics ++ 数据集上进行了实验证明了该算法的高 - 基于频域尺度空间分析的视觉显著性
通过使用频域分析问题解决方法、引入非显著性概念、并同时考虑不同尺寸的显著性区域检测，提出了一种新的自下而上的视觉显著性检测方法，使用幅度谱与低通高斯核卷积产生显著性图，并通过熵最小化获取合适的尺度，实验结果表明该方法可预测人眼注视数据。