Hierarchical feature learning for image categorization
Extracting informative, robust, and compact data representation (feature) has been considered as one of the key factors for good performance in computer vision, and image categorization is one of the most fundamental computer vision problems. Traditionally, hand-crafted features like SIFT and HOG ha...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Zuo, Zhen |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Wang Gang |
التنسيق: | Theses and Dissertations |
اللغة: | English |
منشور في: |
2015
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/65659 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Efficient feedforward categorization of objects and human postures with address-event image sensors
بواسطة: Chen, Shoushun, وآخرون
منشور في: (2013) -
A study of CNN transfer learning for image processing
بواسطة: Koh, Yee Zuo
منشور في: (2020) -
Automated categorization of person by gender/ethnicity
بواسطة: Raghuraman Katherayson
منشور في: (2011) -
Learning descriptors for sequence-based hierarchical place recognition
بواسطة: Lan, Xin
منشور في: (2022) -
Feature extraction and classification for image analysis
بواسطة: Liu, Nan
منشور في: (2009)