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最近三年关于动作识别的若干论文

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简介:
该文集汇编了过去三年间在动作识别领域具有代表性的研究论文,涵盖算法创新、应用场景拓展及技术挑战等多个方面。 以下是关于动作识别的几篇2013年至2015年间的论文目录: - 《利用三维卷积神经网络进行人体行为识别》(PAMI, 2013) - 《基于Actons的动作识别方法》(ICCV, 2013) - 《改进轨迹下的动作识别》(ICCV, 2013) - 《通过轨迹池化深度卷积描述符进行动作识别》(CVPR, 2015) - 《ActivityNet:一个大规模视频基准,用于人体活动理解》(CVPR, 2015) - 《基于视觉词袋和融合方法的动作识别的全面研究与良好实践》(2014年) - 《结构化预测下的并发动作检测》(ICCV, 2013) - 《密集轨迹及运动边界描述符在行动识别中的应用》(2013年) - 《利用李群表示的三维骨架进行人体行为识别》(CVPR, 2014) - 《用于动作识别的多视图超向量方法》(2014年) - 《最富信息关节序列(SMIJ):一种新的用于人类骨骼行动识别的表现形式》(2014年) - 《深度双流卷积网络的好实践探究》(2015年) - 《视频中的动作识别的两层卷积神经网络方法》(ICCV, 2014)

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    该文集汇编了过去三年间在动作识别领域具有代表性的研究论文,涵盖算法创新、应用场景拓展及技术挑战等多个方面。 以下是关于动作识别的几篇2013年至2015年间的论文目录: - 《利用三维卷积神经网络进行人体行为识别》(PAMI, 2013) - 《基于Actons的动作识别方法》(ICCV, 2013) - 《改进轨迹下的动作识别》(ICCV, 2013) - 《通过轨迹池化深度卷积描述符进行动作识别》(CVPR, 2015) - 《ActivityNet:一个大规模视频基准,用于人体活动理解》(CVPR, 2015) - 《基于视觉词袋和融合方法的动作识别的全面研究与良好实践》(2014年) - 《结构化预测下的并发动作检测》(ICCV, 2013) - 《密集轨迹及运动边界描述符在行动识别中的应用》(2013年) - 《利用李群表示的三维骨架进行人体行为识别》(CVPR, 2014) - 《用于动作识别的多视图超向量方法》(2014年) - 《最富信息关节序列(SMIJ):一种新的用于人类骨骼行动识别的表现形式》(2014年) - 《深度双流卷积网络的好实践探究》(2015年) - 《视频中的动作识别的两层卷积神经网络方法》(ICCV, 2014)
  • 掌纹
    优质
    本论文集汇集了关于掌纹识别技术的最新研究成果,涵盖算法优化、特征提取和安全应用等多个方面,为生物识别领域提供了宝贵的参考。 预处理毕设内容包括采集毕设数据,并使用识别算法进行研究,特别是基于掌纹识别的在线身份验证系统。
  • ZigBee
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    该文集汇集了多篇探讨ZigBee技术的文章,深入分析了其在网络通信、智能家居及物联网领域的应用与挑战。 ZigBee是一种新兴的短距离无线通信技术。本段落研究并阐述了ZigBee的技术概念、发展历程以及协议结构,并将其与Bluetooth、Wi-Fi等其他无线通信技术进行了对比,指出该技术具有广阔的市场空间和应用前景。
  • 五篇行人重
    优质
    本简介综述了近期发表的五篇关于行人重识别的中文研究论文,涵盖了模型优化、特征提取和跨场景应用等关键技术领域。 行人重识别论文五篇。
  • 智能家居
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    该文集汇集了多篇探讨智能家居技术与应用的研究论文,涵盖了智能设备、物联网连接及数据安全等关键领域。 关于智能家居的一些论文包括:《CAN总线在智能家居和小区管理中的应用》、《An Agent-Based Smart Home.pdf》、《smart house and home automation technologies.pdf》、《Zigbee-Based new approach to smart home.pdf》等。此外,还有基于ARM的智能家居监控系统设计以及多个基于CAN技术的应用研究,例如智能家电管理系统、智能家居和小区监控管理系统及语音识别控制系统的设计。同时也有结合单片机与CAN总线的技术应用,并探讨了节点技术和嵌入式系统的创新性解决方案。最后还涉及到了人性化智能系统家居的研究方向。
  • BP神经网络
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    本合集收录了多篇探讨BP(反向传播)神经网络算法及其应用的研究论文,涵盖了该领域的理论进展和实际案例。 关于BP神经网络的一些研究论文,例如:基于BP算法的模糊神经网络的研究。
  • 分布式件系统
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    本论文集汇集了关于分布式文件系统的关键研究和创新性思考,探讨其设计原理、性能优化及在大数据环境下的应用。 关于分布式文件系统的相关研究,包括在分布式文件系统中的恢复机制以及分布存储系统上的一种新的并行调度算法的研究。
  • Transformer与图像处理
    优质
    本简介探讨了近年来基于Transformer架构在图像处理领域的应用进展,涵盖了多项创新性研究及其成果。 Transformer模型自2017年Vaswani等人在《Attention is All You Need》论文中提出以来,在自然语言处理(NLP)领域取得了显著成就。它凭借独特的自注意力机制,打破了传统RNN(循环神经网络)和CNN(卷积神经网络)在序列建模中的局限性,实现了更高效的并行计算能力。如今,Transformer的影响已经扩展到计算机视觉(CV)领域,并为图像处理带来了新的视角与方法。 一篇名为《Transformer在计算机视觉领域的研究综述》的论文可能会探讨如何将自注意力机制应用于图像特征提取以及目标检测、图像分类和语义分割等任务上。作者可能还会讨论相较于传统CNN,Transformer模型的优势,如捕捉长距离依赖关系的能力更强,并行计算效率更高。 另一篇名为《基于多级Transformer重建网络:参考图像超分辨率》的论文可能会介绍一种利用Transformer进行图像超分辨率的方法。在该方法中,多层次结构被用来捕获不同尺度的信息以生成高清晰度的图片。研究可能讨论了如何通过多个层级的Transformer模块实现逐层细节增强,从而提高图像质量和清晰度。 《基于多任务图像拼接篡改检测算法》这篇论文可能会涉及使用Transformer模型同时处理多项相关任务的问题,例如识别和修复图像中的拼接痕迹、以及检测篡改区域。这体现了在复杂且相互关联的图像分析任务中,Transformer具有强大的多任务学习能力。 而《融合时空注意力机制的高分辨率遥感影像变化检测网络》这篇论文可能探讨了利用Transformer模型进行时间序列或空间信息融合以识别地表覆盖和城市扩张等动态变化的应用。这种应用可能会涉及到在不同时间和空间尺度上捕捉图像中的细微变动,为遥感领域的研究提供新的思路。 这些文献展示了Transformer模型在计算机视觉领域内的广泛应用前景,从理解、恢复到检测与分析等多个方面都提供了丰富的理论基础和技术实例。深入学习和掌握这些论文内容有助于我们更好地了解并推动这一技术的发展趋势。
  • 图谱综述
    优质
    简介:本文全面回顾了近三年来知识图谱领域的研究进展与趋势,涵盖技术革新、应用案例及未来发展方向。 这篇综述文章探讨了知识图谱理论及其在各个领域的应用,包括医疗等领域的一些下游应用场景。
  • 计算机网络
    优质
    本论文集涵盖了计算机网络领域的多个重要议题,包括但不限于网络安全、数据传输技术、网络架构设计及新兴互联网技术等。这些文章由该领域内专家撰写,旨在为学术界和工业界提供深入见解与创新解决方案。 大家可以一起分享一些资源,现在很多论文都需要付费获取。为了帮助即将毕业的大学生们获得更多的资料,这可能会对他们有所帮助。