会议

数字图像计算:技术与应用

内容:数字图像计算:技术与应用是一个学术会议。会议主要发表在以下领域:特征提取和图像分割。在整个生命周期中,会议共发表了1608篇出版物,获得了14594次引用。
论文
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学报的文章
二零零三年一月一日
TL;博士:提出了一种基于相位一致性特征检测模型的角边缘检测方法,该方法能够在固定阈值的条件下,在不同光照条件下进行可靠的特征检测。
文摘:有许多应用,如立体匹配,运动跟踪和图像配准,需要所谓的“角落”,以一种可靠的方式检测图像序列。哈里斯角探测器被广泛用于这一目的。然而,哈里斯算子和其他角算子的响应随图像对比度的不同而有很大的差异。这使得设置适合扩展图像序列的阈值变得困难,如果不是不可能的话。本文从特征检测的相位一致性模型出发,提出了一种新的角边缘检测器。该算子利用相位一致信息的主矩来确定角和边信息。得到的角和边算子是高度局部化的,并且对图像对比度具有不变的响应。这使得在固定阈值的光照条件下,可以进行可靠的特征检测。该算子的另一个特性是角映射是边映射的严格子集。这促进了角和边缘信息的协同使用。

412引用


学报的文章 DOI
2016年9月28日
文摘:在本文中,我们研究了在训练机器学习分类器时,使用合成创建的样本来扩充数据的好处。创建额外训练样本的两种方法是数据扭曲(通过应用在数据空间中的转换生成额外样本)和合成过采样(在特征空间中创建额外样本)。我们通过实验评估了使用标准MNIST手写数字数据集的卷积反向传播训练神经网络、卷积支持向量机和卷积极限学习机分类器的数据增强的好处。我们发现,虽然在特征空间中执行通用增强是可能的,但如果数据的合理转换已知,那么在数据空间中增强对提高性能和减少过拟合有更大的好处。

331引用


学报的文章 DOI
二零零九年十二月一日
TL;博士:提出了一种利用局部特征来计算每个前景blob段中的人数的方法,使总人群估计为群体规模的总和。
文摘:在公共场所,人群规模是衡量人群安全稳定的重要指标。拥挤水平可以使用整体图像特征来检测,但这需要大量的训练数据来捕捉人群分布的广泛变化。如果要在大量的摄像机中部署一个人群计数算法,那么如此庞大而繁重的训练要求远非理想。在本文中,我们提出了一种方法,利用局部特征来计算每个前景blob段中的人数,使总人群估计是群体规模的总和。这种方法可以扩展到训练数据中没有出现的人群数量,并且可以在非常小的数据集上进行训练。由于采用的是局部方法,所提出的算法可以很容易地估计整个场景不同区域的人群密度,并可用于多摄像机环境。由于人群计数的本地化方法与整体方法有不同的训练需求,本文还提出了一种独特的本地化方法来减少所需的训练数据。在一个大型行人数据库上进行测试,将提出的技术与现有的整体技术进行比较,并证明了改进的准确性,以及在训练集中不存在测试条件或使用最小训练集时的优越性能。

284引用


学报的文章 DOI
二零一零年十二月一日
TL;博士:综述了步态识别方法的最新进展,重点讨论了步态识别系统中涉及的三个主要问题,即步态图像表示、特征降维和步态分类。
文摘:步态识别因其在较远距离上不易察觉的优点,引起了计算机视觉界的广泛关注。本文对步态识别方法的最新进展进行了全面的综述。本文重点研究了步态图像表示、特征降维和步态分类等步态识别系统中涉及的三个主要问题。同时,对现有的公共步态数据集进行了综述。最后的讨论概述了一些研究挑战,并为该领域提供了有希望的未来方向。betway亚洲

187引用


学报的文章 DOI
2012年5月16日
TL;博士:介绍了移动云计算的背景和原理、特点、研究现状和未来的研究趋势,分析了移动云计算的特点和基础设施。betway亚洲
文摘:移动云计算(MCC)结合了移动计算和云计算,自2009年以来已成为IT界的热门词汇和主要讨论话题之一。由于MCC还处于发展的早期阶段,有必要对该技术有一个全面的了解,以便指出未来的研究方向。betway亚洲本文就MCC的背景、原理、特点、近年来的研究工作和未来的研究趋势进行了综述。betway亚洲简要介绍了MCC的背景:从移动计算到云计算,然后讨论了MCC的特点和最近的研究工作。betway亚洲然后分析了移动云计算的特点和基础设施。文章的其余部分分析了移动云计算面临的挑战,总结了与该领域相关的一些研究项目,并指出了有前景的未来研究方向。betway亚洲

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