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000
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01103nam0 2200229 450
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001
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CAL 0120203019012
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@achi
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@ar
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@a面向强噪声场景的低秩稀疏学习视觉目标跟踪方法@Amian xiang qiang zao sheng chang jing de di zhi xi shu xue xi shi jue mu biao gen zong fang fa@f田丹著
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210
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@a北京@c中国水利水电出版社@d2020.05
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215
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@a193页@c图@d24cm
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320
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@a有书目 (第182-193页)
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@a本书研究面向强噪声场景的低秩稀疏学习视觉目标跟踪方法。基于变分法和分数阶微积分理论改善强噪声场景下的视觉信息质量问题 ; 基于低秩表示和稀疏表示理论解决目标外观多样性情况下的表观建模问题 ; 基于融合LASSO、变分法和分数阶微积分理论解决复杂环境遮挡带来的目标特征丢失问题和目标快速运动带来的跟踪漂移问题 ; 基于反向稀疏表示描述解决跟踪模型在线学习的计算效率问题。
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0
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@a计算机视觉@Aji suan ji shi jue@x视觉跟踪
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@aTP391.41@v5
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701
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0
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@a田丹@Atian dan@4著
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0
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@aCN@c20210906
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905
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@a河南城建学院图书馆@dTP391.41@eT615
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| 面向强噪声场景的低秩稀疏学习视觉目标跟踪方法/田丹著.-北京：中国水利水电出版社，2020.05 |
| 193页：图；24cm |
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| ISBN 978-7-5170-8540-9：CNY64.00 |
| 本书研究面向强噪声场景的低秩稀疏学习视觉目标跟踪方法。基于变分法和分数阶微积分理论改善强噪声场景下的视觉信息质量问题 ; 基于低秩表示和稀疏表示理论解决目标外观多样性情况下的表观建模问题 ; 基于融合LASSO、变分法和分数阶微积分理论解决复杂环境遮挡带来的目标特征丢失问题和目标快速运动带来的跟踪漂移问题 ; 基于反向稀疏表示描述解决跟踪模型在线学习的计算效率问题。 |
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正题名：面向强噪声场景的低秩稀疏学习视觉目标跟踪
索取号：TP391.41/T615
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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1512081
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215120811
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自科库301/301自科库 67排7列1层/
[索取号:TP391.41/T615]
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在馆
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2
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1512082
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215120820
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自科库301/301自科库 67排7列1层/
[索取号:TP391.41/T615]
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在馆
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