Articles de revues sur le sujet « Crowd dataset »
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Bhuiyan, Roman, Junaidi Abdullah, Noramiza Hashim, Fahmid Al Farid, Wan Noorshahida Mohd Isa, Jia Uddin et Norra Abdullah. « Deep Dilated Convolutional Neural Network for Crowd Density Image Classification with Dataset Augmentation for Hajj Pilgrimage ». Sensors 22, no 14 (7 juillet 2022) : 5102. http://dx.doi.org/10.3390/s22145102.
Texte intégralBhuiyan, Md Roman, Junaidi Abdullah, Noramiza Hashim, Fahmid Al Farid, Mohammad Ahsanul Haque, Jia Uddin, Wan Noorshahida Mohd Isa, Mohd Nizam Husen et Norra Abdullah. « A deep crowd density classification model for Hajj pilgrimage using fully convolutional neural network ». PeerJ Computer Science 8 (25 mars 2022) : e895. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.895.
Texte intégralAlafif, Tarik, Anas Hadi, Manal Allahyani, Bander Alzahrani, Areej Alhothali, Reem Alotaibi et Ahmed Barnawi. « Hybrid Classifiers for Spatio-Temporal Abnormal Behavior Detection, Tracking, and Recognition in Massive Hajj Crowds ». Electronics 12, no 5 (28 février 2023) : 1165. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12051165.
Texte intégralRen, Guoyin, Xiaoqi Lu et Yuhao Li. « Research on Local Counting and Object Detection of Multiscale Crowds in Video Based on Time-Frequency Analysis ». Journal of Sensors 2022 (12 août 2022) : 1–19. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7247757.
Texte intégralBHUIYAN, MD ROMAN, Dr Junaidi Abdullah, Dr Noramiza Hashim, Fahmid Al Farid, Dr Jia Uddin, Norra Abdullah et Dr Mohd Ali Samsudin. « Crowd density estimation using deep learning for Hajj pilgrimage video analytics ». F1000Research 10 (14 janvier 2022) : 1190. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.73156.2.
Texte intégralBHUIYAN, MD ROMAN, Dr Junaidi Abdullah, Dr Noramiza Hashim, Fahmid Al Farid, Dr Jia Uddin, Norra Abdullah et Dr Mohd Ali Samsudin. « Crowd density estimation using deep learning for Hajj pilgrimage video analytics ». F1000Research 10 (24 novembre 2021) : 1190. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.73156.1.
Texte intégralWu, Junfeng, Zhiyang Li, Wenyu Qu et Yizhi Zhou. « One Shot Crowd Counting with Deep Scale Adaptive Neural Network ». Electronics 8, no 6 (21 juin 2019) : 701. http://dx.doi.org/10.3390/electronics8060701.
Texte intégralKaya, Abdil, Stijn Denis, Ben Bellekens, Maarten Weyn et Rafael Berkvens. « Large-Scale Dataset for Radio Frequency-Based Device-Free Crowd Estimation ». Data 5, no 2 (9 juin 2020) : 52. http://dx.doi.org/10.3390/data5020052.
Texte intégralShao, Yanhua, Wenfeng Li, Hongyu Chu, Zhiyuan Chang, Xiaoqiang Zhang et Huayi Zhan. « A Multitask Cascading CNN with MultiScale Infrared Optical Flow Feature Fusion-Based Abnormal Crowd Behavior Monitoring UAV ». Sensors 20, no 19 (28 septembre 2020) : 5550. http://dx.doi.org/10.3390/s20195550.
Texte intégralZhang, Cong, Kai Kang, Hongsheng Li, Xiaogang Wang, Rong Xie et Xiaokang Yang. « Data-Driven Crowd Understanding : A Baseline for a Large-Scale Crowd Dataset ». IEEE Transactions on Multimedia 18, no 6 (juin 2016) : 1048–61. http://dx.doi.org/10.1109/tmm.2016.2542585.
Texte intégralGong, Vincent X., Winnie Daamen, Alessandro Bozzon et Serge P. Hoogendoorn. « Estimate Sentiment of Crowds from Social Media during City Events ». Transportation Research Record : Journal of the Transportation Research Board 2673, no 11 (21 juin 2019) : 836–50. http://dx.doi.org/10.1177/0361198119846461.
Texte intégralCao, Houwei, David G. Cooper, Michael K. Keutmann, Ruben C. Gur, Ani Nenkova et Ragini Verma. « CREMA-D : Crowd-Sourced Emotional Multimodal Actors Dataset ». IEEE Transactions on Affective Computing 5, no 4 (1 octobre 2014) : 377–90. http://dx.doi.org/10.1109/taffc.2014.2336244.
Texte intégralMasud, Mehedi, Parminder Singh, Gurjot Singh Gaba, Avinash Kaur, Roobaea Alrobaea Alghamdi, Mubarak Alrashoud et Salman Ali Alqahtani. « CROWD : Crow Search and Deep Learning based Feature Extractor for Classification of Parkinson’s Disease ». ACM Transactions on Internet Technology 21, no 3 (9 juin 2021) : 1–18. http://dx.doi.org/10.1145/3418500.
Texte intégralXiang, Jun, et Na Liu. « Crowd Density Estimation Method Using Deep Learning for Passenger Flow Detection System in Exhibition Center ». Scientific Programming 2022 (18 février 2022) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1990951.
Texte intégralMiao, Yunqi, Zijia Lin, Guiguang Ding et Jungong Han. « Shallow Feature Based Dense Attention Network for Crowd Counting ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 07 (3 avril 2020) : 11765–72. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i07.6848.
Texte intégralBhuiyan, Md Roman, Junaidi Abdullah, Noramiza Hashim, Fahmid Al Farid, Mohd Ali Samsudin, Norra Abdullah et Jia Uddin. « Hajj pilgrimage video analytics using CNN ». Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 10, no 5 (1 octobre 2021) : 2598–606. http://dx.doi.org/10.11591/eei.v10i5.2361.
Texte intégralLarson, Martha, Mohammad Soleymani, Maria Eskevich, Pavel Serdyukov, Roeland Ordelman et Gareth Jones. « The Community and the Crowd : Multimedia Benchmark Dataset Development ». IEEE MultiMedia 19, no 3 (juillet 2012) : 15–23. http://dx.doi.org/10.1109/mmul.2012.27.
Texte intégralTahira, Memoona, Sobas Mehboob, Anis U. Rahman et Omar Arif. « CrowdFix : An Eyetracking Dataset of Real Life Crowd Videos ». IEEE Access 7 (2019) : 179002–9. http://dx.doi.org/10.1109/access.2019.2956840.
Texte intégralZhang, Jun, Jiaze Liu et Zhizhong Wang. « Convolutional Neural Network for Crowd Counting on Metro Platforms ». Symmetry 13, no 4 (17 avril 2021) : 703. http://dx.doi.org/10.3390/sym13040703.
Texte intégralMazzeo, Pier Luigi, Riccardo Contino, Paolo Spagnolo, Cosimo Distante, Ettore Stella, Massimiliano Nitti et Vito Renò. « MH-MetroNet—A Multi-Head CNN for Passenger-Crowd Attendance Estimation ». Journal of Imaging 6, no 7 (2 juillet 2020) : 62. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging6070062.
Texte intégralIkeda, Kazushi, et Keiichiro Hoashi. « Utilizing Crowdsourced Asynchronous Chat for Efficient Collection of Dialogue Dataset ». Proceedings of the AAAI Conference on Human Computation and Crowdsourcing 6 (15 juin 2018) : 60–69. http://dx.doi.org/10.1609/hcomp.v6i1.13321.
Texte intégralFerryman, James, et Anna-Louise Ellis. « Performance evaluation of crowd image analysis using the PETS2009 dataset ». Pattern Recognition Letters 44 (juillet 2014) : 3–15. http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2014.01.005.
Texte intégralGuo, Chunsheng, Hanwen Lin, Zhen He, Xiaohu Shu et Xuguang Zhang. « Crowd Abnormal Event Detection Based on Sparse Coding ». International Journal of Humanoid Robotics 16, no 04 (août 2019) : 1941005. http://dx.doi.org/10.1142/s0219843619410056.
Texte intégralCoviello, Luca, Marco Cristoforetti, Giuseppe Jurman et Cesare Furlanello. « GBCNet : In-Field Grape Berries Counting for Yield Estimation by Dilated CNNs ». Applied Sciences 10, no 14 (16 juillet 2020) : 4870. http://dx.doi.org/10.3390/app10144870.
Texte intégralBilal, Muhammad, Mohsen Marjani, Ibrahim Abaker Targio Hashem, Abdullah Gani, Misbah Liaqat et Kwangman Ko. « Profiling and Predicting the Cumulative Helpfulness (Quality) of Crowd-Sourced Reviews ». Information 10, no 10 (24 septembre 2019) : 295. http://dx.doi.org/10.3390/info10100295.
Texte intégralLuo, Hongling, Jun Sang, Weiqun Wu, Hong Xiang, Zhili Xiang, Qian Zhang et Zhongyuan Wu. « A High-Density Crowd Counting Method Based on Convolutional Feature Fusion ». Applied Sciences 8, no 12 (23 novembre 2018) : 2367. http://dx.doi.org/10.3390/app8122367.
Texte intégralShati, Narjis Mezaal. « Anomalous Behavior Detection Using the Geometrical Complex Moments in Crowd Scenes of Smart Surveillance Systems ». Al-Mustansiriyah Journal of Science 28, no 3 (3 juillet 2018) : 174. http://dx.doi.org/10.23851/mjs.v28i3.35.
Texte intégralZhang, Jun, Gaoyi Zhu et Zhizhong Wang. « Multi-Column Atrous Convolutional Neural Network for Counting Metro Passengers ». Symmetry 12, no 4 (24 avril 2020) : 682. http://dx.doi.org/10.3390/sym12040682.
Texte intégralLalit, Ruchika, et Ravindra Kumar Purwar. « Crowd Abnormality Detection Using Optical Flow and GLCM-Based Texture Features ». Journal of Information Technology Research 15, no 1 (janvier 2022) : 1–15. http://dx.doi.org/10.4018/jitr.2022010110.
Texte intégralGretz, Shai, Roni Friedman, Edo Cohen-Karlik, Assaf Toledo, Dan Lahav, Ranit Aharonov et Noam Slonim. « A Large-Scale Dataset for Argument Quality Ranking : Construction and Analysis ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 05 (3 avril 2020) : 7805–13. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i05.6285.
Texte intégralSetti, Francesco, Davide Conigliaro, Paolo Rota, Chiara Bassetti, Nicola Conci, Nicu Sebe et Marco Cristani. « The S-Hock dataset : A new benchmark for spectator crowd analysis ». Computer Vision and Image Understanding 159 (juin 2017) : 47–58. http://dx.doi.org/10.1016/j.cviu.2017.01.003.
Texte intégralAbir, Intiaz, Hasan Firdaus Mohd Zaki et Azhar Mohd Ibrahim. « EVALUATION OF SIMULTANEOUS IDENTITY, AGE AND GENDER RECOGNITION FOR CROWD FACE MONITORING ». ASEAN Engineering Journal 13, no 1 (28 février 2023) : 11–20. http://dx.doi.org/10.11113/aej.v13.17612.
Texte intégralKölle, M., V. Walter, S. Schmohl et U. Soergel. « HYBRID ACQUISITION OF HIGH QUALITY TRAINING DATA FOR SEMANTIC SEGMENTATION OF 3D POINT CLOUDS USING CROWD-BASED ACTIVE LEARNING ». ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences V-2-2020 (3 août 2020) : 501–8. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-v-2-2020-501-2020.
Texte intégralValeri, Beatrice, Shady Elbassuoni et Sihem Amer-Yahia. « Acquiring Reliable Ratings from the Crowd ». Proceedings of the AAAI Conference on Human Computation and Crowdsourcing 3 (23 septembre 2015) : 40–41. http://dx.doi.org/10.1609/hcomp.v3i1.13261.
Texte intégralGhadi, Yazeed Yasin, Israr Akhter, Hanan Aljuaid, Munkhjargal Gochoo, Suliman A. Alsuhibany, Ahmad Jalal et Jeongmin Park. « Extrinsic Behavior Prediction of Pedestrians via Maximum Entropy Markov Model and Graph-Based Features Mining ». Applied Sciences 12, no 12 (12 juin 2022) : 5985. http://dx.doi.org/10.3390/app12125985.
Texte intégralRos-Candeira, Andrea, Ricardo Moreno-Llorca, Domingo Alcaraz-Segura, Francisco Javier Bonet-García et Ana Sofia Vaz. « Social media photo content for Sierra Nevada : a dataset to support the assessment of cultural ecosystem services in protected areas ». Nature Conservation 38 (13 mars 2020) : 1–12. http://dx.doi.org/10.3897/natureconservation.38.38325.
Texte intégralRos-Candeira, Andrea, Ricardo Moreno-Llorca, Domingo Alcaraz-Segura, Francisco Javier Bonet-García et Ana Sofia Vaz. « Social media photo content for Sierra Nevada : a dataset to support the assessment of cultural ecosystem services in protected areas ». Nature Conservation 38 (13 mars 2020) : 1–12. http://dx.doi.org/10.3897/neobiota.38.38325.
Texte intégralBurtsev, Mikhail, et Varvara Logacheva. « Conversational Intelligence Challenge : Accelerating Research with Crowd Science and Open Source ». AI Magazine 41, no 3 (14 septembre 2020) : 18–27. http://dx.doi.org/10.1609/aimag.v41i3.5324.
Texte intégralN, Sandeep, Ragul N.S, Nikil Dhas P et Vaishnavi V. « Congestion Control early warning system using Deep Learning ». International Journal of Computer Communication and Informatics 3, no 2 (30 octobre 2021) : 35–50. http://dx.doi.org/10.34256/ijcci2124.
Texte intégralPetrén Bach Hansen, Victor, et Anders Søgaard. « What Do You Mean ‘Why?’ : Resolving Sluices in Conversations ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 05 (3 avril 2020) : 7887–94. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i05.6295.
Texte intégralZhu, Rui, Kangning Yin, Hang Xiong, Hailian Tang et Guangqiang Yin. « Masked Face Detection Algorithm in the Dense Crowd Based on Federated Learning ». Wireless Communications and Mobile Computing 2021 (4 octobre 2021) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2021/8586016.
Texte intégralStylianou, Abby, Hong Xuan, Maya Shende, Jonathan Brandt, Richard Souvenir et Robert Pless. « Hotels-50K : A Global Hotel Recognition Dataset ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 726–33. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.3301726.
Texte intégralPatterson, Genevieve, Grant Van Horn, Serge Belongie, Pietro Perona et James Hays. « Tropel : Crowdsourcing Detectors with Minimal Training ». Proceedings of the AAAI Conference on Human Computation and Crowdsourcing 3 (23 septembre 2015) : 150–59. http://dx.doi.org/10.1609/hcomp.v3i1.13224.
Texte intégralMayo, Hugo, Alastair Shipman, Daniele Giunchi, Riccardo Bovo, Anthony Steed et Thomas Heinis. « VR Toolkit for Identifying Group Characteristics ». Collective Dynamics 6 (3 février 2022) : 1. http://dx.doi.org/10.17815/cd.2021.119.
Texte intégralCsönde, Gergely, Yoshihide Sekimoto et Takehiro Kashiyama. « Crowd Counting with Semantic Scene Segmentation in Helicopter Footage ». Sensors 20, no 17 (27 août 2020) : 4855. http://dx.doi.org/10.3390/s20174855.
Texte intégralHameed, Mazhar, Fengbao Yang, Muhammad Imran Ghafoor, Fawwad Hassan Jaskani, Umar Islam, Muhammad Fayaz et Gulzar Mehmood. « IOTA-Based Mobile Crowd Sensing : Detection of Fake Sensing Using Logit-Boosted Machine Learning Algorithms ». Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (23 avril 2022) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6274114.
Texte intégralAbdullah, Faisal, Yazeed Yasin Ghadi, Munkhjargal Gochoo, Ahmad Jalal et Kibum Kim. « Multi-Person Tracking and Crowd Behavior Detection via Particles Gradient Motion Descriptor and Improved Entropy Classifier ». Entropy 23, no 5 (18 mai 2021) : 628. http://dx.doi.org/10.3390/e23050628.
Texte intégralHe, Eric, Fan Bai, Curtis Hay, Jinzhu Chen et Vijayakumar Bhagavatula. « A Map Inference Approach Using Signal Processing from Crowd-sourced GPS Data ». ACM Transactions on Spatial Algorithms and Systems 7, no 2 (février 2021) : 1–23. http://dx.doi.org/10.1145/3431785.
Texte intégralNie, Pei, Cien Fan, Lian Zou, Liqiong Chen et Xiaopeng Li. « Crowd Counting Guided by Attention Network ». Information 11, no 12 (4 décembre 2020) : 567. http://dx.doi.org/10.3390/info11120567.
Texte intégralCourty, Nicolas, Pierre Allain, Clement Creusot et Thomas Corpetti. « Using the Agoraset dataset : Assessing for the quality of crowd video analysis methods ». Pattern Recognition Letters 44 (juillet 2014) : 161–70. http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2014.01.004.
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