Littérature scientifique sur le sujet « Invariant Object Recognition »
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Articles de revues sur le sujet "Invariant Object Recognition"
Wood, Justin N., et Samantha M. W. Wood. « The development of newborn object recognition in fast and slow visual worlds ». Proceedings of the Royal Society B : Biological Sciences 283, no 1829 (27 avril 2016) : 20160166. http://dx.doi.org/10.1098/rspb.2016.0166.
Texte intégralIsik, Leyla, Ethan M. Meyers, Joel Z. Leibo et Tomaso Poggio. « The dynamics of invariant object recognition in the human visual system ». Journal of Neurophysiology 111, no 1 (1 janvier 2014) : 91–102. http://dx.doi.org/10.1152/jn.00394.2013.
Texte intégralDiCarlo, James J., et David D. Cox. « Untangling invariant object recognition ». Trends in Cognitive Sciences 11, no 8 (août 2007) : 333–41. http://dx.doi.org/10.1016/j.tics.2007.06.010.
Texte intégralStejskal, Tomáš. « 2D-Shape Analysis Using Shape Invariants ». Applied Mechanics and Materials 613 (août 2014) : 452–57. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.613.452.
Texte intégralSchurgin, Mark, et Jonathan Flombaum. « Invariant object recognition enhanced by object persistence ». Journal of Vision 15, no 12 (1 septembre 2015) : 239. http://dx.doi.org/10.1167/15.12.239.
Texte intégralCox, David D., Philip Meier, Nadja Oertelt et James J. DiCarlo. « 'Breaking' position-invariant object recognition ». Nature Neuroscience 8, no 9 (7 août 2005) : 1145–47. http://dx.doi.org/10.1038/nn1519.
Texte intégralRolls, Edmund T., et Simon M. Stringer. « Invariant visual object recognition : A model, with lighting invariance ». Journal of Physiology-Paris 100, no 1-3 (juillet 2006) : 43–62. http://dx.doi.org/10.1016/j.jphysparis.2006.09.004.
Texte intégralCHAN, LAI-WAN. « NEURAL NETWORKS FOR COLLECTIVE TRANSLATIONAL INVARIANT OBJECT RECOGNITION ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 06, no 01 (avril 1992) : 143–56. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001492000084.
Texte intégralSufi karimi, Hiwa, et Karim Mohammadi. « Rotational invariant biologically inspired object recognition ». IET Image Processing 14, no 15 (décembre 2020) : 3762–73. http://dx.doi.org/10.1049/iet-ipr.2019.1621.
Texte intégralKim, Kye-Kyung, Jae-Hong Kim et Jae-Yun Lee. « Illumination and Rotation Invariant Object Recognition ». Journal of the Korea Contents Association 12, no 11 (28 novembre 2012) : 1–8. http://dx.doi.org/10.5392/jkca.2012.12.11.001.
Texte intégralThèses sur le sujet "Invariant Object Recognition"
Srestasathiern, Panu. « View Invariant Planar-Object Recognition ». The Ohio State University, 2008. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1420564069.
Texte intégralTonge, Ashwini Kishor. « Object Recognition Using Scale-Invariant Chordiogram ». Thesis, University of North Texas, 2017. https://digital.library.unt.edu/ark:/67531/metadc984116/.
Texte intégralDahmen, Jörg. « Invariant image object recognition using Gaussian mixture densities ». [S.l.] : [s.n.], 2001. http://deposit.ddb.de/cgi-bin/dokserv?idn=964586940.
Texte intégralBooth, Michael C. A. « Temporal lobe mechanisms for view-invariant object recognition ». Thesis, University of Oxford, 1998. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.299094.
Texte intégralHsu, Tao-i. « Affine invariant object recognition by voting match techniques ». Thesis, Monterey, California. Naval Postgraduate School, 1988. http://hdl.handle.net/10945/22865.
Texte intégralThis thesis begins with a general survey of different model based systems for object recognition. The advantage and disadvantage of those systems are discussed. A system is then selected for study because of its effective Affine invariant matching [Ref. 1] characteristic. This system involves two separate phases, the modeling and the recognition. One is done off-line and the other is done on-line. A Hashing technique is implemented to achieve fast accessing and voting. Different test data sets are used in experiments to illustrate the recognition capabilities of this system. This demonstrates the capabilities of partial match, recognizing objects under similarity transformation applied to the models, and the results of noise perturbation. The testing results are discussed, and related experiences and recommendations are presented.
http://archive.org/details/affineinvarianto00hsut
Captain, Taiwan Republic of China Army
Robinson, Leigh. « Invariant object recognition : biologically plausible and machine learning approaches ». Thesis, University of Warwick, 2015. http://wrap.warwick.ac.uk/83167/.
Texte intégralAllan, Moray. « Sprite learning and object category recognition using invariant features ». Thesis, University of Edinburgh, 2007. http://hdl.handle.net/1842/2430.
Texte intégralBone, Peter. « Fully invariant object recognition and tracking from cluttered scenes ». Thesis, University of Sussex, 2007. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.444109.
Texte intégralBanarse, D. S. « A generic neural network architecture for deformation invariant object recognition ». Thesis, Bangor University, 1997. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.362146.
Texte intégralSim, Hak Chuah. « Invariant object matching with a modified dynamic link network ». Thesis, University of Southampton, 1999. https://eprints.soton.ac.uk/256269/.
Texte intégralLivres sur le sujet "Invariant Object Recognition"
Object recognition through invariant indexing. Oxford : Oxford University Press, 1995.
Trouver le texte intégralLamdan, Yehezkel. Object recognition by affine invariant matching. New York : Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University, 1988.
Trouver le texte intégralGrace, Alan Edward. Adaptive segmentation for aspect invariant object recognition. Birmingham : Universityof Birmingham, 1993.
Trouver le texte intégralHsu, Tao-i. Affine invariant object recognition by voting match techniques. Monterey, Calif : Naval Postgraduate School, 1988.
Trouver le texte intégralKyrki, Ville. Local and global feature extraction for invariant object recognition. Lappeenranta, Finland : Lappeenranta University of Technology, 2002.
Trouver le texte intégralSoucek, Branko. Fast learning and invariant object recognition : The sixth-generation breakthrough. New York : Wiley, 1992.
Trouver le texte intégralGroup, IRIS, dir. Fast learning and invariant object recognition : The sixth-generation breakthrough. New York : Wiley, 1992.
Trouver le texte intégralLee, Raymond Shu Tak. Invariant object recognition based on elastic graph matching : Theory and applications. Amsterdam : IOS Press, 2003.
Trouver le texte intégralReiss, Thomas H. Recognizing planar objects using invariant image features. Berlin : Springer-Verlag, 1993.
Trouver le texte intégralRothwell, C. a. Object Recognition Through Invariant Indexing. Oxford University Press, 1995.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Invariant Object Recognition"
Rodrigues, João, et J. M. Hans du Buf. « Invariant Multi-scale Object Categorisation and Recognition ». Dans Pattern Recognition and Image Analysis, 459–66. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2007. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-72847-4_59.
Texte intégralBart, Evgeniy, Evgeny Byvatov et Shimon Ullman. « View-Invariant Recognition Using Corresponding Object Fragments ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 152–65. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-24671-8_12.
Texte intégralBen-Arie, Jezekiel, et Zhiqian Wang. « Gabor kernels for affine—invariant object recognition ». Dans Gabor Analysis and Algorithms, 409–26. Boston, MA : Birkhäuser Boston, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-2016-9_14.
Texte intégralVillamizar, Michael, Alberto Sanfeliu et Juan Andrade-Cetto. « Orientation Invariant Features for Multiclass Object Recognition ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 655–64. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/11892755_68.
Texte intégralWechsler, Harry. « Network Representations and Match Filters for Invariant Object Recognition ». Dans Pattern Recognition Theory and Applications, 269–76. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 1987. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-83069-3_21.
Texte intégralYang, Mingqiang, Kidiyo Kpalma et Joseph Ronsin. « Shape-Based Invariant Feature Extraction for Object Recognition ». Dans Advances in Reasoning-Based Image Processing Intelligent Systems, 255–314. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-24693-7_9.
Texte intégralLi, Zhenxiao, et Liqing Zhang. « Affine Invariant Topic Model for Generic Object Recognition ». Dans Advances in Neural Networks - ISNN 2010, 152–61. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-13318-3_20.
Texte intégralTeo, Choon Hui, et Yong Haur Tay. « Invariant Object Recognition Using Circular Pairwise Convolutional Networks ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 1232–36. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-36668-3_167.
Texte intégralChen, Guangyi, Tien Dai Bui, Adam Krzyzak et Yongjia Zhao. « Invariant Object Recognition Using Radon and Fourier Transforms ». Dans Advances in Neural Networks – ISNN 2013, 650–56. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-39065-4_78.
Texte intégralPatekar, Rahul, et Abhijeet Nandedkar. « Distance Invariant RGB-D Object Recognition Using DSMS System ». Dans Communications in Computer and Information Science, 135–48. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-6315-7_11.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Invariant Object Recognition"
Jouan, Alexandre, et Henri H. Arsenault. « Invariant principal components for pattern recognition ». Dans OSA Annual Meeting. Washington, D.C. : Optica Publishing Group, 1987. http://dx.doi.org/10.1364/oam.1987.ma1.
Texte intégralSrestasathiern, Panu, et Alper Yilmaz. « View invariant object recognition ». Dans 2008 19th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/icpr.2008.4761238.
Texte intégralYu, Francis T. S., Xiaoyang Li, Eddy Tam et Don A. Gregory. « Joint transformation correlation implementation of the circular harmonic expansion for pattern recognition ». Dans OSA Annual Meeting. Washington, D.C. : Optica Publishing Group, 1988. http://dx.doi.org/10.1364/oam.1988.mv7.
Texte intégralLejeune, Claude, Young Sheng et Henri H. Arsenault. « Optoneural system for invariant pattern recognition ». Dans OSA Annual Meeting. Washington, D.C. : Optica Publishing Group, 1991. http://dx.doi.org/10.1364/oam.1991.mii2.
Texte intégralStiller, Peter F. « Global invariant methods for object recognition ». Dans International Symposium on Optical Science and Technology, sous la direction de Longin J. Latecki, David M. Mount, Angela Y. Wu et Robert A. Melter. SPIE, 2001. http://dx.doi.org/10.1117/12.447278.
Texte intégralSheng, Yunlong, et Henri H. Arsenault. « Shift invariant Fourier-Mellin features for pattern recognition ». Dans OSA Annual Meeting. Washington, D.C. : Optica Publishing Group, 1988. http://dx.doi.org/10.1364/oam.1988.fp6.
Texte intégralLi, Bingcheng. « Mask size independent and orientation invariant object finding ». Dans Automatic Target Recognition XXVIII, sous la direction de Firooz A. Sadjadi et Abhijit Mahalanobis. SPIE, 2018. http://dx.doi.org/10.1117/12.2305571.
Texte intégralRaytchev, Bisser, Tetsuya Mino, Toru Tamaki et Kazufumi Kaneda. « View-Invariant Object Recognition with Visibility Maps ». Dans 2010 20th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/icpr.2010.260.
Texte intégralUrolagin, Siddhaling, K. V. Prema et N. V. Subba Reddy. « Rotation invariant object recognition using Gabor filters ». Dans 2010 5th International Conference on Industrial and Information Systems (ICIIS). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/iciinfs.2010.5578669.
Texte intégralGanesharajah, B., S. Mahesan et U. A. J. Pinidiyaarachchi. « Robust invariant descriptors for visual object recognition ». Dans 2011 IEEE 6th International Conference on Industrial and Information Systems (ICIIS). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/iciinfs.2011.6038059.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Invariant Object Recognition"
Nagao, Kenji, et Eric Grimson. Object Recognition by Alignment Using Invariant Projections of Planar Surfaces. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, décembre 1994. http://dx.doi.org/10.21236/ada279841.
Texte intégralVoils, Danny. Scale Invariant Object Recognition Using Cortical Computational Models and a Robotic Platform. Portland State University Library, janvier 2000. http://dx.doi.org/10.15760/etd.632.
Texte intégralKim, Dae-Shik. Predictive Coding Strategies for Invariant Object Recognition and Volitional Motion Control in Neuromorphic Agents. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, septembre 2015. http://dx.doi.org/10.21236/ada626818.
Texte intégralSerre, Thomas, et Maximilian Riesenhuber. Realistic Modeling of Simple and Complex Cell Tuning in the HMAX Model, and Implications for Invariant Object Recognition in Cortex. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, juillet 2004. http://dx.doi.org/10.21236/ada459692.
Texte intégralWeiss, Isaac. Geometric Invariants and Object Recognition. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, août 1992. http://dx.doi.org/10.21236/ada255317.
Texte intégralLogothetis, Nikos K., Thomas Vetter, Anya Hurlbert et Tomaso Poggio. View-Based Models of 3D Object Recognition and Class-Specific Invariance. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, avril 1994. http://dx.doi.org/10.21236/ada279858.
Texte intégralKokurina, O. Yu. VIABILITY AND RESILIENCE OF THE MODERN STATE : PATTERNS OF PUBLIC-LEGAL ADMINISTRATION AND REGULATION. Kokurina O.Yu., février 2022. http://dx.doi.org/10.12731/kokurina-21-011-31155.
Texte intégral