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Zheng, Xianwei, Yuan Yan Tang, Jiantao Zhou, Jianjia Pan, Shouzhi Yang, Youfa Li et Patrick S. P. Wang. « Multi-Level Downsampling of Graph Signals via Improved Maximum Spanning Trees ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 33, no 03 (19 février 2019) : 1958005. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001419580059.
Texte intégralLiao, Kefei, Zerui Yu, Ningbo Xie et Junzheng Jiang. « Joint Estimation of Azimuth and Distance for Far-Field Multi Targets Based on Graph Signal Processing ». Remote Sensing 14, no 5 (24 février 2022) : 1110. http://dx.doi.org/10.3390/rs14051110.
Texte intégralYankelevsky, Yael, et Michael Elad. « Finding GEMS : Multi-Scale Dictionaries For High-Dimensional Graph Signals ». IEEE Transactions on Signal Processing 67, no 7 (1 avril 2019) : 1889–901. http://dx.doi.org/10.1109/tsp.2019.2899822.
Texte intégralJian, Xingchao, Feng Ji et Wee Peng Tay. « Generalizing Graph Signal Processing : High Dimensional Spaces, Models and Structures ». Foundations and Trends® in Signal Processing 17, no 3 (2023) : 209–90. http://dx.doi.org/10.1561/2000000119.
Texte intégralXiong, Chao, Wen Li, Yun Liu et Minghui Wang. « Multi-Dimensional Edge Features Graph Neural Network on Few-Shot Image Classification ». IEEE Signal Processing Letters 28 (2021) : 573–77. http://dx.doi.org/10.1109/lsp.2021.3061978.
Texte intégralMathur, Priyanka, et Vijay Kumar Chakka. « Graph Signal Processing Based Cross-Subject Mental Task Classification Using Multi-Channel EEG Signals ». IEEE Sensors Journal 22, no 8 (15 avril 2022) : 7971–78. http://dx.doi.org/10.1109/jsen.2022.3156152.
Texte intégralPark, Han-Mu, et Kuk-Jin Yoon. « Exploiting multi-layer graph factorization for multi-attributed graph matching ». Pattern Recognition Letters 127 (novembre 2019) : 85–93. http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2018.09.024.
Texte intégralRakhimberdina, Zarina, Xin Liu et Tsuyoshi Murata. « Population Graph-Based Multi-Model Ensemble Method for Diagnosing Autism Spectrum Disorder ». Sensors 20, no 21 (22 octobre 2020) : 6001. http://dx.doi.org/10.3390/s20216001.
Texte intégralLi, Shuang, Bing Liu et Chen Zhang. « Regularized Embedded Multiple Kernel Dimensionality Reduction for Mine Signal Processing ». Computational Intelligence and Neuroscience 2016 (2016) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2016/4920670.
Texte intégralOselio, Brandon, Alex Kulesza et Alfred O. Hero. « Multi-Layer Graph Analysis for Dynamic Social Networks ». IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing 8, no 4 (août 2014) : 514–23. http://dx.doi.org/10.1109/jstsp.2014.2328312.
Texte intégralLézoray, Olivier. « Hierarchical morphological graph signal multi-layer decomposition for editing applications ». IET Image Processing 14, no 8 (19 juin 2020) : 1549–60. http://dx.doi.org/10.1049/iet-ipr.2019.0576.
Texte intégralLi, Yuzhong, Wenming Tang et Guixiong Liu. « HPEFT for Hierarchical Heterogeneous Multi-DAG in a Multigroup Scan UPA System ». Electronics 8, no 5 (5 mai 2019) : 498. http://dx.doi.org/10.3390/electronics8050498.
Texte intégralZhang, Guoxing, Haixiao Wang et Yuanpu Yin. « Multi-type Parameter Prediction of Traffic Flow Based on Time-space Attention Graph Convolutional Network ». International Journal of Circuits, Systems and Signal Processing 15 (11 août 2021) : 902–12. http://dx.doi.org/10.46300/9106.2021.15.97.
Texte intégralMehta, Sumet, Bi-Sheng Zhan et Xiang-Jun Shen. « Weighted Neighborhood Preserving Ensemble Embedding ». Electronics 8, no 2 (16 février 2019) : 219. http://dx.doi.org/10.3390/electronics8020219.
Texte intégralSlota, George M., Cameron Root, Karen Devine, Kamesh Madduri et Sivasankaran Rajamanickam. « Scalable, Multi-Constraint, Complex-Objective Graph Partitioning ». IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems 31, no 12 (1 décembre 2020) : 2789–801. http://dx.doi.org/10.1109/tpds.2020.3002150.
Texte intégralHuang, Yanquan, Haoliang Yuan et Loi Lei Lai. « Latent multi-view semi-supervised classification by using graph learning ». International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing 18, no 05 (20 juin 2020) : 2050039. http://dx.doi.org/10.1142/s0219691320500393.
Texte intégralLiu, Zhi, Jixin Bian, Deju Zhang, Yang Chen, Guojiang Shen et Xiangjie Kong. « Dynamic Multi-View Coupled Graph Convolution Network for Urban Travel Demand Forecasting ». Electronics 11, no 16 (21 août 2022) : 2620. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11162620.
Texte intégralTugnait, Jitendra K. « Sparse-Group Lasso for Graph Learning From Multi-Attribute Data ». IEEE Transactions on Signal Processing 69 (2021) : 1771–86. http://dx.doi.org/10.1109/tsp.2021.3057699.
Texte intégralTugnait, Jitendra K. « Deviance Tests for Graph Estimation From Multi-Attribute Gaussian Data ». IEEE Transactions on Signal Processing 68 (2020) : 5632–47. http://dx.doi.org/10.1109/tsp.2020.3023575.
Texte intégralIoannidis, Vassilis N., Antonio G. Marques et Georgios B. Giannakis. « Tensor Graph Convolutional Networks for Multi-Relational and Robust Learning ». IEEE Transactions on Signal Processing 68 (2020) : 6535–46. http://dx.doi.org/10.1109/tsp.2020.3028495.
Texte intégralRahimi, Sahere, Ali Aghagolzadeh et Mehdi Ezoji. « Human action recognition based on the Grassmann multi-graph embedding ». Signal, Image and Video Processing 13, no 2 (6 septembre 2018) : 271–79. http://dx.doi.org/10.1007/s11760-018-1354-1.
Texte intégralZhang, Dongxiao, Pierre-Marc Jodoin, Cuihua Li, Yundong Wu et Guorong Cai. « Novel Graph Cuts Method for Multi-Frame Super-Resolution ». IEEE Signal Processing Letters 22, no 12 (décembre 2015) : 2279–83. http://dx.doi.org/10.1109/lsp.2015.2477079.
Texte intégralEdwards, Michael, Xianghua Xie, Robert I. Palmer, Gary K. L. Tam, Rob Alcock et Carl Roobottom. « Graph convolutional neural network for multi-scale feature learning ». Computer Vision and Image Understanding 194 (mai 2020) : 102881. http://dx.doi.org/10.1016/j.cviu.2019.102881.
Texte intégralZhang, Jingwei, Zhongdao Wang, Yali Li et Shengjin Wang. « Node-Adaptive Multi-Graph Fusion Using Extreme Value Theory ». IEEE Signal Processing Letters 27 (2020) : 351–55. http://dx.doi.org/10.1109/lsp.2020.2970811.
Texte intégralLi, Guodong, Xvan Qin, He Liu, Kaiyuan Jiang et Aili Wang. « Modulation Recognition of Digital Signal Using Graph Feature and Improved K-Means ». Electronics 11, no 20 (13 octobre 2022) : 3298. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11203298.
Texte intégralLi, Han, Xinyu Wang, Zhongguo Yang, Sikandar Ali, Ning Tong et Samad Baseer. « Correlation-Based Anomaly Detection Method for Multi-sensor System ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (31 mai 2022) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2022/4756480.
Texte intégralAkbarian, Behnaz, et Abbas Erfanian. « A framework for seizure detection using effective connectivity, graph theory, and multi-level modular network ». Biomedical Signal Processing and Control 59 (mai 2020) : 101878. http://dx.doi.org/10.1016/j.bspc.2020.101878.
Texte intégralXia, Wei, Junbin Chen et Lisha Yu. « Distributed Adaptive Multi-Task Learning Based on Partially Observed Graph Signals ». IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks 7 (2021) : 522–38. http://dx.doi.org/10.1109/tsipn.2021.3101109.
Texte intégralLi, Juan-Hui, Chang-Dong Wang, Pei-Zhen Li et Jian-Huang Lai. « Discriminative metric learning for multi-view graph partitioning ». Pattern Recognition 75 (mars 2018) : 199–213. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2017.06.012.
Texte intégralWu, Jiaxin, Sheng-hua Zhong et Yan Liu. « Dynamic graph convolutional network for multi-video summarization ». Pattern Recognition 107 (novembre 2020) : 107382. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2020.107382.
Texte intégralGutiérrez-Gómez, Leonardo, Alexandre Bovet et Jean-Charles Delvenne. « Multi-Scale Anomaly Detection on Attributed Networks ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 01 (3 avril 2020) : 678–85. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i01.5409.
Texte intégralKhachan, Mohammed, Patrick Chenin et Hafsa Deddi. « Polyhedral Representation and Adjacency Graph in n-dimensional Digital Images ». Computer Vision and Image Understanding 79, no 3 (septembre 2000) : 428–41. http://dx.doi.org/10.1006/cviu.2000.0859.
Texte intégralTugnait, Jitendra. « Corrections to “Sparse-Group Lasso for Graph Learning From Multi-Attribute Data” ». IEEE Transactions on Signal Processing 69 (2021) : 4758. http://dx.doi.org/10.1109/tsp.2021.3104727.
Texte intégralKadambari, Sai Kiran, et Sundeep Prabhakar Chepuri. « Product Graph Learning From Multi-Domain Data With Sparsity and Rank Constraints ». IEEE Transactions on Signal Processing 69 (2021) : 5665–80. http://dx.doi.org/10.1109/tsp.2021.3115947.
Texte intégralLiu, Guohua, et Jianchun Duan. « RGB-D image segmentation using superpixel and multi-feature fusion graph theory ». Signal, Image and Video Processing 14, no 6 (17 février 2020) : 1171–79. http://dx.doi.org/10.1007/s11760-020-01647-x.
Texte intégralGU, JIANPING, LI ZHANG et CUN CHENG. « DYNAMIC GRAPH MERGING FOR IMAGE SEGMENTATION ». International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing 11, no 06 (novembre 2013) : 1350051. http://dx.doi.org/10.1142/s0219691313500513.
Texte intégralSun, Ning, Ling Leng, Jixin Liu et Guang Han. « Multi-stream slowFast graph convolutional networks for skeleton-based action recognition ». Image and Vision Computing 109 (mai 2021) : 104141. http://dx.doi.org/10.1016/j.imavis.2021.104141.
Texte intégralCao, Pingping, Pengpeng Chen et Qiang Niu. « Multi-label image recognition with two-stream dynamic graph convolution networks ». Image and Vision Computing 113 (septembre 2021) : 104238. http://dx.doi.org/10.1016/j.imavis.2021.104238.
Texte intégralWan, Jianwu, Liang Niu, Bing Bai et Hongyuan Wang. « Graph Regularized Deep Discrete Hashing for Multi-Label Image Retrieval ». IEEE Signal Processing Letters 27 (2020) : 1994–98. http://dx.doi.org/10.1109/lsp.2020.3034538.
Texte intégralHuang, Shudong, Zhao Kang, Ivor W. Tsang et Zenglin Xu. « Auto-weighted multi-view clustering via kernelized graph learning ». Pattern Recognition 88 (avril 2019) : 174–84. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2018.11.007.
Texte intégralYe, Xulun, et Jieyu Zhao. « Multi-manifold clustering : A graph-constrained deep nonparametric method ». Pattern Recognition 93 (septembre 2019) : 215–27. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2019.04.029.
Texte intégralGu, Xianbin, et Jeremiah D. Deng. « A multi-feature bipartite graph ensemble for image segmentation ». Pattern Recognition Letters 131 (mars 2020) : 98–104. http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2019.12.017.
Texte intégralSaboksayr, Seyed Saman, Gonzalo Mateos et Mujdat Cetin. « Online discriminative graph learning from multi-class smooth signals ». Signal Processing 186 (septembre 2021) : 108101. http://dx.doi.org/10.1016/j.sigpro.2021.108101.
Texte intégralFrishman, Yaniv, et Ayellet Tal. « Multi-Level Graph Layout on the GPU ». IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 13, no 6 (novembre 2007) : 1310–19. http://dx.doi.org/10.1109/tvcg.2007.70580.
Texte intégralLi, Chaoyue, Lian Zou, Cien Fan, Hao Jiang et Yifeng Liu. « Multi-Stage Attention-Enhanced Sparse Graph Convolutional Network for Skeleton-Based Action Recognition ». Electronics 10, no 18 (8 septembre 2021) : 2198. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10182198.
Texte intégralCarrillo, Rafael E., Martin Leblanc, Baptiste Schubnel, Renaud Langou, Cyril Topfel et Pierre-Jean Alet. « High-Resolution PV Forecasting from Imperfect Data : A Graph-Based Solution ». Energies 13, no 21 (3 novembre 2020) : 5763. http://dx.doi.org/10.3390/en13215763.
Texte intégralDeng, Cheng, Rongrong Ji, Dacheng Tao, Xinbo Gao et Xuelong Li. « Weakly Supervised Multi-Graph Learning for Robust Image Reranking ». IEEE Transactions on Multimedia 16, no 3 (avril 2014) : 785–95. http://dx.doi.org/10.1109/tmm.2014.2298841.
Texte intégralHu, Lingyue, Kailong Zhao, Bingo Wing-Kuen Ling et Yuxin Lin. « Activity recognition via correlation coefficients based graph with nodes updated by multi-aggregator approach ». Biomedical Signal Processing and Control 79 (janvier 2023) : 104255. http://dx.doi.org/10.1016/j.bspc.2022.104255.
Texte intégralYu, Tianhang, Minjian Zhao, Jie Zhong, Jian Zhang et Pei Xiao. « Low‐complexity graph‐based turbo equalisation for single‐carrier and multi‐carrier FTN signalling ». IET Signal Processing 11, no 7 (septembre 2017) : 838–45. http://dx.doi.org/10.1049/iet-spr.2016.0251.
Texte intégralCheng, Dawei, Fangzhou Yang, Sheng Xiang et Jin Liu. « Financial time series forecasting with multi-modality graph neural network ». Pattern Recognition 121 (janvier 2022) : 108218. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2021.108218.
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