Littérature scientifique sur le sujet « Robust Object Model »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Sommaire
Consultez les listes thématiques d’articles de revues, de livres, de thèses, de rapports de conférences et d’autres sources académiques sur le sujet « Robust Object Model ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Articles de revues sur le sujet "Robust Object Model"
KIM, SUNGHO, GIJEONG JANG, WANG-HEON LEE et IN SO KWEON. « COMBINED MODEL-BASED 3D OBJECT RECOGNITION ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 19, no 07 (novembre 2005) : 839–52. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001405004368.
Texte intégralDong, Qiujie, Xuedong He, Haiyan Ge, Qin Liu, Aifu Han et Shengzong Zhou. « Improving model drift for robust object tracking ». Multimedia Tools and Applications 79, no 35-36 (7 juillet 2020) : 25801–15. http://dx.doi.org/10.1007/s11042-020-09032-z.
Texte intégralWang, Yong, Xian Wei, Hao Shen, Xuan Tang et Hui Yu. « Adaptive model updating for robust object tracking ». Signal Processing : Image Communication 80 (février 2020) : 115656. http://dx.doi.org/10.1016/j.image.2019.115656.
Texte intégralLee, Hyungtak, Seongju Kang et Kwangsue Chung. « Robust Data Augmentation Generative Adversarial Network for Object Detection ». Sensors 23, no 1 (23 décembre 2022) : 157. http://dx.doi.org/10.3390/s23010157.
Texte intégralABDELLAOUI, Mehrez, et Ali DOUIK. « Robust Object Tracker in Video via Discriminative Model ». Studies in Informatics and Control 28, no 3 (9 octobre 2019) : 337–46. http://dx.doi.org/10.24846/v28i3y201910.
Texte intégralMedley, Daniela O., Carlos Santiago et Jacinto C. Nascimento. « Deep Active Shape Model for Robust Object Fitting ». IEEE Transactions on Image Processing 29 (2020) : 2380–94. http://dx.doi.org/10.1109/tip.2019.2948728.
Texte intégralWei Zhong, Huchuan Lu et Ming-Hsuan Yang. « Robust Object Tracking via Sparse Collaborative Appearance Model ». IEEE Transactions on Image Processing 23, no 5 (mai 2014) : 2356–68. http://dx.doi.org/10.1109/tip.2014.2313227.
Texte intégralNai, Ke, Zhiyong Li, Guiji Li et Shanquan Wang. « Robust Object Tracking via Local Sparse Appearance Model ». IEEE Transactions on Image Processing 27, no 10 (octobre 2018) : 4958–70. http://dx.doi.org/10.1109/tip.2018.2848465.
Texte intégralWang, Chong, et Kai-Qi Huang. « VFM : Visual Feedback Model for Robust Object Recognition ». Journal of Computer Science and Technology 30, no 2 (mars 2015) : 325–39. http://dx.doi.org/10.1007/s11390-015-1526-1.
Texte intégralVajda, Peter, Ivan Ivanov, Lutz Goldmann, Jong-Seok Lee et Touradj Ebrahimi. « Robust Duplicate Detection of 2D and 3D Objects ». International Journal of Multimedia Data Engineering and Management 1, no 3 (juillet 2010) : 19–40. http://dx.doi.org/10.4018/jmdem.2010070102.
Texte intégralThèses sur le sujet "Robust Object Model"
Bazzi, Louay Mohamad Jamil 1974. « Robust algorithms for model-based object recognition and localization ». Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 1999. http://hdl.handle.net/1721.1/9440.
Texte intégralIncludes bibliographical references (p. 86-87).
We consider the problem of model-based object recognition and localization in the presence of noise, spurious features, and occlusion. We address the case where the model is allowed to be transformed by elements in a given space of allowable transformations. Known algorithms for the problem either treat noise very accurately in an unacceptable worst case running time, or may have unreliable output when noise is allowed. We introduce the idea of tolerance which measures the robustness of a recognition and localization method when noise is allowed. We present a collection of algorithms for the problem, each achieving a different degree of tolerance. The main result is a localization algorithm that achieves any desired tolerance in a relatively low order worst case asymptotic running time. The time constant of the algorithm depends on the ratio of the noise bound over the given tolerance bound. The solution we provide is general enough to handle different cases of allowable transformations, such as planar affine transformations, and scaled rigid motions in arbitrary dimensions.
by Louay Mohamad Jamil Bazzi.
S.M.
Bax, Ingo. « Hierarchical feed forward models for robust object recognition ». [S.l.] : [s.n.], 2007. http://deposit.ddb.de/cgi-bin/dokserv?idn=984822666.
Texte intégralSchaich, Rainer Manuel. « Robust model predictive control ». Thesis, University of Oxford, 2017. https://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:94e75a62-a801-47e1-8cb8-668e8309d477.
Texte intégralCheng, Qifeng. « Robust & ; stochastic model predictive control ». Thesis, University of Oxford, 2012. http://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:89da4934-9de7-4142-958e-513065189518.
Texte intégralGastebois, Jérémy. « Contribution à la commande temps réel des robots marcheurs. Application aux stratégies d'évitement des chutes ». Thesis, Poitiers, 2017. http://www.theses.fr/2017POIT2315/document.
Texte intégralBig walking robots are complex multi-joints mechanical systems which crystallize the human will to confer their capabilities on artefacts, one of them being the bipedal locomotion and more especially the balance keeping against external disturbances. This thesis proposes a balance stabilizer under operating conditions displayed on the locomotor system BIP 2000.This anthropomorphic robot has got fifteen electrically actuated degree of freedom and an Industrial controller. A new software has been developed with an object-oriented programming approach in order to propose the modularity required by the emulated and natural human symmetry. This consideration leads to the development of a mathematical tool allowing the computation of every modelling of a serial robot which is the sum of multiple sub robots with already known modelling. The implemented software also enables the robot to run offline generated dynamic walking trajectories and to test the balance stabilizer.We explore in this thesis the feasibility of controlling the center of gravity of a multibody robotic system with electrostatic fields acting on its virtual counterpart in order to guarantee its balance. Experimental results confirm the potential of the proposed approach
Reynaga, Barba Valeria. « Detecting Changes During the Manipulation of an Object Jointly Held by Humans and RobotsDetektera skillnader under manipulationen av ett objekt som gemensamt hålls av människor och robotar ». Thesis, KTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC), 2015. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-174027.
Texte intégralMunoz, Carpintero Diego Alejandro. « Strategies in robust and stochastic model predictive control ». Thesis, University of Oxford, 2014. http://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:2f6bce71-f91f-4d5a-998f-295eff5b089a.
Texte intégralSpoida, Peter. « Robust pricing and hedging beyond one marginal ». Thesis, University of Oxford, 2014. http://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:0315824b-52f7-4e44-9ac6-0a688c49762c.
Texte intégralLee, Sharen Woon Yee. « Bayesian methods for the construction of robust chronologies ». Thesis, University of Oxford, 2012. http://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:49c30401-9442-441f-b6b5-1539817e2c95.
Texte intégralFleming, James. « Robust and stochastic MPC of uncertain-parameter systems ». Thesis, University of Oxford, 2016. https://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:c19ff07c-0756-45f6-977b-9d54a5214310.
Texte intégralLivres sur le sujet "Robust Object Model"
Odincov, Boris. Models and intelligent systems. ru : INFRA-M Academic Publishing LLC., 2020. http://dx.doi.org/10.12737/1060845.
Texte intégralKoslicki, Kathrin. Hylomorphic Relations. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198823803.003.0005.
Texte intégralFarina, Lara. Get a Grip ? The Tactile Object of Handlyng Synne. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198802648.003.0007.
Texte intégralPetersen, Christina. “The Most Assassinated Woman in the World”. University of Illinois Press, 2017. http://dx.doi.org/10.5406/illinois/9780252037689.003.0005.
Texte intégralKlein, Julie Thompson. Beyond Interdisciplinarity. Oxford University Press, 2021. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780197571149.001.0001.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Robust Object Model"
Wang, Liqun, Xuenan Shi, Sunyi Han et Jinchi. « Robust Object Tracking via Improved Mean-Shift Model ». Dans Mobile and Wireless Technologies 2017, 86–93. Singapore : Springer Singapore, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-5281-1_10.
Texte intégralWang, Weijun, et Ramakant Nevatia. « Robust Object Tracking Using Constellation Model with Superpixel ». Dans Computer Vision – ACCV 2012, 191–204. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-37431-9_15.
Texte intégralJurie, Frederic. « Robust hypothesis verification for model based object recognition using Gaussian error model ». Dans Computer Vision — ACCV'98, 440–47. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 1997. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-63931-4_247.
Texte intégralLiu, Guoqi, Haifeng Li et Chenjing Li. « Robust Edge-Based Model with Sparsity Representation for Object Segmentation ». Dans Neural Information Processing, 445–56. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-70090-8_46.
Texte intégralChoi, Seokeon, Junhyun Lee, Yunsung Lee et Alexander Hauptmann. « Robust Long-Term Object Tracking via Improved Discriminative Model Prediction ». Dans Computer Vision – ECCV 2020 Workshops, 602–17. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-68238-5_40.
Texte intégralQiao, Xiaokang, Kaile Su, Zhonglong Zheng, Huawen Liu et Xiaowei He. « Robust Object Tracking Based on Collaborative Model via L2-Norm Minimization ». Dans Communications in Computer and Information Science, 486–500. Singapore : Springer Singapore, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-3002-4_41.
Texte intégralZografos, Vasileios, et Bernard F. Buxton. « Affine Invariant, Model-Based Object Recognition Using Robust Metrics and Bayesian Statistics ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 407–14. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/11559573_51.
Texte intégralPareek, Anshul, Vsudha Arora et Nidhi Arora. « A Robust Surf-Based Online Human Tracking Algorithm Using Adaptive Object Model ». Dans Proceedings of International Conference on Artificial Intelligence and Applications, 543–51. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-4992-2_51.
Texte intégralSeo, Byung-Kuk, et Harald Wuest. « A Direct Method for Robust Model-Based 3D Object Tracking from a Monocular RGB Image ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 551–62. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-49409-8_48.
Texte intégralSinger, David, Dorian Rohner et Dominik Henrich. « Robot-Based Creation of Complete 3D Workpiece Models ». Dans Annals of Scientific Society for Assembly, Handling and Industrial Robotics 2021, 289–99. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-74032-0_24.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Robust Object Model"
Zhou, Zhi, Yue Wang et Eam Khwang Teoh. « Robust object tracking using Bi-model ». Dans 2013 20th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/icip.2013.6738639.
Texte intégralLiu, Qiankun, Qi Chu, Bin Liu et Nenghai Yu. « GSM : Graph Similarity Model for Multi-Object Tracking ». Dans Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence and Seventeenth Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-PRICAI-20}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2020. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2020/74.
Texte intégral« ROBUST OBJECT TRACKING BY SIMULTANEOUS GENERATION OF AN OBJECT MODEL ». Dans International Conference on Computer Vision Theory and Applications. SciTePress - Science and and Technology Publications, 2009. http://dx.doi.org/10.5220/0001659803920397.
Texte intégralHuang, Po-Hao, Yi-Lin Chen, Chia-Ming Cheng, Yu-An Lu et Shang-Hong Lai. « Robust 3D object model reconstruction from video ». Dans Electronic Imaging 2004, sous la direction de Brian D. Corner, Peng Li et Roy P. Pargas. SPIE, 2004. http://dx.doi.org/10.1117/12.528965.
Texte intégralLi, Yi, Xiaohuan Lu, Zhenyu He, Hongpeng Wang et Wen-Sheng Chen. « A Robust Appearance Model for Object Tracking ». Dans 2016 7th International Conference on Cloud Computing and Big Data (CCBD). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/ccbd.2016.056.
Texte intégralWei Zhong, Huchuan Lu et Ming-Hsuan Yang. « Robust object tracking via sparsity-based collaborative model ». Dans 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr.2012.6247882.
Texte intégralChang, Yongxin, Zhiyong Xu, Jing Zhang, Chengyu Fu et Chunming Gao. « Robust object recognition based on HMAX model architecture ». Dans Photonics Asia, sous la direction de Tsutomu Shimura, Guangyu Xu, Linmi Tao et Jesse Zheng. SPIE, 2012. http://dx.doi.org/10.1117/12.999350.
Texte intégralYao, Zhijun, Bin Feng, Junwei Wang et Wenyu Liu. « Building a Robust Appearance Model for Object Tracking ». Dans 2009 International Conference on Artificial Intelligence and Computational Intelligence. IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/aici.2009.165.
Texte intégralHaifeng Chen, I. Shimshoni et P. Meer. « Model based object recognition by robust information fusion ». Dans Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition, 2004. ICPR 2004. IEEE, 2004. http://dx.doi.org/10.1109/icpr.2004.1334468.
Texte intégralLuo, Wenhan, Xiaoqin Zhang, Yang Liu, Xi Li, Weiming Hu et Wei Li. « Efficient block-division model for robust multiple object tracking ». Dans ICASSP 2011 - 2011 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/icassp.2011.5946626.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Robust Object Model"
Christie, Benjamin, Osama Ennasr et Garry Glaspell. ROS integrated object detection for SLAM in unknown, low-visibility environments. Engineer Research and Development Center (U.S.), novembre 2021. http://dx.doi.org/10.21079/11681/42385.
Texte intégral