Articles de revues sur le sujet « Similarity metric learning »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Consultez les 50 meilleurs articles de revues pour votre recherche sur le sujet « Similarity metric learning ».
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.
Parcourez les articles de revues sur diverses disciplines et organisez correctement votre bibliographie.
Loriette, Antoine, Wanyu Liu, Frédéric Bevilacqua et Baptiste Caramiaux. « Describing movement learning using metric learning ». PLOS ONE 18, no 2 (3 février 2023) : e0272509. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0272509.
Texte intégralTao, Tao, Qianqian Wang, Yue Ruan, Xue Li et Xiujun Wang. « Graph Embedding with Similarity Metric Learning ». Symmetry 15, no 8 (21 août 2023) : 1618. http://dx.doi.org/10.3390/sym15081618.
Texte intégralLE, Yi-ze, Yong FENG, Da-jiang LIU et Bao-hua QIANG. « Adversarial Metric Learning with Naive Similarity Discriminator ». IEICE Transactions on Information and Systems E103.D, no 6 (1 juin 2020) : 1406–13. http://dx.doi.org/10.1587/transinf.2019edp7278.
Texte intégralLi, Yujiang, Chun Ding et Zhili Zhou. « Vehicle Matching Based on Similarity Metric Learning ». Journal of New Media 4, no 1 (2022) : 51–58. http://dx.doi.org/10.32604/jnm.2022.028775.
Texte intégralWei, Zeqiang, Min Xu, Lin Geng, Haoming Liu et Hua Yin. « Adversarial Similarity Metric Learning for Kinship Verification ». IEEE Access 7 (2019) : 100029–35. http://dx.doi.org/10.1109/access.2019.2929939.
Texte intégralCao, Qiong, Zheng-Chu Guo et Yiming Ying. « Generalization bounds for metric and similarity learning ». Machine Learning 102, no 1 (20 juin 2015) : 115–32. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-015-5499-7.
Texte intégralLowe, David G. « Similarity Metric Learning for a Variable-Kernel Classifier ». Neural Computation 7, no 1 (janvier 1995) : 72–85. http://dx.doi.org/10.1162/neco.1995.7.1.72.
Texte intégralGarcia, Noa, et George Vogiatzis. « Learning non-metric visual similarity for image retrieval ». Image and Vision Computing 82 (février 2019) : 18–25. http://dx.doi.org/10.1016/j.imavis.2019.01.001.
Texte intégralWang, Huibing, Lin Feng, Jing Zhang et Yang Liu. « Semantic Discriminative Metric Learning for Image Similarity Measurement ». IEEE Transactions on Multimedia 18, no 8 (août 2016) : 1579–89. http://dx.doi.org/10.1109/tmm.2016.2569412.
Texte intégralZhang, Lei, et David Zhang. « MetricFusion : Generalized metric swarm learning for similarity measure ». Information Fusion 30 (juillet 2016) : 80–90. http://dx.doi.org/10.1016/j.inffus.2015.12.004.
Texte intégralKaya et Bilge. « Deep Metric Learning : A Survey ». Symmetry 11, no 9 (21 août 2019) : 1066. http://dx.doi.org/10.3390/sym11091066.
Texte intégralSyed, Muhamamd Adnan, Zhenjun Han, Zhaoju Li et Jianbin Jiao. « Impostor Resilient Multimodal Metric Learning for Person Reidentification ». Advances in Multimedia 2018 (2018) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2018/3202495.
Texte intégralMishra, Hare Krishna, et Manpreet Kaur. « An Approach for Enhancement of MR Images of Brain Tumor ». Traitement du Signal 39, no 4 (31 août 2022) : 1133–44. http://dx.doi.org/10.18280/ts.390405.
Texte intégralFan, Lili, Hongwei Zhao, Haoyu Zhao, Pingping Liu et Huangshui Hu. « Distribution Structure Learning Loss (DSLL) Based on Deep Metric Learning for Image Retrieval ». Entropy 21, no 11 (15 novembre 2019) : 1121. http://dx.doi.org/10.3390/e21111121.
Texte intégralBrockmeier, Austin J., John S. Choi, Evan G. Kriminger, Joseph T. Francis et Jose C. Principe. « Neural Decoding with Kernel-Based Metric Learning ». Neural Computation 26, no 6 (juin 2014) : 1080–107. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00591.
Texte intégralQiu, Wei. « Based on Semi-Supervised Clustering with the Boost Similarity Metric Method for Face Retrieval ». Applied Mechanics and Materials 543-547 (mars 2014) : 2720–23. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.543-547.2720.
Texte intégralGuo, Zheng-Chu, et Yiming Ying. « Guaranteed Classification via Regularized Similarity Learning ». Neural Computation 26, no 3 (mars 2014) : 497–522. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00556.
Texte intégralWang, Hang, et Duanbing Chen. « Few-Shot Image Classification Based on Ensemble Metric Learning ». Journal of Physics : Conference Series 2171, no 1 (1 janvier 2022) : 012027. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2171/1/012027.
Texte intégralWu, Bowen, et Huaming Wu. « Scalable Similarity-Consistent Deep Metric Learning for Face Recognition ». IEEE Access 7 (2019) : 104759–68. http://dx.doi.org/10.1109/access.2019.2931913.
Texte intégralQi, Jinwei, Xin Huang et Yuxin Peng. « Cross-media similarity metric learning with unified deep networks ». Multimedia Tools and Applications 76, no 23 (6 mai 2017) : 25109–27. http://dx.doi.org/10.1007/s11042-017-4726-6.
Texte intégralFuruya, Takahiko, et Ryutarou Ohbuchi. « Similarity metric learning for sketch-based 3D object retrieval ». Multimedia Tools and Applications 74, no 23 (2 juillet 2014) : 10367–92. http://dx.doi.org/10.1007/s11042-014-2171-3.
Texte intégralZhao, Yan-Guo, Zhan Song, Feng Zheng et Ling Shao. « Learning a Multiple Kernel Similarity Metric for kinship verification ». Information Sciences 430-431 (mars 2018) : 247–60. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2017.11.048.
Texte intégralAbualhaj, Mosleh M., Ahmad Adel Abu-Shareha, Qusai Y. Shambour, Adeeb Alsaaidah, Sumaya N. Al-Khatib et Mohammed Anbar. « Customized K-nearest neighbors’ algorithm for malware detection ». International Journal of Data and Network Science 8, no 1 (2024) : 431–38. http://dx.doi.org/10.5267/j.ijdns.2023.9.012.
Texte intégralAYDIN, Fatih. « Uzaklık Metriklerinin Performansı Üzerine Ampirik Bir Çalışma ». Afyon Kocatepe University Journal of Sciences and Engineering 23, no 6 (22 décembre 2023) : 1445–57. http://dx.doi.org/10.35414/akufemubid.1325843.
Texte intégralXu, Yesong, Shuo Chen, Jun Li et Jianjun Qian. « Linearity-Aware Subspace Clustering ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 8 (28 juin 2022) : 8770–78. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i8.20857.
Texte intégralMa, Guixiang, Nesreen K. Ahmed, Theodore L. Willke et Philip S. Yu. « Deep graph similarity learning : a survey ». Data Mining and Knowledge Discovery 35, no 3 (24 mars 2021) : 688–725. http://dx.doi.org/10.1007/s10618-020-00733-5.
Texte intégralBahrami, Saeedeh, Alireza Bosaghzadeh et Fadi Dornaika. « Multi Similarity Metric Fusion in Graph-Based Semi-Supervised Learning ». Computation 7, no 1 (7 mars 2019) : 15. http://dx.doi.org/10.3390/computation7010015.
Texte intégralHua, Keru, Qin Yu et Ruiming Zhang. « A Guaranteed Similarity Metric Learning Framework for Biological Sequence Comparison ». IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics 13, no 5 (1 septembre 2016) : 868–77. http://dx.doi.org/10.1109/tcbb.2015.2495186.
Texte intégralAl-Halah, Ziad, Lukas Rybok et Rainer Stiefelhagen. « Transfer metric learning for action similarity using high-level semantics ». Pattern Recognition Letters 72 (mars 2016) : 82–90. http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2015.07.005.
Texte intégralHou, Xiao-Nan, Shou-Hong Ding, Li-Zhuang Ma, Cheng-Jie Wang, Ji-Lin Li et Fei-Yue Huang. « Similarity metric learning for face verification using sigmoid decision function ». Visual Computer 32, no 4 (2 avril 2015) : 479–90. http://dx.doi.org/10.1007/s00371-015-1079-x.
Texte intégralGundogdu, Batuhan, et Michael J. Bianco. « Collaborative similarity metric learning for face recognition in the wild ». IET Image Processing 14, no 9 (20 juillet 2020) : 1759–68. http://dx.doi.org/10.1049/iet-ipr.2019.0510.
Texte intégralHaskins, Grant, Jochen Kruecker, Uwe Kruger, Sheng Xu, Peter A. Pinto, Brad J. Wood et Pingkun Yan. « Learning deep similarity metric for 3D MR–TRUS image registration ». International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 14, no 3 (31 octobre 2018) : 417–25. http://dx.doi.org/10.1007/s11548-018-1875-7.
Texte intégralRao, Qiyu. « Research of Metric Learning-Based Method for Person Re-Identification by Intelligent Computer Vision Technology ». Journal of Physics : Conference Series 2083, no 4 (1 novembre 2021) : 042013. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2083/4/042013.
Texte intégralJawanpuria, Pratik, Arjun Balgovind, Anoop Kunchukuttan et Bamdev Mishra. « Learning Multilingual Word Embeddings in Latent Metric Space : A Geometric Approach ». Transactions of the Association for Computational Linguistics 7 (novembre 2019) : 107–20. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00257.
Texte intégralZhang, La, Haiyun Guo, Kuan Zhu, Honglin Qiao, Gaopan Huang, Sen Zhang, Huichen Zhang, Jian Sun et Jinqiao Wang. « Hybrid Modality Metric Learning for Visible-Infrared Person Re-Identification ». ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications 18, no 1s (28 février 2022) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1145/3473341.
Texte intégralTang, HongZhong, Xiao Li, Xiang Wang, Lizhen Mao et Ling Zhu. « Unsupervised feature learning via prior information‐based similarity metric learning for face verification ». IET Signal Processing 12, no 8 (octobre 2018) : 966–74. http://dx.doi.org/10.1049/iet-spr.2017.0017.
Texte intégralBashi, D., et S. Zucker. « Quantifying the similarity of planetary system architectures ». Astronomy & ; Astrophysics 651 (juillet 2021) : A61. http://dx.doi.org/10.1051/0004-6361/202140699.
Texte intégralWang, Qianying, Ming Lu, Meng Li et Fei Guan. « Regularized Semi-Supervised Metric Learning with Latent Structure Preserved ». International Journal of Computational Intelligence and Applications 20, no 02 (juin 2021) : 2150013. http://dx.doi.org/10.1142/s1469026821500139.
Texte intégralWan, Zhijing, Zhixiang Wang, Yuran Wang, Zheng Wang, Hongyuan Zhu et Shin'ichi Satoh. « Contributing Dimension Structure of Deep Feature for Coreset Selection ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 8 (24 mars 2024) : 9080–88. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i8.28758.
Texte intégralGu, Geonmo, et Byungsoo Ko. « Symmetrical Synthesis for Deep Metric Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 07 (3 avril 2020) : 10853–60. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i07.6716.
Texte intégralLi, Ruifan, Fangxiang Feng, Xiaojie Wang, Peng Lu et Bohan Li. « Obtaining Cross Modal Similarity Metric with Deep Neural Architecture ». Mathematical Problems in Engineering 2015 (2015) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2015/293176.
Texte intégralOkarma, Krzysztof. « Current Trends and Advances in Image Quality Assessment ». Elektronika ir Elektrotechnika 25, no 3 (25 juin 2019) : 77–84. http://dx.doi.org/10.5755/j01.eie.25.3.23681.
Texte intégralWang, Huibing, Lin Feng, Xiangzhu Meng, Zhaofeng Chen, Laihang Yu et Hongwei Zhang. « Multi-view metric learning based on KL-divergence for similarity measurement ». Neurocomputing 238 (mai 2017) : 269–76. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2017.01.062.
Texte intégralZhou, Xiuzhuang, Kai Jin, Min Xu et Guodong Guo. « Learning deep compact similarity metric for kinship verification from face images ». Information Fusion 48 (août 2019) : 84–94. http://dx.doi.org/10.1016/j.inffus.2018.07.011.
Texte intégralPrabhala, Jagat Chaitanya, Venkatnareshbabu K et Ragoju Ravi. « OPTIMIZING SIMILARITY THRESHOLD FOR ABSTRACT SIMILARITY METRIC IN SPEECH DIARIZATION SYSTEMS : A MATHEMATICAL FORMULATION ». Applied Mathematics and Sciences An International Journal (MathSJ) 10, no 1/2 (26 juin 2023) : 1–10. http://dx.doi.org/10.5121/mathsj.2023.10201.
Texte intégralLiu, Wei, Xinmei Tian, Dacheng Tao et Jianzhuang Liu. « Constrained Metric Learning Via Distance Gap Maximization ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 24, no 1 (3 juillet 2010) : 518–24. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v24i1.7701.
Texte intégralKohl, Georg, Li-Wei Chen et Nils Thuerey. « Learning Similarity Metrics for Volumetric Simulations with Multiscale CNNs ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 7 (26 juin 2023) : 8351–59. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i7.26007.
Texte intégralBazatbekov, Bek, Cemil Turan, Shirali Kadyrov et Askhat Aitimov. « 2D face recognition using PCA and triplet similarity embedding ». Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 12, no 1 (1 février 2023) : 580–86. http://dx.doi.org/10.11591/eei.v12i1.4162.
Texte intégralSun, Zhiyu, Yusen He, Andrey Gritsenko, Amaury Lendasse et Stephen Baek. « Embedded spectral descriptors : learning the point-wise correspondence metric via Siamese neural networks ». Journal of Computational Design and Engineering 7, no 1 (1 février 2020) : 18–29. http://dx.doi.org/10.1093/jcde/qwaa003.
Texte intégralLakman, I., R. Akhmetvaleev, D. Enikeev, R. Khaziakhmetov et O. Chernenko. « Similarity Learning Algorithm Selection for Chronic Renal Failure Patients Treatment Strategy Optimization ». INFORMACIONNYE TEHNOLOGII 26, no 12 (15 décembre 2020) : 701–5. http://dx.doi.org/10.17587/it.26.701-705.
Texte intégral