Littérature scientifique sur le sujet « Sparse features »
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Articles de revues sur le sujet "Sparse features"
Caragea, Cornelia, Adrian Silvescu et Prasenjit Mitra. « Combining Hashing and Abstraction in Sparse High Dimensional Feature Spaces ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 26, no 1 (20 septembre 2021) : 3–9. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v26i1.8117.
Texte intégralSimion, Georgiana. « Sparse Features for Finger Detection ». Advanced Engineering Forum 8-9 (juin 2013) : 535–42. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/aef.8-9.535.
Texte intégralKronvall, Ted, Maria Juhlin, Johan Swärd, Stefan I. Adalbjörnsson et Andreas Jakobsson. « Sparse modeling of chroma features ». Signal Processing 130 (janvier 2017) : 105–17. http://dx.doi.org/10.1016/j.sigpro.2016.06.020.
Texte intégralHe, Wangpeng, Peipei Zhang, Xuan Liu, Binqiang Chen et Baolong Guo. « Group-Sparse Feature Extraction via Ensemble Generalized Minimax-Concave Penalty for Wind-Turbine-Fault Diagnosis ». Sustainability 14, no 24 (14 décembre 2022) : 16793. http://dx.doi.org/10.3390/su142416793.
Texte intégralBanihashem, Kiarash, Mohammad Hajiaghayi et Max Springer. « Optimal Sparse Recovery with Decision Stumps ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 6 (26 juin 2023) : 6745–52. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i6.25827.
Texte intégralXing, Zhan, Jianhui Lin, Yan Huang et Cai Yi. « A Feature Extraction Method of Wheelset-Bearing Fault Based on Wavelet Sparse Representation with Adaptive Local Iterative Filtering ». Shock and Vibration 2020 (25 juillet 2020) : 1–20. http://dx.doi.org/10.1155/2020/2019821.
Texte intégralWei, Wang, Tang Can, Wang Xin, Luo Yanhong, Hu Yongle et Li Ji. « Image Object Recognition via Deep Feature-Based Adaptive Joint Sparse Representation ». Computational Intelligence and Neuroscience 2019 (21 novembre 2019) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2019/8258275.
Texte intégralYANG, B. J. « DOMINANT EIGENVECTOR AND EIGENVALUE ALGORITHM IN SPARSE NETWORK SPECTRAL CLUSTERING ». Latin American Applied Research - An international journal 48, no 4 (31 octobre 2018) : 323–28. http://dx.doi.org/10.52292/j.laar.2018.248.
Texte intégralSUN, JUN, WENYUAN WANG, QING ZHUO et CHENGYUAN MA. « DISCRIMINATORY SPARSE CODING AND ITS APPLICATION TO FACE RECOGNITION ». International Journal of Image and Graphics 03, no 03 (juillet 2003) : 503–21. http://dx.doi.org/10.1142/s0219467803001135.
Texte intégralGrimes, David B., et Rajesh P. N. Rao. « Bilinear Sparse Coding for Invariant Vision ». Neural Computation 17, no 1 (1 janvier 2005) : 47–73. http://dx.doi.org/10.1162/0899766052530893.
Texte intégralThèses sur le sujet "Sparse features"
Strohmann, Thomas. « Very sparse kernel models : Predicting with few examples and few features ». Diss., Connect to online resource, 2006. http://gateway.proquest.com/openurl?url_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:dissertation&res_dat=xri:pqdiss&rft_dat=xri:pqdiss:3239405.
Texte intégralRadwan, Noha [Verfasser], et Wolfram [Akademischer Betreuer] Burgard. « Leveraging sparse and dense features for reliable state estimation in urban environments ». Freiburg : Universität, 2019. http://d-nb.info/1190031361/34.
Texte intégralHata, Alberto Yukinobu. « Road features detection and sparse map-based vehicle localization in urban environments ». Universidade de São Paulo, 2016. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08062017-090428/.
Texte intégralNo contexto de veículos autônomos, a localização é um dos componentes fundamentais, pois possibilita tarefas como ultrapassagem, direção assistida e navegação autônoma. A presença de edifícios e o mau tempo interferem na recepção do sinal de GPS que consequentemente dificulta o uso de tal tecnologia para a localização de veículos dentro das cidades. Alternativamente, a localização com suporte aos mapas vem sendo empregada para estimar a posição sem a dependência do GPS. Nesta solução, a posição do veículo é dada pela região em que ocorre a melhor correspondência entre o mapa do ambiente e a leitura do sensor. Antes da criação dos mapas, características dos ambientes devem ser extraídas a partir das leituras dos sensores. Dessa forma, guias e sinalizações horizontais têm sido largamente utilizados para o mapeamento. Entretanto, métodos de mapeamento urbano geralmente necessitam de repetidas leituras do mesmo lugar para compensar as oclusões. A construção de representações precisas dos ambientes é essencial para uma adequada associação dos dados dos sensores como mapa durante a localização. De forma a evitar a necessidade de um processo manual para remover obstáculos que causam oclusão e áreas não observadas, propõe-se um método de localização de veículos com suporte aos mapas construídos a partir de observações parciais do ambiente. No sistema de localização proposto, os mapas são construídos a partir de guias e sinalizações horizontais extraídas a partir de leituras de um sensor multicamadas. As guias podem ser detectadas mesmo na presença de veículos que obstruem a percepção das ruas, por meio do uso de regressão robusta. Na detecção de sinalizações horizontais é empregado o método de limiarização por Otsu que analisa dados de reflexão infravermelho, o que torna o método insensível à variação de luminosidade. Dois tipos de mapas são empregados para a representação das guias e das sinalizações horizontais: mapa de grade de ocupação (OGM) e mapa de ocupação por processo Gaussiano (GPOM). O OGM é uma estrutura que representa o ambiente por meio de uma grade reticulada. OGPOM é uma representação contínua que possibilita a estimação de áreas não observadas. O método de localização por Monte Carlo (MCL) foi adaptado para suportar os mapas construídos. Dessa forma, a localização de veículos foi testada em MCL com suporte ao OGM e MCL com suporte ao GPOM. No caso do MCL baseado em GPOM, um novo modelo de verossimilhança baseado em função densidade probabilidade de distribuição multi-normal é proposto. Experimentos foram realizados em ambientes urbanos reais. Mapas do ambiente foram gerados a partir de dados de laser esparsos de forma a verificar a reconstrução de áreas não observadas. O sistema de localização foi avaliado por meio da comparação das posições estimadas comum GPS de alta precisão. Comparou-se também o MCL baseado em OGM com o MCL baseado em GPOM, de forma a verificar qual abordagem apresenta melhores resultados.
Pundlik, Shrinivas J. « Motion segmentation from clustering of sparse point features using spatially constrained mixture models ». Connect to this title online, 2009. http://etd.lib.clemson.edu/documents/1252937182/.
Texte intégralQuadros, Alistair James. « Representing 3D shape in sparse range images for urban object classification ». Thesis, The University of Sydney, 2013. http://hdl.handle.net/2123/10515.
Texte intégralMairal, Julien. « Sparse coding for machine learning, image processing and computer vision ». Phd thesis, École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00595312.
Texte intégralAbbasnejad, Iman. « Learning spatio-temporal features for efficient event detection ». Thesis, Queensland University of Technology, 2018. https://eprints.qut.edu.au/121184/1/Iman_Abbasnejad_Thesis.pdf.
Texte intégralLakemond, Ruan. « Multiple camera management using wide baseline matching ». Thesis, Queensland University of Technology, 2010. https://eprints.qut.edu.au/37668/1/Ruan_Lakemond_Thesis.pdf.
Texte intégralUmakanthan, Sabanadesan. « Human action recognition from video sequences ». Thesis, Queensland University of Technology, 2016. https://eprints.qut.edu.au/93749/1/Sabanadesan_Umakanthan_Thesis.pdf.
Texte intégralDhanjal, Charanpal. « Sparse Kernel feature extraction ». Thesis, University of Southampton, 2008. https://eprints.soton.ac.uk/64875/.
Texte intégralLivres sur le sujet "Sparse features"
Flexible Sparse Learning of Feature Subspaces. [New York, N.Y.?] : [publisher not identified], 2017.
Trouver le texte intégralDiPietro, Vincent. Unusual Mars surface features. 4e éd. Glen Dale, Md : Mars Research, 1988.
Trouver le texte intégralSchommers, W. Cosmic secrets : Basic features of reality. Singapore : World Scientific, 2012.
Trouver le texte intégralDavis, James E. Environmental satellites : Features and acquisition plans. Sous la direction de Thompson Gregory F et United States. General Accounting Office. New York : Nova Novinka, 2012.
Trouver le texte intégralEliseeva, Elena. Khudozhestvennoe prostranstvo v otechestvennykh igrovykh filʹmakh XX veka. Moskva : "Starklaĭt", 2012.
Trouver le texte intégral1965-, Carlson Laura Anne, et Zee Emile van der, dir. Functional features in language and space : Insights from perception, categorization, and development. Oxford : Oxford University Press, 2005.
Trouver le texte intégralJ, Müller Hermann, et Deutsche Forschungsgemeinschaft, dir. Neural binding of space and time : Spatial and temporal mechanisms of feature-object binding. Hove, East Sussex : Psychology Press, 2001.
Trouver le texte intégralCrompton, John L. The proximate principle : The impact of parks, open space and water features on residential property values and the property tax base. 2e éd. Ashburn, Va : National Recreation and Park Association, 2004.
Trouver le texte intégralDoorn, Niels van. Digital spaces, material traces : Investigating the performance of gender, sexuality, and embodiment on internet platforms that feature user-generated content. [S.l] : [s.n.], 2009.
Trouver le texte intégralDynamic feature space modelling, filtering, and self-tuning control of stochastic systems : A systems approach with economic and social applications. Berlin : Springer-Verlag, 1985.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Sparse features"
Ranzato, Marc’Aurelio, Y.-Lan Boureau, Koray Kavukcuoglu, Karol Gregor et Yann LeCun. « Learning Hierarchies of Sparse Features ». Dans Encyclopedia of the Sciences of Learning, 1880–84. Boston, MA : Springer US, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-1428-6_1880.
Texte intégralZou, Yuan, et Teemu Roos. « Sparse Logistic Regression with Logical Features ». Dans Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, 316–27. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-31753-3_26.
Texte intégralHaker, Martin, Thomas Martinetz et Erhardt Barth. « Multimodal Sparse Features for Object Detection ». Dans Artificial Neural Networks – ICANN 2009, 923–32. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-04277-5_93.
Texte intégralCarneiro, Gustavo, et David Lowe. « Sparse Flexible Models of Local Features ». Dans Computer Vision – ECCV 2006, 29–43. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/11744078_3.
Texte intégralUjaldon, M., E. L. Zapata, B. M. Chapman et H. P. Zima. « Data-parallel Language Features for Sparse Codes ». Dans Languages, Compilers and Run-Time Systems for Scalable Computers, 253–64. Boston, MA : Springer US, 1996. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4615-2315-4_19.
Texte intégralRebecchi, Sébastien, Hélène Paugam-Moisy et Michèle Sebag. « Learning Sparse Features with an Auto-Associator ». Dans Growing Adaptive Machines, 139–58. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-55337-0_4.
Texte intégralBarata, Catarina, Mário A. T. Figueiredo, M. Emre Celebi et Jorge S. Marques. « Local Features Applied to Dermoscopy Images : Bag-of-Features versus Sparse Coding ». Dans Pattern Recognition and Image Analysis, 528–36. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-58838-4_58.
Texte intégralGaur, Yashesh, Maulik C. Madhavi et Hemant A. Patil. « Speaker Recognition Using Sparse Representation via Superimposed Features ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 140–47. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-45062-4_19.
Texte intégralZhang, Ziming, Jiawei Huang et Ze-Nian Li. « Learning Sparse Features On-Line for Image Classification ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 122–31. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-21593-3_13.
Texte intégralDu, Jianhao, Weihua Sheng, Qi Cheng et Meiqin Liu. « Proactive 3D Robot Mapping in Environments with Sparse Features ». Dans Advances in Visual Computing, 773–82. Cham : Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-14249-4_74.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Sparse features"
Metwally, Ahmed, et Michael Shum. « Similarity Joins of Sparse Features ». Dans SIGMOD/PODS '24 : International Conference on Management of Data. New York, NY, USA : ACM, 2024. http://dx.doi.org/10.1145/3626246.3653370.
Texte intégralChang, Jen-Hao Rick, Aswin C. Sankaranarayanan et B. V. K. Vijaya Kumar. « Random Features for Sparse Signal Classification ». Dans 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr.2016.583.
Texte intégralGe, Tiezheng, Qifa Ke et Jian Sun. « Sparse-Coded Features for Image Retrieval ». Dans British Machine Vision Conference 2013. British Machine Vision Association, 2013. http://dx.doi.org/10.5244/c.27.132.
Texte intégralIglesias, Gonzalo, Adrià de Gispert et Bill Byrne. « Transducer Disambiguation with Sparse Topological Features ». Dans Proceedings of the 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2015. http://dx.doi.org/10.18653/v1/d15-1273.
Texte intégralChakrabarti, Ayan, et Keigo Hirakawa. « Effective separation of sparse and non-sparse image features for denoising ». Dans ICASSP 2008 - 2008 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/icassp.2008.4517745.
Texte intégralYin, Chong, Siqi Liu, Vincent Wai-Sun Wong et Pong C. Yuen. « Learning Sparse Interpretable Features For NAS Scoring From Liver Biopsy Images ». Dans Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-22}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2022. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2022/220.
Texte intégralZhang, Xiaowang, Qiang Gao et Zhiyong Feng. « InteractionNN : A Neural Network for Learning Hidden Features in Sparse Prediction ». Dans Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-19}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2019. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2019/602.
Texte intégralKaarna, A. « Sparse Coded Spatial Features from Spectral Images ». Dans 2006 IEEE International Symposium on Geoscience and Remote Sensing. IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/igarss.2006.949.
Texte intégralOzcelikkale, Ayca. « Sparse Recovery with Non-Linear Fourier Features ». Dans ICASSP 2020 - 2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icassp40776.2020.9054050.
Texte intégralSainath, Tara N., David Nahamoo, Bhuvana Ramabhadran, Dimitri Kanevsky, Vaibhava Goel et Parikshit M. Shah. « Exemplar-based Sparse Representation phone identification features ». Dans ICASSP 2011 - 2011 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/icassp.2011.5947352.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Sparse features"
Borgwardt, Stefan, Walter Forkel et Alisa Kovtunova. Finding New Diamonds : Temporal Minimal-World Query Answering over Sparse ABoxes. Technische Universität Dresden, 2019. http://dx.doi.org/10.25368/2023.223.
Texte intégralBlundell, S. Micro-terrain and canopy feature extraction by breakline and differencing analysis of gridded elevation models : identifying terrain model discontinuities with application to off-road mobility modeling. Engineer Research and Development Center (U.S.), avril 2021. http://dx.doi.org/10.21079/11681/40185.
Texte intégralNaikal, Nikhil, Allen Yang et S. S. Sastry. Informative Feature Selection for Object Recognition via Sparse PCA. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, avril 2011. http://dx.doi.org/10.21236/ada543168.
Texte intégralRainey, Katie, et Ana Ascencio. Sparse Representation and Dictionary Learning as Feature Extraction in Vessel Imagery. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, décembre 2014. http://dx.doi.org/10.21236/ada613963.
Texte intégralHorvath, Ildiko. Investigating repeatable ionospheric features during large space storms and superstorms. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, août 2014. http://dx.doi.org/10.21236/ada609369.
Texte intégralVeth, Mike, et Meir Pachter. Correspondence Search Mitigation Using Feature Space Anti-Aliasing. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, janvier 2007. http://dx.doi.org/10.21236/ada473005.
Texte intégralBonnie, David John, et Kyle E. Lamb. MarFS : A Scalable Near-POSIX Name Space over Cloud Objects – New Features. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), novembre 2016. http://dx.doi.org/10.2172/1333128.
Texte intégralMéndez-Vizcaíno, Juan C., et Nicolás Moreno-Arias. A Global Shock with Idiosyncratic Pains : State-Dependent Debt Limits for LATAM during the COVID-19 pandemic. Banco de la República, octobre 2021. http://dx.doi.org/10.32468/be.1175.
Texte intégralSlotiuk, Tetiana. CONCEPT OF SOLUTIONS JOURNALISM MODEL : CONNOTION, FUNCTIONS, FEATURES OF FUNCTIONING. Ivan Franko National University of Lviv, mars 2021. http://dx.doi.org/10.30970/vjo.2021.50.11097.
Texte intégralJackiewicz, Jason. Automatic Recognition of Solar Features for Developing Data Driven Prediction Models of Solar Activity and Space Weather. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, juillet 2012. http://dx.doi.org/10.21236/ada563097.
Texte intégral