位置：立项数据库 > 立项详情页
基于深度学习特征提取的稀疏表示异常事件检测
  • 项目名称：基于深度学习特征提取的稀疏表示异常事件检测
  • 项目类别：面上项目
  • 批准号：61572067
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：1900-01-01-1900-01-01
  • 项目负责人：岑翼刚
  • 依托单位：北京交通大学
  • 批准年度：2015
成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 4
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
基于分类字典的多内容灰度图像彩色化算法
特征在线更新与加权的压缩跟踪算法
显著性光流直方图字典表示的群体异常事件检测
基于欧氏距离双比特嵌入哈希的图像检索
岑翼刚的项目
　普适性的信号稀疏表示方法及多小波压缩感知理论研究
第五届IET国际无线、移动和多媒体网络会议(ICWMMN2013)
会议论文 1
紧支撑双正交多小波构造的抽象代数方案及其在图像压缩中的应用
期刊论文 13 会议论文 11
k-稀疏恢复限制等距常数上界及压缩感知算法研究
期刊论文 12
基于稀疏模型的图像和视频重构及修复
　基于深度信息特征的稀疏表示异常事件检测
期刊论文 3