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兰州大学研究团队在人工智能探讨CO影响机制方面取得重要进展（图）
人工智能 模型 评估
2024/12/19
2024年1月9日，兰州大学大气科学学院陈斌教授指导其学生在国际地学期刊npj Climate and Atmospheric Science在线发表题为“Synergistic observation of FY-4A&4B to estimate CO concentration in China: Combining interpretable machine learning to rev...
Co-occurrence matrix and its statistical features as a new approach for face recognition
Face recognition gray-level co-occurrence matrix Haralick features
2011/3/22
In this paper, a new face recognition technique is introduced based on the gray-level co-occurrence matrix (GLCM). GLCM represents the distributions of the intensities and the information about relati...
基于Co-Training的协同目标跟踪
目标跟踪 联合训练 半监督学习
2009/8/13
运动目标跟踪是计算机视觉的核心问题之一，广泛应用于诸多领域。该文提出一种基于Co-Training半监督学习框架的目标跟踪方法。该方法融合2种互相独立的特征信息来描述目标模型，采用Co-Training来协同更新模型，有效避免了现有方法的误差累积问题。实验结果证明，该方法在复杂场景下仍能实现稳定有效的跟踪。