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浏览/检索结果: 共6条，第1-6条 帮助 限定条件 专题：自动化研究所    第一署名单位    第一作者单位    通讯作者单位     已选(0)清除 条数/页：5101520253035404550556065707580859095100   排序方式：请选择作者升序作者降序题名升序题名降序发表日期升序发表日期降序提交时间升序提交时间降序 Efficient Center Voting for Object Detection and 6D Pose Estimation in 3D Point Cloud 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2021, 卷号: 30, 页码: 5072-5084 作者:  Guo, Jianwei;  Xing, Xuejun;  Quan, Weize;  Yan, Dong-Ming;  Gu, Qingyi 收藏  |  浏览/下载：22/0  |  提交时间：2021/08/15 Three-dimensional displays  Pose estimation  Shape  Object detection  Feature extraction  Object recognition  Transmission line matrix methods  6D pose estimation  3D object recognition  point pair features  3D point cloud   Multi-view laplacian eigenmaps based on bag-of-neighbors for RGB-D human emotion recognition 期刊论文 INFORMATION SCIENCES, 2020, 卷号: 509, 页码: 243-256 作者:  Liu, Shenglan;  Guo, Shuai;  Wang, Wei;  Qiao, Hong;  Wang, Yang 收藏  |  浏览/下载：14/0  |  提交时间：2020/03/30 Human emotion recognition  MvLE  BON  MHON  RGB-D   Multi-view laplacian least squares for human emotion recognition 期刊论文 NEUROCOMPUTING, 2019, 卷号: 370, 页码: 78-87 作者:  Guo, Shuai;  Feng, Lin;  Feng, Zhan-Bo;  Li, Yi-Hao;  Wang, Yang 收藏  |  浏览/下载：11/0  |  提交时间：2020/03/30 Multi-view learning  Laplacian least squares  Subspace learning  Human emotion recognition   基于RFID技术的智能工具箱系统设计与实现 学位论文 工程硕士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013 滕涌澎 收藏  |  浏览/下载：117/0  |  提交时间：2015/09/02 RFID  ARM  嵌入式Linux  工具箱  Qt  RFID  ARM  Embedded Linux  Toolbox  Qt   Face Synthesis From Near-Infrared To Visual Light Spectrum Using Quotient Image And Kernel-Based Multifactor Analysis 会议论文 Barcelona, Spain, 11-15 July 2011 作者:  Zeda Zhang;  Yunhong Wang;  Zhaoxiang Zhang;  Guangpeng Zhang 收藏  |  浏览/下载：9/0  |  提交时间：2017/02/09 Kernel-based Multifactor Analysis  Near-infared  Visual Light  Synthesis  Quotient Image   装配机器人系统的工件定位和抓取装配研究 学位论文 工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011 作者:  赵广涛 收藏  |  浏览/下载：190/0  |  提交时间：2015/09/02 装配机器人  目标检测  三维工件定位  图像矩  抓取点提取  Assembly robot  Target recognition  Work-piece location  Image moment  Extraction of the grasp point