您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
基于增量张量子空间学习的自适应目标跟踪
基于增量张量子空间学习的自适应目标跟踪
Adaptive Object Tracking with Incremental Tensor Subspace Learning
- 电子学报 2009年37卷第7期 页码:1618-1623
移动端阅览
HTML全文
参考文献
出版信息
数据统计
67
浏览量
1468
下载量
0
CSCD
文章被引用时,请邮件提醒。
提交
工具集
- BibTeX下载
- Endnote下载
- RefMan 下载
- NoteExpress下载
- NoteFirst下载
相关文章
扩散模型驱动的跨时间域通信辐射源个体增量识别方法
基于分层提议与解耦监督的目标检测增量学习
一种基于双层模型和指标分布的恶意网络流持续检测和分类方法
基于多尺度增量学习的单人体操动作中关键点检测方法
基于稀疏贝叶斯学习的OTFS系统脉冲噪声抑制方法
相关作者
杨俊安
黄科举
刘辉
赵东兴
梁思源
梁嘉伟
陈若愚
刘宽融
相关机构
安徽省电子制约技术重点实验室
国防科技大学电子对抗学院电子对抗工程系
中国科学院大学网络空间安全学院
中国科学院信息工程研究所
南洋理工大学计算机与数据科学学院

