[1] |
欧莉莉, 邵峰晶, 孙仁诚, 隋毅. 基于半监督方法的脑梗死图像识别[J]. 计算机应用, 2021, 41(4): 1221-1226. |
[2] |
张凯悦, 张鸿. 基于注意力机制网络的航运监控图像识别模型[J]. 计算机应用, 2021, 41(10): 3010-3016. |
[3] |
刘颖, 刘玉霞, 毕萍. 基于边缘学习的低分辨率图像识别算法[J]. 计算机应用, 2020, 40(7): 2046-2052. |
[4] |
徐代, 岳璋, 杨文霞, 任潇. 基于改进的三向流Faster R-CNN的篡改图像识别[J]. 计算机应用, 2020, 40(5): 1315-1321. |
[5] |
傅泰铭, 陈燕, 李陶深. 基于线性分配的难负样本挖掘度量学习[J]. 计算机应用, 2020, 40(2): 352-357. |
[6] |
邱津怡, 罗俊, 李秀, 贾伟, 倪福川, 冯慧. 基于卷积神经网络的多尺度葡萄图像识别方法[J]. 计算机应用, 2019, 39(10): 2930-2936. |
[7] |
甘岚, 郭子涵, 王瑶. 基于径向变换和改进AlexNet的胃肿瘤细胞图像识别方法[J]. 计算机应用, 2019, 39(10): 2923-2929. |
[8] |
杨健, 周涛, 郭丽芳, 张飞飞, 梁蒙蒙. 基于布谷鸟搜索和深度信念网络的肺部肿瘤图像识别算法[J]. 计算机应用, 2018, 38(11): 3225-3230. |
[9] |
曹香滢, 孙卫民, 朱悠翔, 钱鑫, 李晓宇, 业宁. 基于科优先策略的植物图像识别[J]. 计算机应用, 2018, 38(11): 3241-3245. |
[10] |
陈娟娟, 刘财兴, 高月芳, 梁云. 基于改进特征袋模型的奶牛识别算法[J]. 计算机应用, 2016, 36(8): 2346-2351. |
[11] |
李晋, 钱旭. 基于双重鉴别相关性分析的图像识别算法[J]. 计算机应用, 2016, 36(3): 713-717. |
[12] |
甘岚, 张永焕. 基于字典学习的正则化鲁棒稀疏表示肿瘤细胞图像识别[J]. 计算机应用, 2016, 36(10): 2895-2899. |
[13] |
康晓东, 王昊, 郭军, 于文勇. 无监督深度学习彩色图像识别方法[J]. 计算机应用, 2015, 35(9): 2636-2639. |
[14] |
张玉璞, 杨旗, 张旗. 基于计算机视觉的图像多尺度识别方法[J]. 计算机应用, 2015, 35(2): 502-505. |
[15] |
邵楠 张科. 基于投影熵特征的图像识别算法[J]. 计算机应用, 2013, 33(10): 2874-2877. |