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	Data augmentation for face recognition 期刊论文 NEUROCOMPUTING, 2017, 卷号: 230, 页码: 184-196 作者:  Lv, Jiang-Jing;  Shao, Xiao-Hu;  Huang, Jia-Shui;  Zhou, Xiang-Dong;  Zhou, Xi Adobe PDF(2336Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：153/0  |  提交时间：2018/03/15 Face Recognition  Data Augmentation  Landmark Perturbation  Image Synthesis  3d Reconstruction
	Effect of linear biases in latent factor models on high-dimensional and sparse matrices from recommender systems 会议论文 14th IEEE International Conference on Networking, Sensing and Control, ICNSC 2017, Calabria, Italy, May 16, 2017 - May 18, 2017 作者:  Yuan, Ye;  Luo, Xin;  Shang, Ming-Sheng;  Cai, Xin-Yi Adobe PDF(717Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：112/0  |  提交时间：2018/03/16
	Robust facial landmark detection using mixture of discriminative visibility-aware models 期刊论文 IET IMAGE PROCESSING, 2016, 卷号: 10, 期号: 10, 页码: 733-741 作者:  Liu, Yanfei;  Zhou, Xiangdong;  Li, Yuanqian;  Shao, Xiaohu;  Zhou, Xi Adobe PDF(3577Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：85/0  |  提交时间：2018/03/15
	License plate character segmentation based on stroke width transform 会议论文 8th International Congress on Image and Signal Processing, CISP 2015, Shenyang, China, October 14, 2015 - October 16, 2015 作者:  Hou, Yongshun;  Qin, Xunhui;  Zhou, Xiangdong;  Zhu, Xi;  Zhang, Ting Adobe PDF(567Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：74/0  |  提交时间：2018/03/16
	Minimum-risk training for semi-Markov conditional random fields with application to handwritten Chinese/Japanese text recognition 期刊论文 PATTERN RECOGNITION, 2014, 卷号: 47, 期号: 5, 页码: 1904-1916 作者:  Zhou, Xiang-Dong;  Zhang, Yan-Ming;  Tian, Feng;  Wang, Hong-An;  Liu, Cheng-Lin Adobe PDF(751Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：88/0  |  提交时间：2018/03/15 Semi-markov Conditional Random Fields  Minimum-risk Training  Character String Recognition
	Fashion Parsing With Weak Color-Category Labels 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2014, 卷号: 16, 期号: 1, 页码: 253-265 作者:  Liu, Si;  Feng, Jiashi;  Domokos, Csaba;  Xu, Hui;  Huang, Junshi;  Hu, Zhenzhen;  Yan, Shuicheng Adobe PDF(2479Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：478/0  |  提交时间：2018/03/15 Fashion parsing  Markov random fields  weakly-supervised learning