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Pattern Recognition
Volume 106
Pattern Recognition
(PR)
-
Volume 106
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卷期号:
Volume 106
发布时间:
October 2020
卷期年份:
2020
卷期官网:
https://www.sciencedirect.com/journal/pattern-recognition/vol/106/suppl/C
本期论文列表
Editorial Board
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Non-rigid infrared and visible image registration by enhanced affine transformation
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Orthogonal neighborhood preserving discriminant analysis with patch embedding for face recognition
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New label propagation algorithm with pairwise constraints
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Multi-view subspace clustering via simultaneously learning the representation tensor and affinity matrix
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Probabilistic SVM classifier ensemble selection based on GMDH-type neural network
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Improving the performance of lightweight CNNs for binary classification using quadratic mutual information regularization
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Multi-dimensional classification via kNN feature augmentation
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Nonparallel support vector machine with large margin distribution for pattern classification
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A novel online action detection framework from untrimmed video streams
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A CNN-based 3D human pose estimation based on projection of depth and ridge data
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SMPLR: Deep learning based SMPL reverse for 3D human pose and shape recovery
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Ellipse fitting by spatial averaging of random ensembles
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Structure alignment of attributes and visual features for cross-dataset person re-identification
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Can we automate diagrammatic reasoning?
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U2-Net: Going deeper with nested U-structure for salient object detection
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Data-augmented matched subspace detector for hyperspectral subpixel target detection
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Multistage attention network for image inpainting
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Adaptive ROI generation for video object segmentation using reinforcement learning
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An efficient attribute-space connected filter on graphs to reconstruct paths in point-clouds
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Manifold learning for user profiling and identity verification using motion sensors
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Building outline extraction from ALS point clouds using medial axis transform descriptors
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Recurrent bag-of-features for visual information analysis
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Scale balance for prototype-based binary quantization
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Graph-based boosting algorithm to learn labeled and unlabeled data
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Structure-aware human pose estimation with graph convolutional networks
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Fast matching via ergodic markov chain for super-large graphs
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Every node counts: Self-ensembling graph convolutional networks for semi-supervised learning
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A survey on deep learning methods for scene flow estimation
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