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中国科学院计算技术研究所机构知识库
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Dual-Branch Meta-Learning Network With Distribution Alignment for Face Anti-Spoofing
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION FORENSICS AND SECURITY, 2022, 卷号: 17, 页码: 138-151
作者:
Jia, Yunpei
;
Zhang, Jie
;
Shan, Shiguang
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浏览/下载:27/0
  |  
提交时间:2022/12/07
Faces
Feature extraction
Testing
Face recognition
Databases
Training
Task analysis
Face anti-spoofing
face presentation attack detection
domain generalization
meta-learning
distribution alignment
deep learning
Mixed Dish Recognition With Contextual Relation and Domain Alignment
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2022, 卷号: 24, 页码: 2034-2045
作者:
Deng, Lixi
;
Chen, Jingjing
;
Ngo, Chong-Wah
;
Sun, Qianru
;
Tang, Sheng
;
Zhang, Yongdong
;
Chua, Tat-Seng
收藏
  |  
浏览/下载:27/0
  |  
提交时间:2022/12/07
Visualization
Semantics
Feature extraction
Image recognition
Training
Testing
Context modeling
Mixed dish recognition
Contextual relation
Domain alignment
Unsupervised Adversarial Domain Adaptation for Cross-Domain Face Presentation Attack Detection
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION FORENSICS AND SECURITY, 2021, 卷号: 16, 页码: 56-69
作者:
Wang, Guoqing
;
Han, Hu
;
Shan, Shiguang
;
Chen, Xilin
收藏
  |  
浏览/下载:275/0
  |  
提交时间:2020/12/10
Face
Feature extraction
Testing
Adaptation models
Databases
Deep learning
Three-dimensional displays
Face presentation attack detection
face liveness detection
face anti-spoofing
adversarial domain adaptation
metric learning
disentangled representation
Automatic string test data generation for detecting domain errors
期刊论文
SOFTWARE TESTING VERIFICATION & RELIABILITY, 2010, 卷号: 20, 期号: 3, 页码: 209-236
作者:
Zhao, Ruilian
;
Lyu, Michael R.
;
Min, Yinghua
收藏
  |  
浏览/下载:43/0
  |  
提交时间:2019/12/16
domain testing
string predicate
dynamic test data generation
ON-OFF test point
A framework for automated test generation in intelligent tutoring systems
期刊论文
KNOWLEDGE SCIENCE, ENGINEERING AND MANAGEMENT, 2006, 卷号: 4092, 页码: 392-404
作者:
Tang Suqin
;
Cao Cungen
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浏览/下载:46/0
  |  
提交时间:2019/12/16
intelligent tutoring system
test generation
domain conceptual model
testing goal
test-generation rules
individualized testing