中国科学院计算技术研究所机构知识库

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限定条件	收录类别：SCI    作者：Huang, Qingming    第一作者    发表日期：2019    语种：英语    专题：中国科学院计算技术研究所期刊论文    第一作者的第一单位    第一作者单位    通讯作者单位

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	The Unmanned Aerial Vehicle Benchmark: Object Detection, Tracking and Baseline 期刊论文 INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION, 2019, 页码: 19 作者:  Yu, Hongyang;  Li, Guorong;  Zhang, Weigang;  Huang, Qingming;  Du, Dawei;  Tian, Qi;  Sebe, Nicu 收藏  |  浏览/下载：52/0  |  提交时间：2020/12/10 UAV  Object detection  Single object tracking  Multiple object tracking
	Beyond global fusion: A group-aware fusion approach for multi-view image clustering 期刊论文 INFORMATION SCIENCES, 2019, 卷号: 493, 页码: 176-191 作者:  Xue, Zhe;  Li, Guorong;  Wang, Shuhui;  Huang, Jun;  Zhang, Weigang;  Huang, Qingming 收藏  |  浏览/下载：261/0  |  提交时间：2019/08/16 Multi-view learning  Local fusion strategy  Group-aware fusion  Image clustering
	From Social to Individuals: A Parsimonious Path of Multi-Level Models for Crowdsourced Preference Aggregation 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, 2019, 卷号: 41, 期号: 4, 页码: 844-856 作者:  Xu, Qianqian;  Xiong, Jiechao;  Cao, Xiaochun;  Huang, Qingming;  Yao, Yuan 收藏  |  浏览/下载：86/0  |  提交时间：2019/08/16 Preference aggregation  HodgeRank  mixed-effects models  linearized bregman iterations  personalized ranking  position bias
	Increasing Interpretation of Web Topic Detection via Prototype Learning From Sparse Poisson Deconvolution 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS, 2019, 卷号: 49, 期号: 3, 页码: 1072-1083 作者:  Pang, Junbiao;  Hu, Anjing;  Huang, Qingming;  Tian, Qi;  Yin, Baocai 收藏  |  浏览/下载：77/0  |  提交时间：2019/04/03 Poisson deconvolution  prototype learning (PL)  sparsity  submodularity  topic interpretation  Web topic detection
	A Hierarchical CNN-RNN Approach for Visual Emotion Classification 期刊论文 ACM TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA COMPUTING COMMUNICATIONS AND APPLICATIONS, 2019, 卷号: 15, 期号: 3, 页码: 17 作者:  Li, Liang;  Zhu, Xinge;  Hao, Yiming;  Wang, Shuhui;  Gao, Xingyu;  Huang, Qingming 收藏  |  浏览/下载：37/0  |  提交时间：2020/12/10 Visual emotion recognition  multi-task learning  feature fusing  hierarchical CNN-RNN  stacked bi-directional RNN