Zobrazeno 1 - 10
of 42
pro vyhledávání: '"compressive measurements"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Journal of Imaging, Vol 4, Iss 7, p 90 (2018)
In the context of video background–foreground separation, we propose a compressive online Robust Principal Component Analysis (RPCA) with optical flow that separates recursively a sequence of video frames into foreground (sparse) and background (lo
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/3f6bb6062e484751ae811aedb9e3951b
Past research has found that compressive measurements save data storage and bandwidth usage. However, it is also observed that compressive measurements are difficult to be used directly for target tracking and classification without pixel reconstruct
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2659::413c117b281b5c0e0577c150e4b5c3cb
https://zenodo.org/record/3647801
https://zenodo.org/record/3647801
Autor:
Chiman Kwan, Bryan Chou, Bence Budavari, Trac D. Tran, David Gribben, Jude Larkin, Ralph Etienne-Cummings, Akshay Rangamani, Jack Zhang
Publikováno v:
Electronics
Volume 9
Issue 6
Electronics, Vol 9, Iss 1014, p 1014 (2020)
Volume 9
Issue 6
Electronics, Vol 9, Iss 1014, p 1014 (2020)
One key advantage of compressive sensing is that only a small amount of the raw video data is transmitted or saved. This is extremely important in bandwidth constrained applications. Moreover, in some scenarios, the local processing device may not ha
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::663a8fa6549a60df435d4a733fabdd28
https://doi.org/10.3390/electronics9061014
https://doi.org/10.3390/electronics9061014
Publikováno v:
Journal of Imaging
Volume 4
Issue 7
Journal of Imaging, Vol 4, Iss 7, p 90 (2018)
Volume 4
Issue 7
Journal of Imaging, Vol 4, Iss 7, p 90 (2018)
In the context of video background&ndash
foreground separation, we propose a compressive online Robust Principal Component Analysis (RPCA) with optical flow that separates recursively a sequence of video frames into foreground (sparse) and backg
foreground separation, we propose a compressive online Robust Principal Component Analysis (RPCA) with optical flow that separates recursively a sequence of video frames into foreground (sparse) and backg
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::462b819026b41fd0dc86047645b3d2ff
https://opus4.kobv.de/opus4-fau/frontdoor/index/index/docId/11494
https://opus4.kobv.de/opus4-fau/frontdoor/index/index/docId/11494
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Proceedings of the IEEE 14th International Symposium on Biomedical Imaging, ISBI 2017
ISBI
ISBI
Date of Conference: 18-21 April 2017 Conference Name: IEEE 14th International Symposium on Biomedical Imaging, ISBI 2017 In this study, we deal with the problem of image reconstruction from compressive measurements of multi-contrast magnetic resonanc
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::40466faf4eddf1133bcbd7f45025bbda
https://hdl.handle.net/11693/37622
https://hdl.handle.net/11693/37622
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.