...
机译:通过自学选择地形特征的直方图来估算疼痛强度
Univ Politehn Bucuresti, Image Proc & Anal Lab LAPI, Splaiul Independetei 313, Bucharest, Romania;
Univ Politehn Bucuresti, Image Proc & Anal Lab LAPI, Splaiul Independetei 313, Bucharest, Romania;
Univ Politehn Bucuresti, Image Proc & Anal Lab LAPI, Splaiul Independetei 313, Bucharest, Romania;
Univ Politehn Bucuresti, Image Proc & Anal Lab LAPI, Splaiul Independetei 313, Bucharest, Romania;
Univ Politehn Bucuresti, Image Proc & Anal Lab LAPI, Splaiul Independetei 313, Bucharest, Romania;
Histograms of Topographical (HoT) features; Spectral regression; Transfer learning; Temporal filtering; Continuous pain intensity estimation;
机译:基于低偏差直方图的互信息估计以进行特征选择
机译:疼痛强度估计生理传感器,功能和机器学习模型的探索
机译:使用深时空和手工特征进行疼痛强度估计
机译:从情绪中学习疼痛:用于疼痛强度估计的转移式HoT数据表示
机译:数据挖掘以识别最佳的空间聚集尺度和输入特征:具有地形LIDAR和LIDAR强度返回的数字图像分类。
机译:基于直方图的特征选择和脑PET图像分类的兴趣量排名
机译:自我选择直方图的疼痛强度估计 地形特征
机译:基于Em的直方图强度数据密度估计教程