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A color-guided, region-adaptive and depth-selective unified framework for Kinect depth recovery.

, , , , und . MMSP, Seite 7-12. IEEE, (2013)

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A color-guided, region-adaptive and depth-selective unified framework for Kinect depth recovery., , , , und . MMSP, Seite 7-12. IEEE, (2013)Surveillance video coding via low-rank and sparse decomposition., , , und . ACM Multimedia, Seite 713-716. ACM, (2012)Structure-Preserving Image Super-resolution via Contextualized Multi-task Learning., , , , und . CoRR, (2017)Robust Performance-driven 3D Face Tracking in Long Range Depth Scenes., , , , , und . CoRR, (2015)Robust Object-Aware Sample Consensus with Application to Lidar Odometry., , , und . ICASSP, Seite 4499-4503. IEEE, (2018)Learning Dynamic Guidance for Depth Image Enhancement., , , , , und . CVPR, Seite 712-721. IEEE Computer Society, (2017)Kinect Depth Recovery Using a Color-Guided, Region-Adaptive, and Depth-Selective Framework., , , , und . ACM TIST, 6 (2): 12:1-12:19 (2015)Embedding Temporally Consistent Depth Recovery for Real-time Dense Mapping in Visual-inertial Odometry., , , , , und . IROS, Seite 693-698. IEEE, (2018)Incremental low-rank and sparse decomposition for compressing videos captured by fixed cameras., , , und . J. Visual Communication and Image Representation, (2015)Reconstructing Dynamic Objects via LiDAR Odometry Oriented to Depth Fusion., , , , und . ICIRA (2), Volume 10463 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 634-646. Springer, (2017)