Autor der Publikation

Kopieren Löschen Diese Publikation zur Ablage hinzufügen
Community-Eintrag
Versionsverlauf dieses Eintrags
URL
DOI
BibTeX
EndNote
APA
Chicago
DIN 1505
Harvard
MSOffice XML

Superpixel based color contrast and color distribution driven salient object detection.

K. Fu, C. Gong, J. Yang, Y. Zhou, und I. Gu. Sig. Proc.: Image Comm., 28 (10): 1448-1463 (2013)

Bitte wählen Sie eine Person um die Publikation zuzuordnen

Um zwischen Personen mit demselben Namen zu unterscheiden, wird der akademische Grad und der Titel einer wichtigen Publikation angezeigt. Zudem lassen sich über den Button neben dem Namen einige der Person bereits zugeordnete Publikationen anzeigen.

Wei Yu University of Stuttgart

Junyuan Gu University of Stuttgart

Zili Yu University of Stuttgart

Dr. rer. nat. Shiang-Yu Huang University of Stuttgart

Bo Hung Yu University of Stuttgart

Weitere Publikationen von Autoren mit dem selben Namen

Superpixel based color contrast and color distribution driven salient object detection.K. Fu, C. Gong, J. Yang, Y. Zhou, und I. Gu. Sig. Proc.: Image Comm., 28 (10): 1448-1463 (2013)Online domain-shift learning and object tracking based on nonlinear dynamic models and particle filters on Riemannian manifolds.Z. Khan, und I. Gu. Computer Vision and Image Understanding, (2014)Exploiting riemannian manifolds for daily activity classification in video towards health care.Y. Yun, und I. Gu. HealthCom, Seite 1-6. IEEE, (2016)Saliency Detection by Fully Learning a Continuous Conditional Random Field.K. Fu, I. Gu, und J. Yang. IEEE Trans. Multimedia, 19 (7): 1531-1544 (2017)Spectral salient object detection.K. Fu, I. Gu, und J. Yang. Neurocomputing, (2018)Riemannian manifold-based support vector machine for human activity classification in images.Y. Yun, I. Gu, und H. Aghajan. ICIP, Seite 3466-3469. IEEE, (2013)Human fall detection via shape analysis on Riemannian manifolds with applications to elderly care.Y. Yun, und I. Gu. ICIP, Seite 3280-3284. IEEE, (2015)Co-Saliency-Enhanced Deep Recurrent Convolutional Networks for Human Fall Detection in E-Healthcare.C. Ge, I. Gu, und J. Yang. EMBC, Seite 1572-1575. IEEE, (2018)Human fall detection in videos by fusing statistical features of shape and motion dynamics on Riemannian manifolds.Y. Yun, und I. Gu. Neurocomputing, (2016)Privacy-Preserving Fall Detection in Healthcare Using Shape and Motion Features from Low-Resolution RGB-D Videos.I. Gu, D. Kumar, und Y. Yun. ICIAR, Volume 9730 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 490-499. Springer, (2016)