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Spatiotemporal video segmentation based on graphical models
Spatiotemporal video segmentation based on graphical models
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Spatiotemporal video segmentation based on graphical models

Yang Wang ; Loe, K.-F. ; Tan, T. ; Jian-Kang Wu

IEEE transactions on image processing, 2005-07, Vol.14 (7), p.937-947 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: IEEE

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2
A dynamic conditional random field model for foreground and shadow segmentation
A dynamic conditional random field model for foreground and shadow segmentation
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

A dynamic conditional random field model for foreground and shadow segmentation

Wang, Yang ; Loe, Kia-Fock ; Wu, Jian-Kang

IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2006-02, Vol.28 (2), p.279-289 [Periódico revisado por pares]

Los Alamitos, CA: IEEE

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3
αB-spline : a linear singular blending B-spline
αB-spline : a linear singular blending B-spline
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

αB-spline : a linear singular blending B-spline

LOE, K. F

The Visual computer, 1996, Vol.12 (1), p.18-25 [Periódico revisado por pares]

Heidelberg: Springer

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4
Topographical mapping forms of objects into gaussian elastic net
Topographical mapping forms of objects into gaussian elastic net
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Topographical mapping forms of objects into gaussian elastic net

Loe, K.F.

Neurocomputing (Amsterdam), 1996-06, Vol.11 (2), p.171-178 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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5
Effective learning in recurrent max–min neural networks
Effective learning in recurrent max–min neural networks
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Effective learning in recurrent max–min neural networks

Teow, Loo-Nin ; Loe, Kia-Fock

Neural networks, 1998-04, Vol.11 (3), p.535-547 [Periódico revisado por pares]

Oxford: Elsevier Ltd

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6
Robust vision-based features and classification schemes for off-line handwritten digit recognition
Robust vision-based features and classification schemes for off-line handwritten digit recognition
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Robust vision-based features and classification schemes for off-line handwritten digit recognition

Teow, Loo-Nin ; Loe, Kia-Fock

Pattern recognition, 2002-11, Vol.35 (11), p.2355-2364 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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7
Knowledge-driven segmentation of the central sulcus from human brain MR images
Knowledge-driven segmentation of the central sulcus from human brain MR images
Material Type:
Ata de Congresso 		Adicionar ao Meu Espaço

Knowledge-driven segmentation of the central sulcus from human brain MR images

Zuo, W. ; Hu, Q. ; Aziz, A. ; Loe, K. ; Nowinski, W.L.

2004 International Conference on Image Processing, 2004. ICIP '04, 2004, Vol.4, p.2443-2446 Vol. 4

Piscataway NJ: IEEE

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8
A probabilistic approach for foreground and shadow segmentation in monocular image sequences
A probabilistic approach for foreground and shadow segmentation in monocular image sequences
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

A probabilistic approach for foreground and shadow segmentation in monocular image sequences

Wang, Yang ; Tan, Tele ; Loe, Kia-Fock ; Wu, Jian-Kang

Pattern recognition, 2005-11, Vol.38 (11), p.1937-1946 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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9
Surface design via deformation of periodically swept surfaces
Surface design via deformation of periodically swept surfaces
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Surface design via deformation of periodically swept surfaces

TAI, C.-L ; LOE, K.-F

The Visual computer, 1996-01, Vol.12 (10), p.475-483 [Periódico revisado por pares]

Heidelberg: Springer

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10
Handwritten digit recognition with a novel vision model that extracts linearly separable features
Handwritten digit recognition with a novel vision model that extracts linearly separable features
Material Type:
Ata de Congresso 		Adicionar ao Meu Espaço

Handwritten digit recognition with a novel vision model that extracts linearly separable features

Loo-Nin Teow ; Kia-Fock Loe

Proceedings IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. CVPR 2000 (Cat. No.PR00662), 2000, Vol.2, p.76-81 vol.2

IEEE

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