BALÁŽIA, Michal a Petr SOJKA. Learning Robust Features for Gait Recognition by Maximum Margin Criterion. In Antonio Robles-Kelly, Marco Loog, Battista Biggio, Francisco Escolano, Richard Wilson. Proceedings of the joint IAPR International Workshops on Structural and Syntactic Pattern Recognition (SSPR 2016) and Statistical Techniques in Pattern Recognition (SPR 2016). LNCS 10029. Switzerland: Springer International Publishing AG, 2016. s. 585-586. ISBN 978-3-319-49054-0. doi:10.1007/978-3-319-49055-7.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Learning Robust Features for Gait Recognition by Maximum Margin Criterion
Autoři BALÁŽIA, Michal (703 Slovensko, garant, domácí) a Petr SOJKA (203 Česká republika, domácí).
Vydání LNCS 10029. Switzerland, Proceedings of the joint IAPR International Workshops on Structural and Syntactic Pattern Recognition (SSPR 2016) and Statistical Techniques in Pattern Recognition (SPR 2016), od s. 585-586, 2 s. 2016.
Nakladatel Springer International Publishing AG
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Švýcarsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
WWW conference web fulltext (Springer)
Impakt faktor Impact factor: 0.402 v roce 2005
Kód RIV RIV/00216224:14330/16:00091550
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-3-319-49054-0
ISSN 0302-9743
Doi http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-49055-7
UT WoS 000389509300052
Klíčová slova česky rozpoznávání podle chůze
Klíčová slova anglicky gait recognition
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Michal Balážia, Ph.D., učo 256078. Změněno: 21. 10. 2017 20:17.
Anotace
Extended abstract. The full research paper "Learning Robust Features for Gait Recognition by Maximum Margin Criterion" has been accepted for publication at the 23rd IEEE/IAPR International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2016), Cancun, Mexico, December 2016.
Návaznosti
MUNI/A/0892/2015, interní kód MUNázev: Výzkum v aplikované informatice na FI MU (Akronym: VAIFIMU)
Investor: Masarykova univerzita, Grantová agentura MU, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
MUNI/A/0935/2015, interní kód MUNázev: Zapojení studentů Fakulty informatiky do mezinárodní vědecké komunity (Akronym: SKOMU)
Investor: Masarykova univerzita, Grantová agentura MU, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
Typ Název Vložil/a Vloženo Práva
sspr55arxiv.pdf   Verze souboru Balážia, M. 25. 9. 2017

Vlastnosti

Adresa v ISu
https://is.muni.cz/auth/publication/1359618/sspr55arxiv.pdf
Adresa ze světa
https://is.muni.cz/publication/1359618/sspr55arxiv.pdf
Adresa do Správce
https://is.muni.cz/auth/publication/1359618/sspr55arxiv.pdf?info
Ze světa do Správce
https://is.muni.cz/publication/1359618/sspr55arxiv.pdf?info
Vloženo
Po 25. 9. 2017 11:22, RNDr. Michal Balážia, Ph.D.

Práva

Právo číst
  • kdokoliv v Internetu
Právo vkládat
 
Právo spravovat
  • osoba RNDr. Michal Balážia, Ph.D., učo 256078
Atributy
 

sspr55arxiv.pdf

Aplikace
Otevřít soubor.
Stáhnout soubor.
Adresa v ISu
https://is.muni.cz/auth/publication/1359618/sspr55arxiv.pdf
Adresa ze světa
http://is.muni.cz/publication/1359618/sspr55arxiv.pdf
Typ souboru
PDF (application/pdf)
Velikost
46,1 KB
Hash md5
9623b49768f698710f5e38bcc3bf5286
Vloženo
Po 25. 9. 2017 11:22

sspr55arxiv.txt

Aplikace
Otevřít soubor.
Stáhnout soubor.
Adresa v ISu
https://is.muni.cz/auth/publication/1359618/sspr55arxiv.txt
Adresa ze světa
http://is.muni.cz/publication/1359618/sspr55arxiv.txt
Typ souboru
holý text (text/plain)
Velikost
3,5 KB
Vloženo
Po 25. 9. 2017 11:26
Vytisknout
Nahlásit neoprávněně vložený soubor Zobrazeno: 8. 3. 2021 14:28