![](/images/graphics-bg.png)
Convolutional Deep Belief Networks for Single-CellObject Tracking in Computational Biology and Computer Vision
المؤلفون المشاركون
Zhong, Bineng
Pan, Shengnan
Wang, Tian
Du, Jixiang
Chen, Duansheng
Cao, Liujuan
Zhang, Hongbo
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-10-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In this paper, we propose deep architecture to dynamically learn the most discriminative features from data for both single-cell and object tracking in computational biology and computer vision.
Firstly, the discriminative features are automatically learned via a convolutional deep belief network (CDBN).
Secondly, we design a simple yet effective method to transfer features learned from CDBNs on the source tasks for generic purpose to the object tracking tasks using only limited amount of training data.
Finally, to alleviate the tracker drifting problem caused by model updating, we jointly consider three different types of positive samples.
Extensive experiments validate the robustness and effectiveness of the proposed method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhong, Bineng& Pan, Shengnan& Zhang, Hongbo& Wang, Tian& Du, Jixiang& Chen, Duansheng…[et al.]. 2016. Convolutional Deep Belief Networks for Single-CellObject Tracking in Computational Biology and Computer Vision. BioMed Research International،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099297
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhong, Bineng…[et al.]. Convolutional Deep Belief Networks for Single-CellObject Tracking in Computational Biology and Computer Vision. BioMed Research International No. 2016 (2016), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099297
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhong, Bineng& Pan, Shengnan& Zhang, Hongbo& Wang, Tian& Du, Jixiang& Chen, Duansheng…[et al.]. Convolutional Deep Belief Networks for Single-CellObject Tracking in Computational Biology and Computer Vision. BioMed Research International. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099297
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099297
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)