Robust, extensible, and fast: teamed classifiers for vehicle tracking in multi-camera networks (2019)
- Authors:
- USP affiliated authors: FERREIRA, JOÃO EDUARDO - IME ; PADILHA, BRUNO - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1109/CogMI48466.2019.00013
- Subjects: PROCESSAMENTO DE SINAIS DE VÍDEO; SEGURANÇA ELETRÔNICA
- Keywords: teamed classifier; video analytics; conditional computation; ensembles; conditional ensemble; mixture of expert; re id; vehicle re id; zero shot learning
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2019
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: International Conference on Cognitive Machine Intelligence - CogMI
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
SUPREM, Abhijit et al. Robust, extensible, and fast: teamed classifiers for vehicle tracking in multi-camera networks. 2019, Anais.. Piscataway: IEEE, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CogMI48466.2019.00013. Acesso em: 31 dez. 2025. -
APA
Suprem, A., Lima, R. A., Padilha, B., Ferreira, J. E., & Pu, C. (2019). Robust, extensible, and fast: teamed classifiers for vehicle tracking in multi-camera networks. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/CogMI48466.2019.00013 -
NLM
Suprem A, Lima RA, Padilha B, Ferreira JE, Pu C. Robust, extensible, and fast: teamed classifiers for vehicle tracking in multi-camera networks [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2025 dez. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CogMI48466.2019.00013 -
Vancouver
Suprem A, Lima RA, Padilha B, Ferreira JE, Pu C. Robust, extensible, and fast: teamed classifiers for vehicle tracking in multi-camera networks [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2025 dez. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CogMI48466.2019.00013 - Semi-supervised object labeling on video data with collaborative classification and active learning
- Dependency management with WED-flow techniques and tools: a case study
- Collaborative classification for object labeling on expansible datasets
- WED-SQL: an intermediate declarative language for PAIS execution
- Modeling time-critical processes with WED-Flow
- Compiladores para as linguagens da abordagem WED-flow
- Improved generalization of cyclist detection on security cameras with the OpenImages Cyclists dataset
- DataUSP: Conjunto de serviços analíticos para apoio à tomada de decisões em uma instituição de ensino superior
- OpenImages cyclists: expandindo a generalização na detecção de ciclistas em câmeras de segurança
- WED-SQL: uma linguagem declarativa intermediária com apoio transacional para a modelagem e implementação de Sistemas de Informação Cientes de Processos
Informações sobre o DOI: 10.1109/CogMI48466.2019.00013 (Fonte: oaDOI API)
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