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  • [7]
    2010 | Bielefelder E-Dissertation | PUB-ID: 2486114 OA
    A. Denecke, Hypothesis-based image segmentation for object learning and recognition, Bielefeld: Universität Bielefeld, 2010.
    PUB | PDF
     
  • [6]
    2010 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1969803 OA
    I. Ayllon Clemente, et al., “Incremental Word Learning Using Large-Margin Discriminative Training and Variance Floor Estimation”, Proceedings INTERSPEECH, 2010.
    PUB | Datei | Download (ext.)
     
  • [5]
    2010 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2034035
    A. Denecke, et al., “Figure-ground segmentation using metrics adaptation in levelset methods”, European Symposium on Artificial Neural Networks, 2010, pp.417-422.
    PUB
     
  • [4]
    2009 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1969815
    A. Denecke, et al., “Online figure-ground segmentation with adaptive metrics in Generalized LVQ”, Neurocomputing, vol. 72, 2009, pp. 1470-1482.
    PUB | DOI | WoS
     
  • [3]
    2009 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1969825
    A. Denecke, et al., “Incremental Figure-Ground Segmentation using localized adaptive metrics in LVQ”, International Workshop on Self-Organizing Maps (WSOM), 2009, pp.45-53.
    PUB | DOI
     
  • [2]
    2009 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1969830
    S. Kirstein, et al., “A Vision Architecture for Unconstrained and Incremental Learning of Multiple Categories”, Memetic Computing, vol. 1, 2009, pp. 291-304.
    PUB | DOI
     
  • [1]
    2008 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2142096
    A. Denecke, et al., “Robust object segmentation by adaptive metrics in Generalized LVQ”, Proc. of the European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN), 2008, pp.319-324.
    PUB
     

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