•  Persian
    • Persian
    • English
  •   ورود
  • دانشگاه فردوسی مشهد
  • |
  • مرکز اطلاع‌رسانی و کتابخانه مرکزی
    • Persian
    • English
  • خانه
  • انواع منابع
    • مقاله مجله
    • کتاب الکترونیکی
    • مقاله همایش
    • استاندارد
    • پروتکل
    • پایان‌نامه
  • راهنمای استفاده
View Item 
  •   کتابخانه دیجیتال دانشگاه فردوسی مشهد
  • Fum
  • Articles
  • Latin Articles
  • View Item
  •   کتابخانه دیجیتال دانشگاه فردوسی مشهد
  • Fum
  • Articles
  • Latin Articles
  • View Item
  • همه
  • عنوان
  • نویسنده
  • سال
  • ناشر
  • موضوع
  • عنوان ناشر
  • ISSN
  • شناسه الکترونیک
  • شابک
جستجوی پیشرفته
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

An effective method of 3D facial features segmentation

نویسنده:
Li, Yuan
,
Guo, Zhe
ناشر:
IEEE
سال
: 2014
شناسه الکترونیک: 10.1109/VLHCC.2014.6883022
یو آر آی: https://libsearch.um.ac.ir:443/fum/handle/fum/1079698
کلیدواژه(گان): data analysis,n decision trees,n neural nets,n regression analysis,n support vector machines,n data processing,n data scientists,n decision trees,n exploratory data analysis,n exploratory data modelling,n linear regression,n neural networks,n programming languages,n spreadsheet-based interaction technique,n statistical modelling,n statistical tools,n support vector machines,n teach-and-try technique,n Biological system modeling,n Computati
کالکشن :
  • Latin Articles
  • نمایش متادیتا پنهان کردن متادیتا
  • آمار بازدید

    An effective method of 3D facial features segmentation

Show full item record

contributor authorLi, Yuan
contributor authorGuo, Zhe
date accessioned2020-03-12T22:20:34Z
date available2020-03-12T22:20:34Z
date issued2014
identifier other7003809.pdf
identifier urihttps://libsearch.um.ac.ir:443/fum/handle/fum/1079698
formatgeneral
languageEnglish
publisherIEEE
titleAn effective method of 3D facial features segmentation
typeConference Paper
contenttypeMetadata Only
identifier padid8216054
subject keywordsdata analysis
subject keywordsn decision trees
subject keywordsn neural nets
subject keywordsn regression analysis
subject keywordsn support vector machines
subject keywordsn data processing
subject keywordsn data scientists
subject keywordsn decision trees
subject keywordsn exploratory data analysis
subject keywordsn exploratory data modelling
subject keywordsn linear regression
subject keywordsn neural networks
subject keywordsn programming languages
subject keywordsn spreadsheet-based interaction technique
subject keywordsn statistical modelling
subject keywordsn statistical tools
subject keywordsn support vector machines
subject keywordsn teach-and-try technique
subject keywordsn Biological system modeling
subject keywordsn Computati
identifier doi10.1109/VLHCC.2014.6883022
journal titlemage and Signal Processing (CISP), 2014 7th International Congress on
filesize1026299
citations0
  • درباره ما
نرم افزار کتابخانه دیجیتال "دی اسپیس" فارسی شده توسط یابش برای کتابخانه های ایرانی | تماس با یابش
DSpace software copyright © 2019-2022  DuraSpace