精选论文 | 生物特征识别【附打包下载】

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生物特征识别是人工智能的重要研究领域，也是近年来人工智能产业实际落地的主要领域，受到了学术界和工业界的高度关注。两位讲者从识别算法和计算成像两个角度，为大家推荐了生物特征识别技术最新的代表性工作。

你可以认真阅读，来现场和讲者面对面交流哦。

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推荐理由：光场成像和光场图像处理领域非常优秀的一篇综述文章，非常值得一读。

推荐理由来自：王云龙

2

推荐理由：我们研究组的光场成像技术的一篇比较早的中文综述文章，适合入门者学习。

推荐理由来自：王云龙

3

推荐理由：基于数据驱动的光场视角合成第一篇研究工作，发表在SIGGRAPH 2016上。

荐理由来自：王云龙

4

推荐理由：在EPI进行学习，来进行光场重建，提出了EPICNN的框架结构，发表在CVPR 2017上。

荐理由来自：王云龙

5

推荐理由：EPICNN研究工作的拓展，发表在TPAMI 2018上。

推荐理由来自：王云龙

6

推荐理由：我们自己的研究工作，提出了一种全新的处理4D光场数据的算法框架Pseudo 4DCNN，并使用这种框架进行准确高效的光场视角合成。

推荐理由来自：王云龙

7

推荐理由：可训练的VLAD描述子，将VLAD方法推广至深度学习。

推荐理由来自：任民

8

推荐理由：可变形卷积，近年来重要的卷积神经网络改进工作。

荐理由来自：任民

9

推荐理由：VLAD特征提取方法的开山之作。

荐理由来自：任民

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推荐理由：今年来利用深度学习进行虹膜识别的重要工作。

推荐理由来自：任民