文章基本信息

标题：Information theoretic and machine learning approaches to quantify non-linear visual feature interaction underlying visual object recognition
本地全文：下载
作者：Alireza Alemi-Neissi ; Carlo Baldassi ; Alfredo Braunstein 等
期刊名称：BMC Neuroscience
印刷版ISSN：1471-2202
电子版ISSN：1471-2202
出版年度：2012
卷号：13
期号：1
页码：P2
DOI：10.1186/1471-2202-13-S1-P2
语种：English
出版社：BioMed Central
关键词：Input Image ; Salient Object ; Feature Interaction ; Visual Object Recognition ; Feature Evidence