基于支持向量机的目标检测算法综述

• 作者: 张陈斌 赵宇宙 郭明玮 陈宗海 项俊平
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 目标检测 局部可变模型 目标特征模型 学习训练
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 综述与评论
• 页码范围: 193-200
• 页数: 8页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.13195/j.kzyjc.2013.0891

摘要

目标检测的目的在于从静态图片或视频中检测并定位设定种类的目标物体，已有研究大都将目标检测问题简化为一个二分类问题。鉴于支持向量机在模式识别领域尤其是解决二分类问题中所表现出来的优越性，如何将其应用于目标检测已成为当今计算机视觉领域关注的重点。对此，从支持向量机原理、目标特征模型构建、学习训练和目标检测框确定等角度，综述了基于支持向量机的目标检测算法的研究现状，并就进一步的发展进行了展望。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈宗海	中国科学技术大学自动化系	151	2270	25.0	40.0
2	张陈斌	中国科学技术大学自动化系	15	367	7.0	15.0
3	郭明玮	中国科学技术大学自动化系	1	204	1.0	1.0
4	赵宇宙	中国科学技术大学自动化系	3	218	3.0	3.0
5	项俊平	中国科学技术大学自动化系	1	204	1.0	1.0