图像物体分类与检测算法综述

• 作者: 任伟强 谭铁牛 黄凯奇
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 物体分类 物体检测 计算机视觉 特征表达 结构学习
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 图形图像与虚拟现实
• 页码范围: 1225-1240
• 页数: 16页
• 分类号: TP391
• 字数: 18816字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1016.2014.01225

摘要

图像物体分类与检测是计算机视觉研究中的两个重要的基本问题,也是图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础.该文从物体分类与检测问题的基本定义出发,首先从实例、类别、语义三个层次对物体分类与检测研究中存在的困难与挑战进行了阐述.接下来,该文以物体检测和分类方面的典型数据库和国际视觉算法竞赛PASCAL VOC竞赛为主线对近年来物体分类与检测的发展脉络进行了梳理与总结,指出表达学习和结构学习在于物体分类与检测中占有重要的地位.最后文中对物体分类与检测的发展方向进行了思考和讨论,探讨了图像物体识别中下一步研究可能的方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭铁牛	中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室智能感知与计算研究中心	52	3840	24.0	52.0
2	黄凯奇	中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室智能感知与计算研究中心	6	392	3.0	6.0
3	任伟强	中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室智能感知与计算研究中心	1	317	1.0	1.0