图像目标类别检测综述

• 作者: 刘亚奇 曹健 毛典辉 牛群 蔡强
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 目标类别检测 外观模型 分类 定位策略 图像数据集 评价标准
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 页码范围: 257-265
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 5838字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1411002

摘要

随着移动设备与社交网络的迅速发展，数字图像的数据规模急剧增加，图像目标类别检测已经发展成为目前计算机视觉领域内的一个研究热点。对图像目标类别检测的关键问题进行了综述。首先对目标类别检测的研究背景进行了介绍；然后对目标类别检测技术进行了综述，其中包括外观模型、分类器和定位策略3个核心技术，以及数据集和评价标准；最后列出了目前目标类别检测算法的测试结果，并总结了目标类别检测的主要研究难点和发展方向。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡强	北京工商大学计算机与信息工程学院	65	684	15.0	23.0
2	刘亚奇	北京工商大学计算机与信息工程学院	3	54	2.0	3.0
3	曹健	北京工商大学计算机与信息工程学院	26	262	10.0	15.0
4	毛典辉	北京工商大学计算机与信息工程学院	17	218	6.0	14.0
5	牛群	中央民族大学管理学院	1	22	1.0	1.0