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摘要:
目标检测作为图像理解的一个基础而重要的课题深受国内外学者的重视,在军事和民用中具有广泛应用。应用背景的多样性和复杂性使得传统目标检测算法难以克服复杂背景、噪声干扰、光照变化以及非刚体形变、遮挡、弱特征、尺度、视角和姿态变化等因素的影响。近些年来发展起来的稀疏表示方法为图像处理及目标检测研究提供了新的思路,本文概述了稀疏表示基本概念和理论研究进展,综述了稀疏表示方法在目标特征学习、目标分类器和滤波器设计以及多源信息融合目标检测等目标检测领域中的国内外重要研究进展,并展望了稀疏表示方法在目标检测领域的发展方向。
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文献信息
篇名 面向目标检测的稀疏表示方法研究进展
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 目标检测 图像处理 稀疏表示 特征
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 320-332
页数 13页 分类号 TP391.4
字数 14636字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.02.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 程咏梅 西北工业大学自动化学院 266 3802 27.0 51.0
2 肖利平 5 118 3.0 5.0
4 韦海萍 3 35 1.0 3.0
8 高仕博 5 38 2.0 5.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
目标检测
图像处理
稀疏表示
特征
研究起点
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研究分支
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引文网络交叉学科
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