计算机视觉与模式识别研究进展

• 作者: 任民 何勇 刘云帆 孙哲南 张鸿文 曹杰 李佩佩 李琦 邓琪瑶
• 来源期刊: 科研信息化技术与应用
• 关键词: 人工智能 计算机视觉 模式识别 深度学习
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 论坛
• 页码范围: 3-18
• 页数: 16页
• 字数: 17350字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11871/j.issn.1674-9480.2019.04.001

摘要

近年来,人工智能(Artificial intelligence)已经逐渐成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,正在对人类生活的方方面面产生极其深刻的影响.随着互联网大数据和高性能并行计算的快速发展,计算机视觉(Computer Vision)领域的相关研究也在过去几年取得了重要进展,成为人工智能领域的重要应用分支之一.作为计算机视觉研究的主要工具,以深度神经网络为代表的模式识别(Pattern Recognition)技术也取得了重大突破.本文从具体应用任务出发,对计算机视觉和模式识别领域发展过程中的重要技术进行了梳理,并对具有代表性的研究成果进行了总结.最后,本文介绍了计算机视觉和模式识别技术的一个典型应用领域——生物特征识别,并对未来的发展趋势进行了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何勇	中国科学院自动化研究所	30	178	7.0	12.0
2	李琦	中国科学院自动化研究所	64	336	11.0	14.0
3	曹杰	中国科学院自动化研究所	17	282	5.0	16.0
4	孙哲南	中国科学院自动化研究所	15	174	6.0	13.0
5	李佩佩	中国科学院自动化研究所	6	6	2.0	2.0
6	刘云帆	中国科学院自动化研究所	1	2	1.0	1.0
7	邓琪瑶	中国科学院自动化研究所	1	2	1.0	1.0
8	任民	中国科学院自动化研究所	1	2	1.0	1.0
9	张鸿文	中国科学院自动化研究所	1	2	1.0	1.0