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题名计算机视觉中摄像机定标综述
被引量：429
- 1
-
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作者
邱茂林
马颂德
李毅
-
机构
中国科技大学北京认知科学开放研究实验室
中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
-
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2000年第1期43-55,共13页
-
文摘
回顾了摄影测量学和计算机视觉中的各种摄像机定标方法,对各种方法进行了分析、比较、并讨论了摄像机定标方法应用于计算机视觉中的特点.
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关键词
计算机视觉
摄像机定标
摄影测量学
立体视觉
-
Keywords
Computer vision, camera calibration, photogrammertry, stereo vision, 3D reconstruction.
-
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名人脸检测研究综述
被引量：353
- 2
-
-
作者
梁路宏
艾海舟
徐光祐
张钹
-
机构
清华大学计算机科学与技术系
清华大学智能技术与系统国家重点实验室
-
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第5期449-458,共10页
-
基金
国家"八六三"高技术研究发展计划 (863 -80 5 -5 12 -980 5 -11)
清华大学研究支持基金 (百 0 0 5 )资助
-
文摘
人脸检测问题最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出 ,近年来由于其在安全访问控制、视觉监测、基于内容的检索和新一代人机界面等领域的应用价值 ,开始作为一个独立的课题受到研究者的普遍重视 .该文从人脸检测问题的分类、人脸模式的分析、特征提取与特征综合、性能评价等角度 ,系统地整理分析了人脸检测问题的研究文献 ,将人脸检测方法主要划分为基于知识的人脸验证方法和基于统计的学习方法 。
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关键词
人脸检测
人脸识别
模式识别
计算机视觉
-
Keywords
face detection, face recognition, pattern recognition, computer vision
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名人运动的视觉分析综述
被引量：276
- 3
-
-
作者
王亮
胡卫明
谭铁牛
-
机构
中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
-
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第3期225-237,共13页
-
基金
国家自然科学基金(6982 5 10 5 .60 10 5 0 0 2 )
中国科学院自动化研究所创新基金 (1M0 1J0 2 )资助
-
文摘
目前 ,人运动的视觉分析是计算机视觉领域中最活跃的研究主题之一 ,其核心是利用计算机视觉技术从图像序列中检测、跟踪、识别人并对其行为进行理解与描述 ,它在虚拟现实、视觉监控、感知接口等领域均有着广阔的应用前景 .人运动的视觉分析系统一般遵从下述的处理过程 :(1)运动检测 ,(2 )运动目标分类 ,(3)人的跟踪 ,(4)行为理解与描述 .该文将重点从此四个方面回顾人运动分析的发展水平和常用的处理方法 。
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关键词
视觉分析
运动检测
行为理解
计算机视觉
人运动
-
Keywords
human motion, visual analysis, motion detection, tracking, behavior understanding
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述
被引量：537
- 4
-
-
作者
卢宏涛
张秦川
-
机构
上海交通大学计算机科学与工程系
-
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2016年第1期1-17,共17页
-
基金
国家自然科学基金(61272247)资助项目
-
文摘
随着大数据时代的到来,含更多隐含层的深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs)具有更复杂的网络结构,与传统机器学习方法相比具有更强大的特征学习和特征表达能力。使用深度学习算法训练的卷积神经网络模型自提出以来在计算机视觉领域的多个大规模识别任务上取得了令人瞩目的成绩。本文首先简要介绍深度学习和卷积神经网络的兴起与发展,概述卷积神经网络的基本模型结构、卷积特征提取和池化操作。然后综述了基于深度学习的卷积神经网络模型在图像分类、物体检测、姿态估计、图像分割和人脸识别等多个计算机视觉应用领域中的研究现状和发展趋势,主要从典型的网络结构的构建、训练方法和性能表现3个方面进行介绍。最后对目前研究中存在的一些问题进行简要的总结和讨论,并展望未来发展的新方向。
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关键词
深度学习
卷积神经网络
图像识别
目标检测
计算机视觉
-
Keywords
deep learning
convolutional neural network
image recognition
object detection
computer vision
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名视觉跟踪技术综述
被引量：254
- 5
-
-
作者
侯志强
韩崇昭
-
机构
西安交通大学电子与信息工程学院综合自动化研究所
-
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2006年第4期603-617,共15页
-
基金
国家973项目(2001CB309403)
国家自然科学基金(60574033)资助~~
-
文摘
视觉跟踪问题是当前计算机视觉领域中的热点问题,本文对这一问题进行了详细的介绍．首先,对视觉跟踪技术在视频监视、图像压缩和三维重构等三个主要方面的应用进行了论述．其次,详细阐述了该技术的研究现状,介绍了其中的一些常用方法,为清楚说明这些方法,先对视觉跟踪问题进行了分类,然后介绍了处理视觉跟踪问题的两种思路即自底向上和自顶向下的思路,最后将具体的视觉跟踪方法分为四类进行了介绍,这四类分别是基于区域的跟踪、基于特征的跟踪、基于变形模板的跟踪和基于模型的跟踪．最后,从控制论角度给出视觉跟踪算法所面临的难点,即算法要满足鲁棒性、准确性和快速性要求时所遇到的困难,并对视觉跟踪问题的研究前景进行了展望．
-
关键词
计算机视觉
视觉跟踪
图像序列
监视系统
MPEG-4
三维重构
-
Keywords
Computer vision, visual tracking, image sequence, surveillance system, MPEG-4, 3D reconstruction
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于视觉的目标检测与跟踪综述
被引量：289
- 6
-
-
作者
尹宏鹏
陈波
柴毅
刘兆栋
-
机构
信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室(重庆大学)
重庆大学自动化学院
-
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第10期1466-1489,共24页
-
基金
国家自然科学基金(61203321)
重庆市基础科学与前沿研究技术专项重点项目(cstc2015jcyj B0569)
+2 种基金
中央高校基本科研业务专项基金(106112016CDJZR175511
106112015CDJXY170003)
重庆市研究生科研创新项目(CYB14023)资助~~
-
文摘
基于视觉的目标检测与跟踪是图像处理、计算机视觉、模式识别等众多学科的交叉研究课题,在视频监控、虚拟现实、人机交互、自主导航等领域,具有重要的理论研究意义和实际应用价值.本文对目标检测与跟踪的发展历史、研究现状以及典型方法给出了较为全面的梳理和总结.首先,根据所处理的数据对象的不同,将目标检测分为基于背景建模和基于前景建模的方法,并分别对背景建模与特征表达方法进行了归纳总结.其次,根据跟踪过程有无目标检测的参与,将跟踪方法分为生成式与判别式,对基于统计的表观建模方法进行了归纳总结.然后,对典型算法的优缺点进行了梳理与分析,并给出了其在标准数据集上的性能对比.最后,总结了该领域待解决的难点问题,对其未来的发展趋势进行了展望.
-
关键词
计算机视觉
目标检测
目标跟踪
背景建模
表观建模
-
Keywords
Computer vision
object detection
object tracking
background modeling
appearance modeling
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名一种基于背景模型的运动目标检测与跟踪算法
被引量：141
- 7
-
-
作者
刘亚
艾海舟
徐光佑
-
机构
清华大学计算机科学与技术系
-
出处
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2002年第4期315-319,328,共6页
-
基金
国防预研项目 7B8资助
-
文摘
本文提出了一种静止摄像机条件下的运动目标检测与跟踪算法 .它以一种改进的自适应混合高斯模型为背景更新方法 ,用连通区检测算法分割出前景目标 ,以 Kalm an滤波为运动模型实现对运动目标的连续跟踪 .在目标跟踪时 ,该算法针对目标遮挡引起的各种可能情况进行了分析 ,引入了对运动目标的可靠性度量 ,增强了目标跟踪的稳定性和可靠性 .在对多个室外视频序列的实验中 ,该算法显示了良好的性能 ,说明它对于各种外部因素的影响 ,如光照变化、阴影、目标遮挡等 ,具有很强的适应能力 .
-
关键词
背景模型
运动目标检测
跟踪算法
混合高斯模型
KALMAN滤波
图像处理
计算机视觉
-
Keywords
background modeling, mixture Gaussian model, Kalman filtering, moving object detection and tracking
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于颜色和纹理分析的车牌定位方法
被引量：145
- 8
-
-
作者
郭捷
施鹏飞
-
机构
上海交通大学图像处理与模式识别研究所
-
出处
《中国图象图形学报（A辑）》
CSCD
北大核心
2002年第5期472-476,共5页
-
基金
国家重点基础研究发展规划项目 (G19980 3 0 40 8)
-
文摘
针对复杂背景的车牌定位问题 ,提出了一种颜色和纹理分析相结合的车牌定位算法 .该算法采用基于适合彩色图象相似性比较的 HSV颜色模型 ,首先在颜色空间进行距离和相似度计算 ;然后对输入图象进行颜色分割 ,只有满足车牌颜色特性的区域 ,才进入下一步的处理 ;最后再利用纹理及结构特征对分割出的颜色区域进行分析和进一步判断 ,并确定车牌区域 .该方法不同于大多数的车牌定位方法 ,它不仅对车牌的大小、汽车在图象中的位置以及图象背景的限制较少 ,而且 ,综合特征定位要比单一特征定位更符合人的视觉要求 ,因而定位效果更好 ,应用范围更广 .
-
关键词
颜色特征
纹理分析
车牌
定位
模式识别
交通管理
计算机视觉
智能化
-
Keywords
Color feature, Texture analysis, Vehicle license plate, Location
-
分类号
U491
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
TP391.4
[交通运输工程—道路与铁道工程]
-
-
题名彩色汽车图象牌照定位新方法
被引量：124
- 9
-
-
作者
张引
潘云鹤
-
机构
浙江大学CAD&CG国家重点实验室
浙江大学人工智能研究所
-
出处
《中国图象图形学报（A辑）》
CSCD
北大核心
2001年第4期374-377,共4页
-
基金
国家自然科学基金项目!(6890 3 0 0 9)
-
文摘
汽车牌照定位是一个公认的较难解决的图象分割问题 .目前已经实现的分割主要局限于灰度图象 ,且定位效果仍易受阴影和光照等条件的影响 .为解决彩色汽车图象牌照定位问题 ,提出了彩色图象边缘检测算子 Col-or Prewitt和彩色边缘检测与区域生长相结合的牌照定位算法 Color L P,其充分利用了颜色信息和牌照特点 .Color-Prewitt算法简单 ,全面作用在颜色空间的 3个分量上 ,在彩色牌照定位的边缘检测中具有传统算子无法比拟的优势 .实验表明 ,检测出的牌照区域完整 ,且与背景易于进一步剥离 ,由此可见 ,Color L P定位牌照区域准确率高 ,适用于任意背景、位置和光照下的牌照定位 ,且通用性较好 .
-
关键词
彩色边缘检测
牌照识别
智能交通系统
汽车牌照定位
模式识别
计算机视觉
彩色图象
图象分割
-
Keywords
Color edge detector,Area growth,License plate location,ITS
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
U491.116
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
-
-
题名基于步态的身份识别
被引量：158
- 10
-
-
作者
王亮
胡卫明
谭铁牛
-
机构
中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
-
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第3期353-360,共8页
-
基金
国家自然科学基金 ( 6982 5 10 5
60 10 5 0 0 2 )
中国科学院自动化研究所创新基金 ( 1M0 2J0 4)
-
文摘
提出了一种简单有效的自动步态识别算法 .对于每个序列而言 ,一种改进的背景减除方法用于检测行人的运动轮廓 ;然后 ,这些时变的 2D轮廓形状被转换为对应的 1D距离信号 ,同时通过特征空间变换来提取低维步态特征 ;基于时空相关或归一化欧氏距离度量 ,标准的模式分类技术用于最终的识别 .实验结果表明该算法不仅获得了令人鼓舞的识别性能 ,而且拥有相对较低的计算代价 .
-
关键词
身份识别
计算机视觉
图像序列
生物特征识别
主元分析
时空相关
自动步态识别算法
模式识别
-
Keywords
biometrics
gait recognition
background subtraction
PCA
spatio temporal correlation
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名深度学习在目标视觉检测中的应用进展与展望
被引量：243
- 11
-
-
作者
张慧
王坤峰
王飞跃
-
机构
中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室
中国科学院大学
青岛智能产业技术研究院
国防科学技术大学军事计算实验与平行系统技术研究中心
-
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第8期1289-1305,共17页
-
基金
国家自然科学基金(61533019
61304200)
国家留学基金(201504910397)资助~~
-
文摘
目标视觉检测是计算机视觉领域的一个重要问题,在视频监控、自主驾驶、人机交互等方面具有重要的研究意义和应用价值.近年来,深度学习在图像分类研究中取得了突破性进展,也带动着目标视觉检测取得突飞猛进的发展.本文综述了深度学习在目标视觉检测中的应用进展与展望.首先对目标视觉检测的基本流程进行总结,并介绍了目标视觉检测研究常用的公共数据集;然后重点介绍了目前发展迅猛的深度学习方法在目标视觉检测中的最新应用进展;最后讨论了深度学习方法应用于目标视觉检测时存在的困难和挑战,并对今后的发展趋势进行展望.
-
关键词
目标视觉检测
深度学习
计算机视觉
平行视觉
-
Keywords
Visual object detection, deep learning, computer vision, parallel vision
-
分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
-
-
题名基于差分图象的多运动目标的检测与跟踪
被引量：90
- 12
-
-
作者
王栓
艾海舟
何克忠
-
机构
清华大学计算机科学与技术系
清华大学智能技术与系统国家重点实验室
-
出处
《中国图象图形学报（A辑）》
CSCD
1999年第6期470-475,共6页
-
文摘
运动目标的检测与跟踪在许多领域有着广泛的应用，它是应用视觉研究的焦点之一。文中介绍了一种基于差分图象的运动目标检测算法，检测结果是符号化了的图象，其中运动目标由其外接矩形表示，然后根据连续性约束假设，实现了运动目标的跟踪。实验表明这种检测和跟踪方法是快速有效的，与现有其它方法相比它能更好地处理跟踪目标之间的重叠以及目标的暂时消失等情况。
-
关键词
差分图象
运动检测
目标跟踪
计算机视觉
-
Keywords
Difference image, Motion detection, Target tracking
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名主动轮廓线模型(蛇模型)综述
被引量：125
- 13
-
-
作者
李培华
张田文
-
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与工程系
-
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2000年第6期751-757,共7页
-
基金
国家自然科学基金!(No.6 9775 0 0 7)
-
文摘
在传统的计算机视觉领域 ,严格的各自独立的分层理论有广泛的影响 .这种理论认为 ,底层的视觉任务的完成只能依赖于从图像本身获得的信息 .Kass等人对这种模型提出了挑战 ,于 1987年提出了称为 Snake的主动轮廓线模型 (active contour model) .近 10多年来 ,Snake模型在计算机视觉领域得到了广泛应用 ,取得了许多重要的进展 .该文回顾了近 10多年来 Snake模型的研究、发展及应用情况 ,并对未来的发展方向进行了展望 .
-
关键词
计算机视觉
主动轮廓线模型
蛇模型
变形模板
目标跟踪
-
Keywords
Computer vision, active contour model, snake model, deformable template, object tracking.
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名摄像机自标定方法的研究与进展
被引量：141
- 14
-
-
作者
孟晓桥
胡占义
-
机构
中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
-
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第1期110-124,共15页
-
基金
国家自然科学基金 (6 0 175 0 0 9
6 0 0 330 10 )
中国科学院交叉学科重大创新项目 (KJCZ1-07)资助~~
-
文摘
该文回顾了近几年来摄像机自标定技术的发展 ,并分类介绍了其中几种主要方法 .同传统标定方法相比 ,自标定方法不需要使用标定块 ,仅根据图像间图像点的对应关系就能估计出摄像机内参数 .文中重点介绍了透视模型下的几种重要的自标定方法 ,包括内参数恒定和内参数可变两种情形 ;最后还简要介绍了几种非透视模型下的摄像机自标定方法 .
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关键词
摄像机自标定方法
计算机视觉
二维图像
小孔模型
无穷远平面
绝对二次曲线
-
Keywords
Camera self-calibration, pinhole model, the plane at infinity, the absolute conic(quadric)
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名立体视觉研究的现状与进展
被引量：101
- 15
-
-
作者
游素亚
-
机构
清华大学计算机系
-
出处
《中国图象图形学报（A辑）》
CSCD
1997年第1期17-24,共8页
-
基金
国家自然科学基金
-
文摘
立体视觉是计算机视觉中的一个重要分支，一直是计算机视觉研究的重点和热点之一，在２０多年的发展过程中，逐渐形成了自已的方法和理论。本文系统地评述了立体视觉研究的现状与进展，分析比较了各种技术的优缺点和适用范围，并着重论述了立体视觉的核心——立体匹配的研究进展，总结分析了目前立体视觉研究所存在的主要问题和今后的发展方向。
-
关键词
立体视觉
立体匹配
视觉机理
计算机视觉
-
Keywords
Triple Correlation,Translation,Rotation and scale invariances, Object recoginition
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名人工智能技术在电力设备运维检修中的研究及应用
被引量：204
- 16
-
-
作者
蒲天骄
乔骥
韩笑
张国宾
王新迎
-
机构
中国电力科学研究院有限公司
-
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期369-383,共15页
-
基金
国家电网公司科技项目(人工智能应用于电力系统的技术体系和应用场景研究)(SGDK0000AIJS1805743).
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文摘
电力设备的运行状态与电力系统的稳定及安全密切相关。全面、准确地掌握电力设备的内外部多源数据,并通过科学的手段进行信息汇总和融合,从而对设备的运行状态与变化趋势做出准确的评估和预测,并安排合理的运维检修计划,是整个电力系统可靠、经济运行的关键前提和重要基础。人工智能技术(artificial intelligence,AI)在识别、预测、优化、决策任务中的效率、精度、自学习能力等方面的发展和突破,为电力设备的运维检修提供了一种全新的技术手段与研究思路。论文回顾了人工智能在输变电设备运维检修业务中的关键技术和应用现状,按照数据层、算法层和应用层逐级展开论述和分析,梳理了设备运维的相关数据情况及现存问题,指出了人工智能关键技术框架及各类算法的应用特点与范围,总结了各类典型运维场景中的人工智能应用进展与困难,并提出了未来的重点解决思路,最后分析了人工智能技术应用所面临的问题,并对其发展趋势进行了展望和建议。
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关键词
电力设备
人工智能
运维检修
电力大数据
数据挖掘
计算机视觉
自然语言处理
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Keywords
power equipment
artificial intelligence
operation and maintenance
big data of electric power
data mining
computer vision
natural language processing
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分类号
TM507
[电气工程—电器]
-
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题名超分辨率图像重建方法综述
被引量：196
- 17
-
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作者
苏衡
周杰
张志浩
-
机构
清华大学自动化系
北京葫芦软件技术开发有限公司
-
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第8期1202-1213,共12页
-
基金
国家自然科学基金重大国际(地区)合作研究项目(61020106004)
国家自然科学基金(61005023
+2 种基金
61021063)
国家杰出青年科学基金项目(61225008)
教育部博士点基金(20120002110033)资助~~
-
文摘
由于广泛的实用价值与理论价值,超分辨率图像重建(Super-resolution image reconstruction,SRIR或SR)技术成为计算机视觉与图像处理领域的一个研究热点,引起了研究者的广泛关注.本文将超分辨率图像重建问题按照不同的输入输出情况进行系统分类,将超分辨率问题分为基于重建的超分辨率、视频超分辨率、单帧图像超分辨率三大类.对于其中每一大类问题,分别全面综述了该问题的发展历史、常用算法的分类及当前的最新研究成果等各种相关问题,并对不同算法的特点进行了比较分析.本文随后讨论了各不同类别超分辨率算法的互相融合和图像视频质量评价的方法,最后给出了对这一领域未来发展的思考与展望.
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关键词
超分辨率图像重建
计算机视觉
图像处理
方法综述
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Keywords
Super-resolution image reconstruction, computer vision, image processing, survey
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名图像物体分类与检测算法综述
被引量：193
- 18
-
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作者
黄凯奇
任伟强
谭铁牛
-
机构
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
-
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第6期1225-1240,共16页
-
基金
国家"九七三"重点基础研究发展规划项目基金(2012CB316302)
国家自然科学基金(61322209)
国家科技支撑计划(2012BAH07B01)资助~~
-
文摘
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.
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关键词
物体分类
物体检测
计算机视觉
特征表达
结构学习
-
Keywords
object classification
object detection
computer vision
feature representations
structural learning
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名综述人脸识别中的子空间方法
被引量：117
- 19
-
-
作者
刘青山
卢汉清
马颂德
-
机构
中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
-
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第6期900-911,共12页
-
基金
国家"8 6 3"计划项目 (2 0 0 1AA114 14 0 )
国家自然科学基金 (6 0 135 0 2 0 )资助~~
-
文摘
如何描述每个个体人脸的特征 ,使之区别于其他个体 ,是人脸识别研究中的关键问题之一 .近年来提出了大量的方法 ,其中随着主元分析在人脸识别中的成功应用之后 ,子空间分析因其具有描述性强、计算代价小、易实现及可分性好的特点 ,受到了广泛的关注 .文中结合近年来已发表的文献 ,按照线性和非线性的划分 ,对子空间分析在人脸识别中的应用作一回顾、比较和总结 。
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关键词
人脸识别
计算机视觉
模式识别
人脸图像
子空间方法
主元分析
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Keywords
Principal component analysis, subspace analysis, face recognition
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
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题名深度学习的典型目标检测算法研究综述
被引量：179
- 20
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作者
许德刚
王露
李凡
-
机构
河南工业大学粮食信息处理与控制教育部重点实验室
河南工业大学信息科学与工程学院
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第8期10-25,共16页
-
基金
国家重点研发计划(2017YFD0401003-4)。
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文摘
目标检测是计算机视觉的一个重要研究方向,其目的是精确识别给定图像中特定目标物体的类别和位置。近年来,深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Networks,DCNN)所具有的特征学习和迁移学习能力,在目标检测算法特征提取、图像表达、分类与识别等方面取得了显著进展。介绍了基于深度学习目标检测算法的研究进展、常用数据集特点以及性能指标评价的关键参数,对比分析了双阶段、单阶段以及其他改进算法的网络结构和实现方式。阐述了算法在人脸、显著目标、行人、遥感图像、医学图像、粮虫等检测领域的应用进展,结合当前存在的问题和挑战,展望分析了其未来的研究方向。
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关键词
深度学习
目标检测
迁移学习
特征提取
计算机视觉
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Keywords
deep learning
object detection
transfer learning
feature extraction
computer vision
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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