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基于支持向量机的目标检测算法综述

被引：114
作者：
郭明玮
赵宇宙
项俊平
张陈斌
陈宗海
机构：
[1] 不详
[2] 中国科学技术大学自动化系
[3] 不详
来源：
控制与决策 | 2014年 / 02期
关键词：
支持向量机; 目标检测; 局部可变模型; 目标特征模型; 学习训练;
D O I：
10.13195/j.kzyjc.2013.0891
中图分类号：
TP391.41 []; TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
080203 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要：
目标检测的目的在于从静态图片或视频中检测并定位设定种类的目标物体,已有研究大都将目标检测问题简化为一个二分类问题.鉴于支持向量机在模式识别领域尤其是解决二分类问题中所表现出来的优越性,如何将其应用于目标检测已成为当今计算机视觉领域关注的重点.对此,从支持向量机原理、目标特征模型构建、学习训练和目标检测框确定等角度,综述了基于支持向量机的目标检测算法的研究现状,并就进一步的发展进行了展望.
引用
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页数：8
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