文献类型：期刊文章

作　　者：高仕博[1] 程咏梅[2] 肖利平[1,3] 韦海萍[1,3]

机构地区：[1]北京航天自动控制研究所,北京100854 [2]西北工业大学自动化学院,陕西西安710072 [3]宇航智能控制技术国家级重点实验室,北京100854

出　　处：《电子学报》

年　　份：2015

卷　　号：43

期　　号：2

起止页码：320-332

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20151500737392)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

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.

关 键 词：目标检测 图像处理 稀疏表示  特征  

分 类 号：TP391.4]