书书书
第
３７
卷
第
６
期
２
０１４
年
６
月
计
算
机
学
报
ＣＨ
ＩＮＥＳＥ
ＪＯＵＲＮＡＬ
ＯＦ
ＣＯＭＰＵＴＥＲＳ
Ｖｏ
ｌ．３７ Ｎｏ．６
Ｊｕｎｅ
２０１４
收稿
日期
：
２０
１３
－
０９
－
０８
；
最终修改稿收到日期
：
２
０１３
－
１２
－
２５
．
本课
题得到国家
“
九七 三
”
重点基础研究发展规划项目基金
（
２０
１２ＣＢ３１６３０２
）、
国家自然科学基金
（
６１３２２２０９
）
和国家科技支撑计划
（
２０１２ＢＡＨ０７Ｂ０１
）
资助
．
黄
凯奇
，
男
，
１９
７７
年生
，
博
士
，
研究员
，
国家自然科学基金优秀
青年基金获得者
、
中国计算机学会
（
Ｃ
Ｃ
Ｆ
）
高级
会员
，
曾担任
ＩＥ
ＥＥ
北京
分会副秘书长
，
主要研究领域为计算机视觉
、
模式识别
、
视觉监控
．
Ｅ
－
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ｈｕａｎ
ｇ
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ｐ
ｒ．ｉａ．ａｃ．ｃｎ．
任伟
强
，
男
，
１９
８５
年生
，
博
士研究生
，
主要研究方向为计算机视觉
、
模式识别
．
谭铁牛
，
男
，
１９
６４
年生
，
博
士
，
研究员
，
中国科学院院士
，
主要研究领域为生物特征识别
、
智能视频监控
、
网络数据理解与安全
．
图像物体分类与检测算法综述
黄凯
奇
任伟强
谭铁牛
（
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
北京
１０
０１９０
）
摘
要
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
Ｐ
ＡＳＣＡＬ
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
．
关键词
物体分类
；
物体检测
；
计算机视觉
；
特征表达
；
结构学习
中图法分类号
Ｔ
Ｐ３９１
ＤＯＩ
号
１０．３７２４
／
ＳＰ．Ｊ．１０１６．２０１４．０１２２５
Ａ
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ａｎｄ
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，
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，
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ｔｒ
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ａｎａｌ
ｙ
ｓｉｓ
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ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ
ａｎｄ
ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ
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ＰＡＳＣＡＬ
ＶＯＣ
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ｇ
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ａｃｋｎｏｗｌｅｄ
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ｏｒｔａｎｃｅ
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ｅｃｔ
ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ
ａｎｄ
ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ
；
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ｗｅ
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ｃｈａｌｌｅｎ
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ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ
ａｎｄ
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ｄｉｓｃｕｓｓ
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ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ
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ｅｃｔ
ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ
ａｎｄ
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，
ｆｒｏｍ
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ｖｉｅｗ
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ｒｅ
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ｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ
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ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ
ｌｅａｒｎｉｎ
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ｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ
；
ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ
ｌｅａｒｎｉｎ
ｇ
１
图像物体分类与检测概述
物体
分类与检测是计算机视觉
、
模式识别与机
器学习领域非常活跃的研究方向
．
物体分类与检测
在很多领域有广泛应用
，
包括安防领域的人脸识别
、
行人检测
、
智能视频分析
、
行人跟踪等
，
交通领域的
交通场景物体识别
、
车辆计数
、
逆行检测
、
车牌检测
