摘要
遵循通用对象识别系统的一般框架,重点讨论了各种特征区域选取、特征区域描述技术,比较了几种主流的识别模型和模型的训练方法,并介绍了对象识别系统的性能评估方法及其常用数据集,最后分析了未来可能的研究发展方向。
Following the framework of generic object recognition system,many different interest operators and feature descriptors are discussed.Some popular recognition models and learning methods are compared.The evaluation criteria and the available datasets also introduced.Perspectives for future research work are presented in the end.
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第7期8-12,共5页
Computer Engineering and Applications
基金
国家部委预研项目
关键词
对象识别
特征描述子
特征袋
视觉单词
机器学习
object recognition
feature descriptor
bag of feature
visual word
machine learning
