基于轮廓分段的目标识别与定位算法研究文献综述

目标识别与定位是计算机视觉领域中的基础性问题，其在自动驾驶、智能监控、机器人等领域具有广泛的应用价值。

传统的目标识别方法依赖于手工设计的特征，难以适应复杂多变的场景。

近年来，深度学习技术的快速发展为目标识别与定位提供了新的思路。

其中，基于轮廓分段的方法因其能够更精细地描述目标形状，在复杂背景下表现出更强的鲁棒性而备受关注。

本文首先介绍了目标识别与定位的研究背景以及轮廓分段方法的优势与挑战，并对现有的目标识别算法、目标定位算法和轮廓提取方法进行了综述。

然后，详细阐述了基于轮廓分段的目标识别算法和目标定位算法，包括轮廓分段模型的构建、特征提取与选择、目标识别模型训练与优化、目标区域定位、轮廓特征匹配以及定位结果优化等关键技术。

最后，对全文进行了总结，并展望了未来研究方向。

关键词：目标识别；目标定位；轮廓分段；深度学习；特征提取

目标识别与定位作为计算机视觉领域的基础性研究课题，旨在赋予机器感知和理解现实世界场景的能力。

其核心目标在于从图像或视频中准确地识别出目标的类别，并确定目标在场景中的精确位置。