上传时间：2011年12月12日
　　北京12月9日电，近日，2011年国际计算机视觉算法竞赛PASCAL VOC (The PASCAL Visual Object Classes Challenge 2011) 结果揭晓，中国科学院自动化研究所的智能视频监控研究团队获得“图像目标检测”项目冠军和“图像目标分类”项目亚军。这也是该团队继2010年之后再次问鼎“图像目标检测”的冠军。　　为了客观评价计算机视觉、模式识别领域相关算法和最新技术的研究进展，英国牛津大学、微软剑桥研究院等计算机视觉领域研究机构从2005年开始，每年组织一次计算机视觉相关算法国际公开竞赛（PASCAL VOC）。　　今年的PASCAL VOC竞赛包括图像目标检测、图像目标分类两项，其中目标模型表达是算法性能提升的瓶颈。参赛队伍包括牛津大学、康奈尔大学、 新加坡国立大学、芝加哥大学、加州大学洛杉矶分校、麻省理工学院、加州大学伯克利分校、斯坦福大学以及微软研究院等在内的20多个世界顶尖学术和工业研究机构中的众多研究团队。　　据悉，PASCAL VOC每年提供一个极具挑战的标准图像数据库，参赛者通过设计各种算法，仅根据分析图片内容来将其检测、分类，最终通过准确率、召回率、效率一决高低。该项竞赛因其具有高难度和专业性等特点，已经成为计算机视觉领域的权威测试平台。　　2010年，中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室谭铁牛研究员带领的团队在首次参加竞赛时，提出了异构数据融合机制，突破了之前主流算法的局限，分别获得目标检测项冠军和目标分类项亚军的优异成绩。