2010年国际计算机视觉算法竞赛PASCAL VOC的结果不久前揭晓，实验室谭铁牛研究员和黄凯奇博士带领的智能视频监控研究团队在图像目标检测和图像目标分类两项比赛任务中分别取得了冠军和亚军的优异成绩，表明我所在该方向的研究处于国际领先水平。
图像目标检测和图像目标分类是计算机视觉中的基本科学问题，也是智能视频监控等计算机视觉应用中的关键技术。为了客观评价计算机视觉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的世界顶尖研究机构从2005年开始组织一年一度的计算机视觉相关算法国际公开竞赛（PASCAL VOC）。该项比赛每年提供一个极具挑战性的标准图像数据库用于评估计算机视觉中的图像目标检测和图像目标分类等算法的性能。PASCAL VOC竞赛以其高难度和专业性已经成为计算机视觉领域的权威测试平台。2010年的竞赛（VOC2010）吸引了包括法国国家信息自动化研究院(INRIA)、麻省理工学院(MIT)、加州伯克利大学(UC Berkeley)、卡内基梅隆大学(CMU),牛津大学(Oxford)以及微软研究院、NEC北美研究院等在内的30多个世界顶尖学术和工业研究机构中的众多研究团队的积极参与。
VOC2010包括图像目标检测、图像目标分类、图像目标分割和人的行为分类等四项比赛。谭铁牛研究员带领的团队参加了其中的图像目标检测和图像目标分类两项竞赛，并分别获得冠军和亚军的优异成绩。
实验室从1998年开始组建稳定的智能视觉监控科研队伍，在目标检测、跟踪、分类识别和行为分析等各个环节都进行了自主创新，在国际期刊和学术会议上发表论文80多篇，授权和申请发明专利21项，解决了智能视觉监控从理论到应用的众多关键问题，研究成果已在2008年北京奥运、国家与公共安全、城市交通管理等诸多领域推广应用，有力推动了该领域的学科发展和技术进步，取得了显著的经济社会效益。 |
