中文摘要：

课题组就张量场中目标的特征分析以及序贯蒙特卡洛框架下的自组织识别方法这一课题展开了深入探索。其中，课题组重点考察了三个问题张量场中的特征分析，特征区域选择与评价，自组织识别方法。在特征组织问题上，课题组主要考察了张量特征在不同视角、光照条件下不变子空间的提取算法，提出了最优秩-稀疏张量分解算法。在区域评价问题上，课题组利用视觉显著性选择、评价区域特征，提出了基于限失真编码理论的显著性检测方法，实现了显著性导向的张量表达方法；在识别方法上，课题组提出了基于词袋模型与互信息熵的在线特征选择方法，探索了局部、全局特征融合的在线识别过程。最终，这三个问题的综合即构成了张量特征下的自组织识别过程。课题组的探索取得了一系列成果，三年来总计发表文章16篇，其中SCI索引9篇，EI索引7篇，包括领域知名会议ECCV，ACCV，ICIP等。然而，课题组也深刻意识到这一探索仍然十分初步，并将在此课题及其相关课题上进一步深入挖掘与探讨。