近日，安博·体育（China）官方网站光电工程学院青年教师肖学明作为第一作者的研究论文“基于核方法的多特征火星岩石检测框架”，在中国科学院Top 期刊《IEEE 神经网络和学习系统会刊》上发表。

该研究聚焦火星车巡视过程障碍规避及科学目标感知需求，采用机器学习理论，推导了再生核希尔伯特空间下的目标与背景建模框架，创新提出了基于核主成分分析和核低秩矩阵表示的岩石分割方法，并建立了国际上第一个专门针对火星岩石的开源图像目标分割数据集（数据集地址：https://github.com/CVIR-Lab/MarsData）。

文章所提岩石目标分割框架

岩石分割结果比较

这是安博·体育（China）官方网站以第一作者单位首次在该期刊上发表学术论文，有力支撑了学校目标探测识别、智能感知研究方向和相关学科发展。

《IEEE 神经网络和学习系统会刊》期刊，面向神经网络和相关学习系统的新理论、新方法、创新设计与应用，在计算机科学、电子与电气工程、人工智能等学科领域均属SCI一区（中国科学院分区），同时是中国科学院工程技术、计算机科学大类学科Top期刊，IF值10.451。

（供稿：光电工程学院   撰稿：闫钰峰    审核：董科研    编辑：周南）