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影象處理學術會議,計算機視覺研究機構、學者

名稱

簡介

類別

級別

ICCV: IEEE International Conference on Computer Vision

領域頂級國際會議,錄取率20%左右,2年一次,中國大陸每年論文數不超過10篇

計算機視覺,模式識別,多媒體計算

rank1

CVPR: IEEE Conf on Comp Vision and Pattern Recognition

領域頂級國際會議,錄取率25%左右,每年一次,中國大陸每年論文數不超過20篇

模式識別,計算機視覺,多媒體計算

rank1

ECCV: European Conference on Computer Vision

領域頂級國際會議,錄取率25%左右,2年一次,中國大陸每年論文數不超過20篇

模式識別,計算機視覺,多媒體計算

rank1

DCC: Data Compression Conference

領域頂級國際會議,錄取率很低,每年一次,目前完全國內論文極少

資料壓縮

rank1

ICML: International Conference on Machine Learning

領域頂級國際會議,錄取率25%左右,2年一次,目前完全國內論文很少

機器學習,模式識別

rank1

NIPS: Neural Information Processing Systems

領域頂級國際會議,錄取率20%左右,每年一次,目前完全國內論文極少(不超過5篇)

神經計算,機器學習

rank1

ACM MM: ACM Multimedia Conference

領域頂級國際會議,全文的錄取率極低,但Poster比較容易

多媒體技術,資料壓縮

rank1

IEEE ICIP: International conference on Image Processing

影象處理領域最具影響力國際會議,一年一次

影象處理

rank1

IEEE ICME: International Conference on Multimedia and Expo

多媒體領域重要國際會議,一年一次

多媒體技術

rank2

CGI:Computer Graphics International

國際圖形學會議,一年一次

圖形學領域

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SIGGRAPH: ACM SIGGRAPH Conference

計算機圖形學頂級國際會議,ACM主辦,每年一次,幾萬人參加會議,論文錄用率小於20%

計算機圖形學

rank 1

EUROGRAPHICS: The Annual Conference of the European Association for Computer Graphics

歐洲舉辦的國際圖形學會議,面向世界。接受率現在也有差不多20%

計算機圖形學

rank 1

ICML: International Conference on Machine Learning

機器學習領域中的頂級會議

機器學習

rank 1

IJCAI: International Joint Conference on AI

人工智慧領域的頂級會議。

人工智慧

rank1

很有用的學習網站:

1、畢業於荷蘭特溫特大學的Dirk-Jan Kroon博士,在Mathworks的FileExchange上的連結,這個連結裡有他用Matlab寫成的近百個程式原始碼,質量非常高。
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/authors/29180
2、這是研究 image matting必去的一個網站,裡面有大量關於這個主題內容的介紹,包括最新的成果,評測和對比。
http://www.alphamatting.com/
3、IPOL is a research journal of image processing and image analysis. Each article contains a text on an algorithm and its source code。討論了超過20個大的Topics,具體每個Topics裡面還有許多具體的實現分支,配有可供研究的原始碼。研究影象處理不可不看的網站。
http://www.ipol.im/
4、LIBROW,口號是The Helpful Mathematics,裡面可以找到很多基礎演算法文章,例如:濾波,fft等及例項。
http://www.librow.com/articles

大牛學者主頁:

1、MIT Freeman教授的主頁,裡面有他及學生的研究成果及專案連結,絕對的大神級。

2、Michal Irani,最有影響力的研究成果:超解析度。”Improving resolution by image registration”提出了用迭代的、反向投影的方法來解決影象放大的問題,是影象超解析度最經典的演算法。

3、何凱明的部落格,清華博士,ICCV最佳論文獲得者

醫學影象處理方面:

以下是計算機視覺領域的研究機構和學者大彙總,涉及了這個學科的很多方面

3.Helmut Grabner:Online Boosting and Vision的作者,tracking by online feature selection的早期經典,貌似現在不是很活躍了,跑去創業了;

5.Ying Wu:美國西北大學,華人學者中的翹楚;

6.Junsong Yuan:NTU,上面Wu老師的學生;

9.Chunhua Shen:屬上面的ACVT組,最近非常活躍;

10.Xi Li:同屬ACVT,之前是中科院的PHD,跟蹤方面的論文很多,有理論深度;

11.Haibin Ling:天普大學,L1-Tracker及後續擴充套件,原始碼分享;

14.David Ross:多倫多大學,IVT的作者,跟蹤中Generative表觀的經典中的經典,提供原始碼,IVT的程式碼結構被後來很多人引用,值得一讀;

16.Jamie Shotton:屬微軟劍橋研究中心,Decision/Regression Forests

18.Shi Jianbo:大名鼎鼎的Good Feature to Track作者,目前方向行為分析和多目標跟蹤等;

19.Shai Avidan:特拉維夫大學,大牛級,可算是Tracking-by-detection的開創者,Ensemble Tracking, SVM Tracking;

21.Shaogang Gong:Queen Mary University of London,各種PAMI,IJCV;

22.Yang Jian:南京理工大學,2DPCA,人臉識別;

23.CALVIN:weakly supervised learning,objectness;

26.Xiaogang Wang:CUHK,active & fruitful,行人檢測,群體行為分析;

27.Zhou, Bolei:上面Wang老師碩士研究生,群體行為,看看人家的Publications已經輕鬆甩國內博士好幾條街;

29.Zhang Lei:香港理工,稀疏表示,人臉識別,可以算大中華區比較活躍的研究組了,幾乎每篇論文都有對應原始碼

31.Pramod Sharma:離線訓練檢測器的線上自適應,貌似是個不錯的topic;

32.Loris Bazzani:person re-id,他的SDALF(code)描述子經常被用來做為比較物件,說明還是有參考價值的;

34.Vijayakumar Bhagavatula:IEEE Fellow, correlation filters;

牛人主頁(主頁有很多論文程式碼)

Ce Liu at Microsoft Research New England

Devi Parikh at  TTI-Chicago (Marr Prize at ICCV2011)

John Wright at Columbia Univ.

David Ross at Google/Youtube

David Lowe at Univ. of British Columbia

Mubarak Shah at Univ. of Central Florida

Yi Ma at MSRA

重要研究組:

LEAR at INRIA

Computer Vision Lab at Univ. of Southern California

2 個人、研究機構連結

(32)康奈爾大學視覺與影象分析組:http://www.via.cornell.edu/ 醫學影象處理

(33)密西根州立大學生物識別研究組:http://www.cse.msu.edu/biometrics/ 人臉識別、指紋識別、影象檢索
(34)柏林科技大學計算機視覺與遙感實驗室:

http://www.cv.tu-berlin.de/menue/computer_vision_remote_sensing/parameter/en/

影象分析、物體重建、基於影象的表面測量、醫學影象處理

(35)英國薩利大學視覺、語音與訊號處理中心: http://www.surrey.ac.uk/cvssp/   人臉識別、監控、3D、視訊檢索、
(36)北卡萊羅納大學教堂山分校Marc Pollefeys教授:http://www.cs.unc.edu/~marc/ 基於視訊的3D模型生成、相機標定、運動檢測與分析、3D重建

(37)百度技術副總監於凱:http://www.dbs.ifi.lmu.de/~yu_k/ 深度學習,稀疏表示,影象分類

(38)加州大學伯克利分校Michael I.Jordan教授:http://www.cs.berkeley.edu/~jordan/ 機器學習

(39)視覺計算研究論壇:http://www.sigvc.org/bbs/ 中科院視覺計算研究小組的論壇

(40)南加州大學Paul Debevec教授:http://ict.debevec.org/~debevec/ 或 http://www.pauldebevec.com/ 將CV和CG結合研究 人臉捕捉重建技術

(41)伊利諾伊大學D.A.Forsyth教授:http://luthuli.cs.uiuc.edu/~daf/ 三維重建

(42)英國牛津大學Ian Reid教授:http://www.robots.ox.ac.uk/~ian/ 跟蹤和機器人導航

(43)加州大學伯克利分校Jitendra Malik教授:http://www.cs.berkeley.edu/~malik/ 輪廓檢測、影象/視訊分割、圖形匹配、目標識別

(44)CMU博士Henry Schneiderman: http://www.cs.cmu.edu/~hws/ 目標檢測和識別;

(45)微軟研究員Antonio Criminisi: http://research.microsoft.com/en-us/people/antcrim/ 影象修補,三維重建,目標檢測與跟蹤;

(55)魏茨曼科學研究所教授Michal Irani: http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~irani/ 超解析度

(56)瑞士洛桑理工學院Pascal Fua教授:http://people.epfl.ch/pascal.fua/bio?lang=en 立體視覺,增強現實

(58)中科院助理教授樊彬:http://www.sigvc.org/bfan/ 特徵描述;

(79)Deep Learning主頁:http://deeplearning.net/ 深度學習論文、軟體,程式碼,demo,資料等;

2018.9.10補充:

方向:CNN、Face hallucination、去噪、超解析度、去模糊、分割

方向:計算機視覺和圖形的交叉點的影象和視訊的分析的各個領域的工作。是低層次的影象/視訊處理和計算攝影和視訊.

方向:深度神經網路,深度學習,very large neural networks to learn from labeled and unlabeled data

(4)Stanford大學vision實驗室;李菲菲所在實驗室

方向:計算機視覺和人的視覺。物體識別,場景分類,綜合場景理解,人體運動識別,材料識別,神經機制等。