Computer Vision - ECCV 2004 计算机视觉——ECCV2004/会议录 第III部分 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Tomas

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页数:0

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价格:745.8

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isbn号码:9783540219828

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• 计算机视觉
• ECCV
• ECCV2004
• 图像处理
• 模式识别
• 机器学习
• 人工智能
• 学术会议
• 会议录
• III部分

《计算机视觉：ECCV 2004 会议录（第三部分）》 摘要 《计算机视觉：ECCV 2004 会议录（第三部分）》是一部汇集了 2004 年欧洲计算机视觉会议（ECCV 2004）在第三天及之后发表的具有深远影响力的学术论文的集合。本书聚焦于计算机视觉领域的最新研究进展，涵盖了从基础理论到前沿应用的广泛议题。读者将深入了解包括但不限于以下关键领域的最新成果： 三维视觉与几何： 本部分着重探讨了从二维图像重建三维场景的各类技术，包括多视角立体视觉、运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）、三维模型匹配与比对、相机标定以及三维重建的鲁棒性提升等。特别关注了如何在复杂环境中（如遮挡、纹理缺失、光照变化）实现精确而可靠的三维几何信息提取。研究涵盖了从经典多视图几何算法的改进，到基于深度学习的新型三维重建方法的探索。 物体识别与检测： 针对计算机视觉领域的核心挑战——准确高效地识别和定位图像中的物体，本部分呈现了多种创新方法。这包括但不限于：基于局部特征描述符（如SIFT, SURF等）的匹配与识别技术，利用统计模型（如支持向量机、Adaboost等）进行分类，以及针对特定物体类别（如人脸、行人、车辆）的优化检测器。此外，还探讨了如何处理形变、视角变化、尺度变化以及类内变异等问题。 图像与视频分析： 除了对静态场景的理解，本部分也深入研究了视频序列的处理与分析。这包括：运动估计与跟踪（optical flow, object tracking），视频中的场景分割，事件检测与识别，以及视频超分辨率等。研究重点在于捕捉和理解视频中的动态信息，以及如何在实时性要求极高的应用场景中实现高效处理。 图像处理与增强： 本部分包含了提升图像质量、修复损伤、以及提取有用信息的各种技术。这包括：去噪、去模糊、图像超分辨率、图像修复（inpainting）、以及用于特征提取和信息增强的滤波与变换方法。 机器学习在计算机视觉中的应用： 鉴于机器学习在推动计算机视觉发展中的核心作用，本部分大量收录了应用各类机器学习技术的研究。这包括：支持向量机（SVM）、Boosting算法、图模型（如条件随机场 CRF）、以及当时正在兴起的深度学习（虽然在 2004 年尚未成为主流，但已有一些初步探索）在物体识别、分割、姿态估计等任务中的应用。特别关注了如何利用大量数据训练模型，以解决传统算法难以处理的复杂视觉问题。 特定应用领域： 会议录还展示了计算机视觉技术在多个实际应用领域的最新进展，例如：自动驾驶与机器人导航中的环境感知，医疗影像分析（如医学图像分割与诊断辅助），安全监控中的行为分析，以及增强现实（Augmented Reality, AR）和虚拟现实（Virtual Reality, VR）中的场景理解与交互。 本书的价值与意义 《计算机视觉：ECCV 2004 会议录（第三部分）》不仅仅是一份记录，更是对计算机视觉领域过去一年（2004年）研究成果的一次全面梳理和价值体现。对于研究人员而言，本书是了解领域前沿动态、获取最新技术洞见、以及激发新研究思路的宝贵资源。它提供了大量经过同行评审的、高质量的学术论文，代表了当时全球在该领域的最优研究水平。 对于工程师和开发者来说，本书中的许多方法和算法可以直接应用于解决实际问题，或为开发更先进的视觉系统提供基础。本书中的技术论文，即便在今天看来，许多核心思想和数学原理依然具有重要的参考价值，为理解现代计算机视觉技术的演进脉络提供了历史的维度。 ECCV（European Conference on Computer Vision）作为计算机视觉领域最权威的国际会议之一，其会议录通常被视为该领域的重要文献。本卷作为 ECCV 2004 会议录的第三部分，进一步拓展了读者对该会议所涵盖议题的理解。本书的研究成果，为后续的计算机视觉研究奠定了坚实的基础，其中包含的思想和方法，往往是后来许多更复杂、更成熟技术的萌芽。 内容概述 本书汇集了 ECCV 2004 会议上发表的、在特定技术方向和应用领域具有代表性的研究。每一篇论文都经过严格的学术评审，确保了其创新性、严谨性和学术价值。 在三维视觉与几何方面，论文深入探讨了从不同视角的图像中推断出场景的三维结构，包括如何精确地估计相机的姿态和运动，如何从匹配的点中恢复出场景的几何形状，以及如何处理现实世界中存在的各种不确定性和噪声。例如，对于立体匹配问题，研究可能涵盖了新的能量函数设计、更高效的搜索策略，或者利用局部纹理和几何约束来提高匹配的准确性。而运动恢复结构（SfM）的研究，则可能聚焦于如何从长序列的视频中稳定地估计相机轨迹和三维点云，即使存在相机姿态的大幅度变化或部分场景的遮挡。 物体识别与检测部分，研究人员提出了各种新的特征表示方法和分类器设计。这可能包括对现有特征描述符的改进，以使其对光照、视角等变化更加鲁棒，或者引入新的统计模型和学习算法来提高识别精度。例如，针对人脸识别，可能会有新的特征提取方法，旨在捕捉人脸的关键几何信息，并利用非线性分类器来处理人脸的表情和姿态变化。行人检测方面的研究，则可能关注如何在大尺度变化和复杂背景下准确地定位行人，并区分行人与背景中的其他物体。 图像与视频分析部分，论文关注如何从视频序列中提取有意义的信息。运动估计的研究，可能涉及更精确的光流计算方法，能够处理大位移和非线性运动。目标跟踪算法则致力于在视频中持续地定位和追踪特定物体，即使物体发生形变、部分遮挡或被其他物体干扰。事件检测方面的研究，则尝试识别视频中发生的特定活动，例如跌倒、打斗或者车辆碰撞等，这需要对时空信息进行联合分析。 图像处理与增强研究，则提供了改善图像质量和提取信息的工具。例如，去噪算法旨在去除图像中的随机噪声，同时保留图像的细节信息。图像修复技术则能够智能地填充图像中的缺失区域，使得修复后的图像看起来自然。 机器学习在计算机视觉中的应用是贯穿本书的一个重要主题。论文展示了如何利用机器学习模型来解决视觉任务。支持向量机（SVM）和 Boosting 算法在当时是主流的分类和检测工具，研究可能聚焦于如何选择最优的核函数，或者设计更高效的弱学习器组合。条件随机场（CRF）等图模型则在分割和场景理解任务中扮演着重要角色，用于建模像素之间的空间依赖关系。 特定应用领域的研究，则展示了计算机视觉技术如何落地并解决实际问题。在自动驾驶领域，视觉系统被用于感知道路环境、识别交通标志、检测障碍物等。医疗影像分析则利用计算机视觉技术辅助医生进行诊断，例如自动检测病灶、分割器官等。 本书的内容反映了 2004 年计算机视觉领域的研究热点和技术前沿。尽管自那时以来，深度学习已经彻底改变了计算机视觉的面貌，但本书中包含的许多经典算法和理论基础，对于理解现代计算机视觉的演进历程、掌握视觉问题的本质，依然具有不可替代的价值。本书为研究人员和从业者提供了一个宝贵的历史视角，让他们能够更深入地理解当前技术的由来，并从中汲取灵感。 总而言之，《计算机视觉：ECCV 2004 会议录（第三部分）》是一部内容丰富、学术价值极高的著作，它忠实地记录了 2004 年欧洲计算机视觉会议上在第三天及之后发表的、代表了当时计算机视觉领域最高水平的研究成果。本书是计算机视觉研究人员、学生以及对该领域感兴趣的专业人士的必备参考书，为理解该领域的过去、现在和未来提供了重要的线索。

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