Deep Structure, Singularities, and Computer Vision: First International Workshop, DSSCV 2005, Maastr pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:1 (2006年1月9日)

作者:Ole Fogh Olsen

出品人:

页数:258

译者:

出版时间:2006-1

价格:508.50元

装帧:平装

isbn号码:9783540298366

丛书系列:

图书标签:

• Computer Vision
• Deep Learning
• Image Processing
• Pattern Recognition
• Singularities
• Structure from Motion
• Geometric Vision
• Machine Learning
• Algorithms
• Netherlands

《深层结构、奇异点与计算机视觉：2005年国际研讨会论文集》 前言 在2005年6月9日至10日，荷兰马斯特里赫特汇聚了一批来自世界各地的顶尖研究者，共同探讨计算机视觉领域的前沿议题。这次名为“深层结构、奇异点与计算机视觉”（Deep Structure, Singularities, and Computer Vision, DSSCV 2005）的国际研讨会，旨在深入剖析计算机视觉系统中隐藏的深层结构，以及在图像分析和理解过程中出现的关键性“奇异点”所带来的挑战与机遇。本次会议的论文集，经过精心修订和筛选，为我们呈现了一幅引人入胜的、跨越理论与实践的计算机视觉研究图景。 在信息爆炸的时代，计算机视觉技术正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面，从自动驾驶汽车到医疗影像诊断，从安防监控到虚拟现实体验，其应用前景广阔。然而，要实现真正智能化的视觉理解，仅仅依靠浅层的特征提取和模式匹配是远远不够的。深层结构的存在，意味着图像信息背后蕴含着更复杂、更抽象的语义和几何关系，这些关系往往是理解场景、识别物体、追踪运动的关键。另一方面，“奇异点”——无论是几何意义上的不连续性，还是统计意义上的异常模式——在图像中扮演着至关重要的角色。它们可以指示物体的边界、关键点、运动的突然变化，甚至是潜在的故障或异常。如何有效地识别、表征和利用这些深层结构与奇异点，成为了当前计算机视觉研究的核心挑战之一。 DSSCV 2005国际研讨会正是基于这样的背景应运而生。会议汇聚了在几何视觉、统计学习、机器学习、模式识别以及计算机视觉的各个分支领域有着深厚造诣的专家学者。他们带来的研究成果，不仅涵盖了对深层结构和奇异点进行理论建模和数学描述的新方法，也展示了如何在实际应用中利用这些概念来解决诸如三维重建、物体识别、场景理解、运动分析等复杂问题。 论文集核心内容概述 本论文集所收录的论文，从多个维度深入探讨了深层结构、奇异点与计算机视觉的相互关联。以下将对其中一些关键的研究方向和代表性成果进行详细介绍： 一、 深层结构与几何表示 理解图像中物体的几何形状和空间关系是计算机视觉的基础。许多研究聚焦于如何从二维图像中恢复或表示三维的深层几何结构。这包括： 多视角几何与三维重建： 论文探讨了如何利用来自不同视角的图像来精确地估计相机的姿态，并从中重建出场景的三维模型。这涉及到对投影几何、对极几何、本征矩阵和本质矩阵的深入分析。研究人员提出了更鲁棒的算法来处理噪声、遮挡和纹理稀疏等实际问题，并探索了如何利用这些几何约束来捕捉更精细的表面细节和拓扑结构。 流形学习与形状表示： 现实世界中的物体形状往往具有复杂的流形结构。本论文集收录的研究工作，探索了如何利用流形学习技术来学习和表示这些非线性的形状空间。这使得算法能够更好地捕捉物体在不同姿态、光照或形变下的内在变化，从而实现更鲁棒的形状识别和匹配。例如，研究可能涉及黎曼几何在形状分析中的应用，或者将高维形状数据降维到低维嵌入空间，以便于后续的分析和分类。 结构光与深度感知： 直接获取深度信息是另一条重要途径。会议论文可能讨论了基于结构光投影技术、立体视觉或深度传感器（如ToF相机）的先进方法。研究关注如何提高深度测量的精度、分辨率和鲁棒性，以及如何将这些深度数据与图像信息相结合，来构建更精确的场景模型。 拓扑推理与全局结构： 除了局部的几何细节，对场景的整体拓扑结构进行推理也至关重要。部分研究可能关注如何从图像序列或点云数据中识别出物体的连通性、孔洞等拓扑特征，从而实现更深层次的场景理解，例如区分连通的物体和分离的物体，或者识别出具有复杂内部结构的物体。 二、 奇异点检测与利用 奇异点往往是图像中最具信息量的区域，它们包含了关于物体、场景或运动的关键线索。本论文集中的研究，从不同角度揭示了奇异点的价值： 特征点检测与描述： 经典的SIFT、SURF等特征点检测算法，以及其后续的改进和变种，是识别图像中稳定、可重复的关键点的基础。会议论文可能探讨了如何设计更鲁棒、更具有辨别力的特征描述符，使其能够适应各种尺度、旋转、光照变化，甚至是非刚性形变。 边缘、角点与不连续性： 图像中的边缘、角点以及其他不连续性是描述物体形状和边界的关键。研究可能涉及对这些奇异点的精确检测，以及如何利用它们来构建物体的轮廓模型、分段表示，或者作为物体识别的线索。 运动奇异点与事件检测： 在视频分析中，运动的突变、物体出现或消失、场景切换等都属于运动奇异点。会议论文可能介绍了如何通过分析光流、帧间差分或更高级的时空特征来检测这些关键事件，从而实现视频内容摘要、异常行为检测或运动目标跟踪。 尺度空间理论与多尺度分析： 奇异点在不同的尺度下可能呈现出不同的形态。多尺度分析，如高斯差分（LoG）或Mexican hat小波，能够有效地检测在不同尺度下保持不变的奇异点，从而增强特征的鲁棒性。 机器学习在奇异点检测中的应用： 许多研究利用机器学习技术，如支持向量机（SVM）、深度学习等，来训练模型，使其能够自动识别图像中的各种奇异点，并进行分类或回归。这使得奇异点检测的过程更加智能化和自适应。 三、 深度结构、奇异点与高级视觉任务 深层结构和奇异点的有效利用，直接推动了计算机视觉在各个高级任务上的发展： 物体识别与分类： 通过学习物体深层的几何结构或捕捉其关键奇异点，算法能够更准确地识别出不同类别的物体，即使在复杂背景、部分遮挡或不同姿态下。例如，基于三维形状模型或基于局部关键点的匹配方法。 场景理解与语义分割： 理解场景的整体结构和物体之间的关系，需要识别出场景中的关键几何结构和语义区域。奇异点可以作为区域划分的依据，而深层结构则能帮助理解不同物体之间的空间关系，从而实现对场景更深层次的语义理解。 跟踪与运动估计： 持续跟踪物体需要捕捉其运动过程中关键点的变化。识别运动奇异点能够帮助算法在物体短暂消失或被遮挡后重新定位，而对深层运动结构（如刚体运动、非刚体形变）的建模，则能提高跟踪的准确性和鲁棒性。 图像检索与匹配： 在大规模图像数据库中进行高效检索，需要能够描述图像内容的关键特征。深层结构和奇异点提供了强大的描述能力，使得基于内容的图像检索（CBIR）系统能够更精确地找到相似的图像。 三维模型与虚拟现实： 精确的三维重建是构建逼真虚拟环境的基础。对场景深层几何结构和关键奇异点的准确把握，能够生成细节丰富、拓扑正确的3D模型，为虚拟现实、增强现实以及3D打印等应用提供支持。 四、 理论与算法的创新 本论文集不仅关注应用，也深入探讨了背后的理论基础和算法创新： 统计推断与概率模型： 许多研究基于概率统计模型来处理图像中的不确定性，例如高斯混合模型（GMM）、贝叶斯网络等，以描述数据中的分布规律和进行鲁棒的推理。 最优化方法与数值计算： 许多计算机视觉问题最终归结为复杂的优化问题。论文集可能包含对各种优化算法（如梯度下降、牛顿法、凸优化）在视觉问题中的应用和分析，以及高效的数值计算技术。 新兴的机器学习技术： 随着机器学习的飞速发展，许多新的算法被应用于计算机视觉领域，例如支持向量机（SVM）、图形模型、以及日益重要的深度学习方法。会议论文可能探讨了如何将这些先进的机器学习技术与深层结构和奇异点分析相结合。 结论 《深层结构、奇异点与计算机视觉：2005年国际研讨会论文集》是一部极具价值的研究文献。它汇集了2005年计算机视觉领域在该特定方向上的最新研究成果，不仅展示了理论模型的精妙，也体现了算法应用的强大。通过深入研究图像中的深层结构和关键奇异点，研究人员正在不断突破计算机视觉的边界，使其朝着更智能、更普适的方向发展。本论文集为该领域的学者、研究人员和工程师提供了一个宝贵的参考平台，也为未来计算机视觉的发展奠定了坚实的基础。 正如本次会议的主题所揭示的，理解并有效利用图像的深层结构和奇异点，是实现高级视觉智能的关键。本论文集中的每一篇论文，都为我们提供了理解这一复杂课题的独特视角和深刻见解。它们共同描绘出一幅充满活力和创新精神的计算机视觉研究图景，预示着计算机视觉技术在未来将扮演更加重要的角色。

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