Computer Vision - ECCV 2008 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Zisserman, Andrew 编

出品人:

页数:801

译者:

出版时间:

价格:$ 157.07

装帧:

isbn号码:9783540886815

丛书系列:

图书标签:

• Computer Vision
• ECCV
• Image Processing
• Pattern Recognition
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Video Analysis
• Object Detection
• Image Understanding
• Computer Science

《计算机视觉——2008欧洲计算机视觉会议论文集》 一、 概述 《计算机视觉——2008欧洲计算机视觉会议论文集》（Computer Vision - ECCV 2008）汇集了2008年欧洲计算机视觉会议（ECCV 2008）上提交并被录用的高水平研究论文，代表了当时计算机视觉领域最前沿的研究成果和发展方向。本次会议是计算机视觉领域极具影响力的国际学术盛会，吸引了全球顶尖的学者和研究人员，共同探讨和展示他们在图像理解、三维重建、物体识别、运动分析、机器学习在视觉中的应用等诸多关键方向上的最新进展。 本论文集以其全面性和深度，为读者提供了一个深入了解2008年计算机视觉领域研究格局的绝佳窗口。它不仅记录了该年度重要的技术突破和理论创新，也反映了当时学术界关注的热点问题和研究趋势。通过对这些论文的梳理和解读，我们可以洞察计算机视觉技术在图像采集、处理、分析以及理解等各个环节的演进，以及其在解决现实世界复杂视觉问题上的潜力。 二、 主要研究领域与内容深度剖析 本论文集涵盖了计算机视觉的广泛领域，以下将对其主要研究方向进行详细的剖析，重点展现其内容的深度和广度： 1. 三维重建与度量立体视觉 (3D Reconstruction and Metric Stereo Vision) 深度估计的鲁棒性与精度提升： 论文集中的研究重点在于如何提高深度估计的准确性和在复杂场景下的鲁棒性。这包括对传统立体匹配算法的改进，如引入更先进的特征匹配技术、能量最小化方法（如图割，Graph Cuts）以及深度学习的早期尝试，以解决遮挡、纹理缺失、重复纹理等难题。 多视图几何与SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)： 在多视图几何方面，研究人员探索了更精确的相机标定、多视图匹配、以及从图像序列中恢复三维结构的方法。SLAM作为连接感知与导航的关键技术，也展现了在单目、双目甚至RGB-D相机下的新进展，重点在于提高轨迹估计的精度、地图的稠密性和实时性。 表面重建与网格生成： 基于点云或深度图，论文集收录了关于如何生成高质量、拓扑正确的表面模型的研究。这包括对噪声点云的去噪、孔洞填充、以及从不规则数据中创建平滑曲面的方法。 2. 物体识别与检测 (Object Recognition and Detection) 局部特征描述子的发展与应用： SIFT、SURF等局部特征描述子在当时仍是主流，研究者们致力于优化这些特征的计算效率、旋转不变性、尺度不变性以及对光照变化的鲁棒性。同时，新的特征描述子也在探索中，旨在捕捉更丰富的局部几何和纹理信息。 全局特征与形状匹配： 除了局部特征，对物体整体形状和结构的理解也得到了重视。基于形状上下文（Shape Context）、直方图（Histograms）等全局特征的匹配方法，以及将局部特征融合以提升识别性能的研究也有所体现。 部件模型与可变形模型： 针对具有形变（Deformable Objects）的物体，如人脸、人体、动物等，部件模型（Part-based Models）的研究变得尤为重要。通过将物体分解为更易于识别的部件，并学习部件之间的相对位置关系，可以有效处理物体的姿态变化和非刚性形变。 姿态估计与跟踪： 从单张图像或视频序列中准确估计物体的三维姿态是一项挑战。论文集包含了利用先验知识、模板匹配、以及基于模型拟合等方法进行姿态估计的研究。物体跟踪则侧重于在连续帧中维持物体的识别和位置信息，常结合运动模型和外观模型。 3. 图像分割与场景理解 (Image Segmentation and Scene Understanding) 语义分割与实例分割的早期探索： 尽管深度学习尚未完全主导，但对像素级分类（语义分割）和区分个体实例（实例分割）的早期探索已经开始。这包括基于图割、图划分、以及传统机器学习分类器（如SVM）的方法，旨在将图像划分为有意义的区域。 场景解析与关系推理： 场景理解不仅仅是识别单个物体，更重要的是理解场景的整体结构、物体之间的空间关系、以及物体的功能。论文集可能包含一些尝试性的工作，利用场景上下文信息来辅助物体识别，或者通过图模型来表示场景的语义结构。 边缘和轮廓检测： 精确的边缘和轮廓信息是许多计算机视觉任务的基础。研究人员在提高边缘检测的准确性、鲁棒性，以及从噪声图像中提取清晰轮廓方面进行了深入研究。 4. 运动分析与视频处理 (Motion Analysis and Video Processing) 光流估计： 在视频处理中，光流（Optical Flow）的估计至关重要，它描述了像素在连续帧之间的运动。论文集可能包含了对经典光流算法（如Lucas-Kanade, Horn-Schunck）的改进，以提高其在遮挡、亮度变化和纹理稀疏场景下的精度。 运动目标检测与跟踪： 在视频序列中检测和跟踪运动的物体是实现行为分析、视频监控等应用的基础。研究工作可能涵盖背景减除、帧差法、以及更复杂的基于外观和运动模型的目标跟踪算法。 行为识别： 从视频中识别和理解人类或其他物体的行为是一项复杂但非常有价值的任务。论文集可能包含一些基于时空特征（如3D SIFT、HOG3D）或者动态模型（如隐马尔可夫模型 HMM）来识别特定行为的研究。 5. 图像恢复与增强 (Image Restoration and Enhancement) 去噪与去模糊： 实际拍摄的图像往往存在噪声和模糊。论文集可能收录了各种图像去噪（如非局部均值，Non-Local Means）和去模糊（如基于逆问题求解、卷积神经网络早期应用）的方法，以恢复图像的清晰度和质量。 超分辨率： 从低分辨率图像生成高分辨率图像是图像增强的一个重要方向。研究人员探索了基于插值、多帧融合、以及统计模型的方法来提升图像的空间细节。 HDR图像处理： 高动态范围（HDR）图像的获取和处理，旨在捕捉比普通图像更宽的亮度范围，以获得更丰富的视觉信息。 6. 机器学习在计算机视觉中的应用 (Machine Learning in Computer Vision) 支持向量机 (SVM) 与图模型： 在深度学习爆发之前，SVM是主流的分类器，广泛应用于物体识别、图像分类等任务。此外，条件随机场（CRF）、马尔可夫随机场（MRF）等图模型在图像分割、场景理解等方面也发挥着重要作用。 分类与回归算法： 论文集也可能包含对各种分类和回归算法在视觉任务上的应用研究，如Adaboost、决策树等，以及如何设计有效的特征以供这些算法使用。 聚类与无监督学习： 在某些任务中，标签数据稀缺，无监督学习方法，如聚类算法，用于发现数据中的内在结构和模式。 三、 论文集的价值与意义 《计算机视觉——2008欧洲计算机视觉会议论文集》的价值体现在多个层面： 学术研究的基石： 作为一次重要的国际会议论文集，它为后续的计算机视觉研究提供了宝贵的参考和借鉴。其中的许多思想和方法，即便在今天看来，仍然是理解现代算法的基础。 技术演进的记录： 它清晰地展示了2008年计算机视觉领域的研究热点、技术挑战以及解决思路。通过阅读这些论文，可以追溯某些关键技术的发展脉络，理解其最初的构想和实现。 领域专家智慧的结晶： 汇聚了全球顶尖研究者的智慧，提供了高质量、经过同行评审的研究成果，是深入了解计算机视觉前沿动态的重要文献。 工程应用的启示： 尽管是学术论文，但其中提出的许多算法和模型，为解决实际的计算机视觉工程问题提供了理论基础和技术指导。 四、 总结 《计算机视觉——2008欧洲计算机视觉会议论文集》是一部内容丰富、深度可观的学术著作。它不仅是计算机视觉研究人员的重要参考资料，也为对该领域感兴趣的工程师、学生以及所有希望了解计算机视觉发展历程的人士提供了宝贵的知识财富。通过深入研究本论文集中的内容，读者可以全面地了解2008年计算机视觉领域的研究前沿，并为未来的研究和技术创新奠定坚实的基础。

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