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数字图像处理调研报告(含近五年CV顶会论文整理)

2017-04-21  本文已影响451人  gjx2003

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数字图像处理调研报告(含近五年CV顶会论文整理)

  数字图像处理是使利用计算机算法对数字图像进行图像处理的一种技术,可分为低级、中级、高级处理。低级处理涉及初级操作,如降噪的图像预处理、对比度增强和图像锐化。低级处理以输入、输出都是图像为特征。中级处理涉及诸多人物,比如图像分割,减少目标物的描述,使其更适合计算机处理及对不同目标的分类(识别)。中间图像处理以输入为图像,但输出是从这些图像中提取的特征(如边缘、轮廓及各问题的标识等)的。最后,高级处理涉及“理解”已识别目标的总体,就像在图像分析中那样,以及在连续统一体的远端执行与视觉相关的认知过程。

1.观察你生活和学习中与数字图像处理有关的事物,把他们罗列出来.试选其中一种对其用到的图像处理技术做较详细的描述

移动电子设备图像、视频等的采集和处理,打印机等扫描设备的输入和打印,监控等视频的采集和保存,面部识别门禁系统等图像上人脸识别和检测等。

2.尽可能设想一种数字图像处理的新应用

图像上物体大面积遮挡情况下,由局部物体复原出原始物体的可能情况,涉及到数据输入阶段的目标部件级或像素级的语义理解,分解和标注,复原阶段对目标部件的语义分割提取,以及推理能力。

该技术若实现,能在达到遮挡率极高的情况下实现一定估计准确率,可极大地帮助公安系统,刑侦人员案件侦查工作的进行,或文物部门文物修补工作的进行,极大的节约人力资源。

3.尝试去顶级会议的网址看看历年的会议内容及研讨方向分类,总结

分类

类别主要包含

总结:

从近几年计算机视觉顶级会议选出的最佳论文上,可以看出前沿关注的热点.包括深度学习中涉及到的结构、非凸、优化等问题;与3D Vision 有关的场景重建,SLAM,目标位姿估计等;与视频时空序列处理有关的目标跟踪,运动估计,事件监测,行为预测等问题为热门方向,以及在这三方面都有涉及的目标分类检测,目标分割,场景理解,面部识别等问题。这三大热门方向中以深度学习尤为突出。

以评奖方向看,最近一两年的最佳论文没有放弃对传统计算机视觉研究问题的关注,一方面是因为深度学习相关研究目前难度日益增大,想做成有突破性进展的工作不易;一方面是领域大牛有意扶持传统研究问题,维护计算机视觉研究领域生态平衡,不致深度学习一家独大。

附近5年最佳论文列表:

CVPR(每年一次)
ECCV(偶数年)
ICCV(奇数年)

Reference

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