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http://doctorimage.cn/2013/01/01/cv-intro-niubility/#6481970-qzone-1-83120-80417069b226f89a8531d1742d53942d
?，原標題為“CV牛人牛事簡介”。此列表并不全面，還有很多牛人沒有給出，所以僅供參考，不代表本站觀點。本站擬計劃根據同行反饋進一步完善此列表，以后將推出“之二”、“之三”...系列。
CV人物1：Jianbo Shi史建波畢業于UC Berkeley，導師是Jitendra Malik。其最有影響力的研究成果：圖像分割。其于2000年在PAMI上多人合作發表”Noramlized cuts and image segmentation”。這是圖像分割領域內最經典的算法。主頁： www.cis.upenn.edu/~jshi/ ?和? www.cs.cmu.edu/~jshi/ CV人物2：Kristen Grauman畢業于MIT，導師是Trevor Darrell。其最有影響力的研究成果：Pyramid Match Kernel，用于圖像匹配。她和Darrell在2005年CVPR合作發表了”The Pyramid Match Kernel: Discriminative Classification with Sets of Image Features”。金字塔匹配核函數可快速搜索兩個特征集合之間匹配的特征，可應用于圖像匹配、物體識別，是該領域經典算法之一。2011年Marr獎得主。主頁： www.cs.utexas.edu/~grauman/ CV人物3：Irfan Essa現任教于Georgin Tech佐治亞理工大學，畢業于MIT，其最有影響力的研究成果：人臉表情識別。Essa和Alex Penland 在1997年PAMI合作發表了”Coding, analysis,interpretation,and recognition of facial expression”, 結合了幾何模型和面部肌肉無力模型，用來描述臉部結構。主頁： www.ic.gatech.edu/people/irfan-essa CV人物4：Matthew Turk畢業于MIT，最有影響力的研究成果：人臉識別。其和Alex Pentland在1991年發表了”Eigenfaces for Face Recognition”.該論文首次將PCA（Principal Component Analysis）引入到人臉識別中，是人臉識別最早期最經典的方法，且被人實現，開源在OpenCV了。主頁： www.cs.ucsb.edu/~mturk/ CV人物5：David Lowe畢業于斯坦福大學，導師是Thomas Binfold，最有影響力的研究成果：SIFT。他是SIFT特征點檢測的發明人。由于SIFT具有對于圖像平移、旋轉和尺度變化不變性的優點，使得SIFT成為近十年來最流行的圖像特征點檢測方法，被廣泛用于圖像匹配、物體識別、分類等領域。主頁： http://www.cs.ubc.ca/~lowe/ CV人物6：Pascal Fua畢業于Orsay，導師是O.D.Faugera。最有影響力的研究成果：立體視覺。其在1993年發表了”A parallel stereo algorithm that produces dense depth maps and preserves image features”,提出了利用相關性來估計dense深度圖的快速并行立體視覺算法，是立體視覺領域內經典算法之一。主頁： http://cvlab.epfl.ch/~fua/ ?和? http://people.epfl.ch/pascal.fua CV人物7：Luc Van Gool畢業于Katholieke Universiteit Leuven.最有影響力的研究成果：圖像特征點檢測和攝像機標定。Gool等發蒙的Surf(speeded up robust features)是除SIFT外，應用最廣泛的特征點檢測算法，surf具有提取速度更快、維度更低的優點，也被廣泛用于物體檢測、識別等。Opencv開源。Marc Pollefeys, Koch和Goolz 1999年IJCV上發表了”self-calibration and metric reconstruction inspite of varying and unknown intrinsic camera parameters”,是攝像機自標定領域內最經典論文，并獲1998年Marr獎。主頁： http://www.vision.ee.ethz.ch/~vangool/ CV人物8：Michal Irani畢業于Hebrew大學，最有影響力的研究成果：超分辨率。她和Peleg于1991年在Graphical Models and Image Processing發表了”Improving resolution by image registration”,提出了用迭代的、反向投影的方法來解決圖像放大的問題，是圖像超分辨率最經典的算法。我在公司實現的產品化清晰化增強算法就參考了該算法思想哈哈。主頁： http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~irani/ CV人物9： Jean Ponce畢業于Paris Orsay,最有影響力的研究成果：計算機視覺教育、物體識別。他和David Forsyth合寫的”Computer Vision: A Modern Approach”被視為現代計算機視覺領域最經典教科書之一。其近年來的研究重點是物體識別，是Spatial Pyramid Matching算法發明人之一，比起之前廣泛使用的bag-of-words方法相比，該方法考慮了一些局部特征之間的空間關系，因此更有效地描述物體特征。是目前最普遍使用的算法之一。主頁： http://www.di.ens.fr/~ponce/ CV人物10： Andrew Blake畢業于Edinburgh，最有影響力的研究成果：目標跟蹤、圖像分割、人體姿態跟蹤與分析。他是世界知名CV專家，兩次榮獲ECCV最佳論文獎和1次Marr獎。他和Michael Isard在1998年IJCV中合寫的”Condensation—conditional density propagation for visual tracking”，將粒子濾波器用于目標跟蹤，該領域的經典論文。二人1998年合寫的另一篇”Active Contours”是圖像分割領域經典算法，該算法用spline函數，通過最小化能量函數，是的樣條逼近物體輪廓，在該算法基礎上，衍生出了著名的Active shape model。Blake領導的微軟劍橋研究院在人體姿態跟蹤與分析上去的突破，用于Kinect中。主頁： http://research.microsoft.com/~ablake CV人物11： Antonio Criminisi畢業于牛津大學，導師是Andrew Zisserman 和 Ian Reid。最有吸影響力的研究成果：Image Inpaiting.他在2004年發表”Region filling and object removal by exemplar-based image inpainting”，該方法用于去除圖像中大的遮擋物或小的刮痕，結合了采樣紋理生成和結構傳遞的圖像修補技術，獲得不錯效果。主頁： http://research.microsoft.com/en-us/people/antcrim/ CV人物12： Paul Viola畢業于MIT，研究領域：目標檢測；最有影響力的研究成果：人臉檢測；他和Michael Jones在2001年CVPR發表了”Rapid object detection using a boosted cascade of simple features”，真正意義上解決了人臉檢測的問題，并開啟了boosting算法的一個時代，很多學者受到boosting cascade算法的影響，擴展了該算法的應用領域，牛逼的影響力。主頁： http://research.microsoft.com/en-us/um/people/viola/ CV人物13： Henry Rowley畢業于CMU，導師：Takeo Kanade；研究領域：大規模圖像識別和機器學習；最有影響力的研究成果：人臉檢測；他使用人工神經網絡用于人臉檢測，該算法是Paul Viola的boosting cascade人臉檢測算法出現前，最經典的人臉檢測算法。主頁： http://www.cs.cmu.edu/~har/ CV人物14： Dorin Comaniclu畢業于Rutgers；最有影響力的研究成果：目標跟蹤、圖像分割；他在2000年發表了”Real-time tracking of non-rigid objects using mean shift”。該算法首次將mean shift用于目標跟蹤，并在2002年PAMI發表了”Mean shift: A robust approach toward feature space analysis”，并將Meanshift拓展應用于圖像分割中。主頁： http://coewww.rutgers.edu/riul/FORMER/comanici/ CV人物15： Henry Schneiderman畢業于CMU，導師：Takeo Kanade；研究領域：目標檢測和識別；最有影響力的研究成果：目標檢測；他在2000年CVPR上發表了”A statistical method for 3D object detection applied to faces and cars”。該算法采用多視角訓練樣本，可用于檢測不同視角下的物體，如人臉和車，是第一個能夠檢測側臉的算法。他創建了PittPatt公司，后被Google收購。主頁： http://www.cs.cmu.edu/~hws/ CV人物16： William T.Freeman畢業于MIT；研究領域：應用于CV的ML、可視化感知的貝葉斯模型、計算攝影學；最有影響力的研究成果：圖像紋理合成；Alex Efros和Freeman在2001年SIGGRAPH上發表了”Image quilting for texture synthesis and transfer”，其思想是從已知圖像中獲得小塊，然后將這些小塊拼接mosaic一起，形成新的圖像。該算法是圖像紋理合成中經典中的經典。主頁： http://people.csail.mit.edu/billf/ CV人物17： Feifei Li李菲菲，畢業于Caltech；導師：Pietro Perona；研究領域：Object Bank、Scene Classification、ImageNet等；最有影響力的研究成果：圖像識別；她建立了圖像識別領域的標準測試庫Caltech101/256。是詞包方法的推動者。主頁： http://vision.stanford.edu/~feifeili/ CV人物18：Jitendra Malik畢業于斯坦福大學；導師：Thomas O.Binford；研究領域：輪廓檢測、圖像/視頻分割、圖形匹配、目標識別等；最有影響力的研究成果：邊緣檢測、圖像分割和形狀匹配；Malik培養了眾多牛人，牛人的導師，你說牛不牛。培養了Alexie Efros, Jianbo Shi, Paul Debevec, Pietro Perona, Serge J.Belongie, Yair Weiss等知名專家。主頁： http://www.cs.berkeley.edu/~malik/ CV人物19：Alexie Efros畢業于Berkeley大學；導師：Jitendra Malik；研究領域：Qualitative Reasoning for Image Understanding、Building the Visual Memex等；最有影響力的研究成果：圖像紋理合成；他在1999年ICCV發表了”Texture Synthesis by non-parametric sampling”。該論文將MRF引入到紋理合成中。該方法最大限度保留了紋理的局部結構。主頁： https://www.cs.cmu.edu/~efros/ CV人物20：Andrew Zisserman畢業于劍橋大學；最有影響力的研究成果：視覺幾何、目標識別、可視化搜索；他牛逼了，三次獲得Marr獎。是CV界權威中的權威。搞CV的人沒讀過他的多視幾何學一書，枉為搞CV的。我2007年起，花了2年時間閱讀、編碼實現了其中所有兩視幾何學內容。主頁： http://www.robots.ox.ac.uk/~az/ CV人物21：Ian D.Reid畢業于牛津大學；最有影響力的研究成果：目標跟蹤；他在2007年PAMI發表了”MonoSLAM: real-time single camera SLAM”，是跟蹤和機器人導航領域經典論文。在2011年CVPR上，和Ben Benfold發表了”Stable Multi-Target Tracking in Real-time survillance video”。主頁： http://www.robots.ox.ac.uk/~ian/ CV人物22：Alan L.Yuille畢業于劍橋大學；導師：S.W.Hawking；最有影響力的研究成果：人臉檢測和跟蹤；他在1992年IJCV發表了”Feature Extraciton from Faces Using Deformable Templates”.該論文首次用可變形模板來描述人臉的特征，如眼睛、嘴巴等。主頁： http://www.stat.ucla.edu/~yuille/ CV人物23：David Forsyth畢業于牛津大學；最有影響力的研究成果：計算機視覺教育、三維重建、圖像與語義信息；他與Jean Ponce合寫的”Computer Vision: A Modern Approach”是經典CV教材啊，當初我可是仔細研讀、編碼實現了的。1993年因論文”Extracing Projective Structure from Single Perspective Views of 3D Point Sets”，而獲得Marr獎。主頁： http://luthuli.cs.uiuc.edu/~daf/ CV人物24：Ram Nevatia畢業于斯坦福大學；導師Thomas O.Binford；最有影響力的研究成果：物體幾何形狀描述，人體檢測與跟蹤；他的關于三維物體的廣義圓柱體形狀的描述，是早期物體識別經典研究方法之一。主頁： http://iris.usc.edu/people/nevatia/index.html CV人物25：Paul Debevec畢業于Berkeley大學；導師：Jitendra Malik；研究成果：HDR、IBR；他是知名的將CV和CG結合研究的牛人。很多成果應用于好萊塢電影中。他發明了light stage人臉捕捉重建技術，是基于他在2000年SIGGRAPH上的研究成果發展起來的，被用于AVatar等電影。他因此技術，和合作者獲得2009年奧斯卡科學和工程獎。主頁： http://www.pauldebevec.com/ 或 http://ict.debevec.org/~debevec/ CV人物26：David Kriegman畢業于斯坦福大學；導師：Thomas O.Binford；最有影響力的研究成果：人臉識別；他在1997年PAMI發表了”Eigenfaces vs. fisherfaces: recognition using class specific linear projection”，將Fisher線性判決用于人臉識別。主頁： http://cseweb.ucsd.edu/~kriegman/ CV人物27：Michael J.Black畢業于紐約大學；最有影響力的研究成果：人的姿態估計和跟蹤；他在2000年ECCV上發表了”Stochastic tracking of 3d human figures using 2d image motion”，從單個視頻中估算和跟蹤人體各個部分的三維姿態。2010年，他因此論文獲得ECCV Koenderink獎。主頁： http://cs.brown.edu/~black/ CV人物28：Carlo Tomasi畢業于CMU；導師Takeo Kanade;最有影響力的研究成果：1998年ICCV發表的雙邊濾波”Bilateral filtering for gray and color images”。2000年IJCV發表的”The earth mover’s distance as a metric for image retrieval”,該論文將EMD(earth mover’s distance)用于度量由不同圖像形成的分布，如顏色、紋理，之間的相似程度，并依據此來實現圖像檢索，檢索結果優于分布直方圖。目標跟蹤，著名的K-L-T tracking算法中的T就是Tomasi。主頁： http://www.cs.duke.edu/~tomasi/ CV人物29：Larry S.Davis畢業于馬里蘭大學；最有影響力的研究成果：視頻監控；Davis等人實現的W4實時視頻監控系統，是最早的能夠實時戶外人體檢測、跟蹤和行為分析的視頻監控系統。主頁： http://www.umiacs.umd.edu/~lsd/ CV人物30：Marc Pollefeys畢業于Katholieke Universiteit Leuven；做攝像機標定的人不知道他，我就鄙視你了。Pollefeys,Koch和Gool在1999年IJCV上發表了”Self-Calibration and metric reconstruction inspite of varying and unknown intrinsic camera parameters”，是攝像機自標定最經典論文，因此獲得1993年Marr獎。2007年俺仔細學習了其主頁提供的CV的ppt課程。主頁： http://www.cs.unc.edu/~marc/ CV人物31： Richard Szeliski畢業于CMU，導師Takeo Kanade和Geoff Hinton。其編寫的這本書不錯<Computer Vision: Algorithms and Applications>，詳見 http://szeliski.org/Book/ 主頁： http://research.microsoft.com/en-us/um/people/szeliski/ http://scholar.google.com/citations?view_op=search_authors&hl=en&mauthors=label:computer_vision |
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