（轉）機器視覺方向的大牛介紹
阿新 • • 發佈：2019-02-02
機器視覺方向的明星人物介紹
http://cvchina.net/forum.php?mod=viewthread&tid=5653&fromuid=2664
CV人物1：Jianbo Shi史建波畢業於UC Berkeley，導師是Jitendra Malik。其最有影響力的研究成果：影象分割。其於2000年在PAMI上多人合作發表”Noramlized cuts and image segmentation”。這是影象分割領域內最經典的演算法。主頁：www.cis.upenn.edu/~jshi/ 和www.cs.cmu.edu/~jshi/
CV人物2：Kristen Grauman畢業於MIT，導師是Trevor Darrell。其最有影響力的研究成果：Pyramid Match Kernel，用於影象匹配。她和Darrell在2005年CVPR合作發表了”The Pyramid Match Kernel: Discriminative Classification with Sets of Image Features”。金字塔匹配核函式可快速搜尋兩個特徵集合之間匹配的特徵，可應用於影象匹配、物體識別，是該領域經典演算法之一。2011年Marr獎得主。主頁：
CV人物3：Irfan Essa現任教於Georgin Tech佐治亞理工大學，畢業於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”, 結合了幾何模型和麵部肌肉無力模型，用來描述臉部結構。主頁：www.ic.gatech.edu/people/irfan-essa
CV人物4：Matthew Turk畢業於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：
CV人物5：David Lowe畢業於斯坦福大學，導師是Thomas Binfold，最有影響力的研究成果：SIFT。他是SIFT特徵點檢測的發明人。由於SIFT具有對於影象平移、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影象特徵點檢測方法，被廣泛用於影象匹配、物體識別、分類等領域。主頁：http://www.cs.ubc.ca/~lowe/
CV人物6：Pascal Fua畢業於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深度圖的快速並行立體視覺演算法，是立體視覺領域內經典演算法之一。主頁：
CV人物7：Luc Van Gool畢業於Katholieke Universiteit Leuven.最有影響力的研究成果：影象特徵點檢測和攝像機標定。Gool等發矇的Surf(speeded up robust features)是除SIFT外，應用最廣泛的特徵點檢測演算法，surf具有提取速度更快、維度更低的優點，也被廣泛用於物體檢測、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，並獲1998年Marr獎。主頁：http://www.vision.ee.ethz.ch/~vangool/
CV人物8：Michal Irani畢業於Hebrew大學，最有影響力的研究成果：超解析度。她和Peleg於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影象放大的問題，是影象超解析度最經典的演算法。我在公司實現的產品化清晰化增強演算法就參考了該演算法思想哈哈。主頁：http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~irani/
CV人物9： Jean Ponce畢業於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演算法發明人之一，比起之前廣泛使用的bag-of-words方法相比，該方法考慮了一些區域性特徵之間的空間關係，因此更有效地描述物體特徵。是目前最普遍使用的演算法之一。主頁：http://www.di.ens.fr/~ponce/
CV人物10： Andrew Blake畢業於Edinburgh，最有影響力的研究成果：目標跟蹤、影象分割、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”，將粒子濾波器用於目標跟蹤，該領域的經典論文。二人1998年合寫的另一篇”Active Contours”是影象分割領域經典演算法，該演算法用spline函式，通過最小化能量函式，是的樣條逼近物體輪廓，在該演算法基礎上，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，用於Kinect中。主頁：http://research.microsoft.com/~ablake
CV人物11： Antonio Criminisi畢業於牛津大學，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”，該方法用於去除影象中大的遮擋物或小的刮痕，結合了取樣紋理生成和結構傳遞的影象修補技術，獲得不錯效果。主頁：http://research.microsoft.com/en-us/people/antcrim/
CV人物12： Paul Viola畢業於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，並開啟了boosting演算法的一個時代，很多學者受到boosting cascade演算法的影響，擴充套件了該演算法的應用領域，牛逼的影響力。主頁：http://research.microsoft.com/en-us/um/people/viola/
CV人物13： Henry Rowley畢業於CMU，導師：Takeo Kanade；研究領域：大規模影象識別和機器學習；最有影響力的研究成果：人臉檢測；他使用人工神經網路用於人臉檢測，該演算法是Paul Viola的boosting cascade人臉檢測演算法出現前，最經典的人臉檢測演算法。主頁：http://www.cs.cmu.edu/~har/
CV人物14： Dorin Comaniclu畢業於Rutgers；最有影響力的研究成果：目標跟蹤、影象分割；他在2000年發表了”Real-time tracking of non-rigid objects using mean shift”。該演算法首次將mean shift用於目標跟蹤，並在2002年PAMI發表了”Mean shift: A robust approach toward feature space analysis”，並將Meanshift拓展應用於影象分割中。主頁：http://coewww.rutgers.edu/riul/FORMER/comanici/
CV人物15： Henry Schneiderman畢業於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”。該演算法採用多視角訓練樣本，可用於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演算法。他建立了PittPatt公司，後被Google收購。主頁：http://www.cs.cmu.edu/~hws/
CV人物16： William T.Freeman畢業於MIT；研究領域：應用於CV的ML、視覺化感知的貝葉斯模型、計算攝影學；最有影響力的研究成果：影象紋理合成；Alex Efros和Freeman在2001年SIGGRAPH上發表了”Image quilting for texture synthesis and transfer”，其思想是從已知影象中獲得小塊，然後將這些小塊拼接mosaic一起，形成新的影象。該演算法是影象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，畢業於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：影象識別；她建立了影象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畢業於斯坦福大學；導師：Thomas O.Binford；研究領域：輪廓檢測、影象/視訊分割、圖形匹配、目標識別等；最有影響力的研究成果：邊緣檢測、影象分割和形狀匹配；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畢業於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：影象紋理合成；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區域性結構。主頁：https://www.cs.cmu.edu/~efros/
CV人物20：Andrew Zisserman畢業於劍橋大學；最有影響力的研究成果：視覺幾何、目標識別、視覺化搜尋；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畢業於牛津大學；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畢業於劍橋大學；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徵，如眼睛、嘴巴等。主頁：http://www.stat.ucla.edu/~yuille/
CV人物23：David Forsyth畢業於牛津大學；最有影響力的研究成果：計算機視覺教育、三維重建、影象與語義資訊；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畢業於斯坦福大學；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；他的關於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畢業於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。很多成果應用於好萊塢電影中。他發明了light stage人臉捕捉重建技術，是基於他在2000年SIGGRAPH上的研究成果發展起來的，被用於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畢業於斯坦福大學；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線性判決用於人臉識別。主頁：http://cseweb.ucsd.edu/~kriegman/
CV人物27：Michael J.Black畢業於紐約大學；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”，從單個視訊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畢業於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)用於度量由不同影象形成的分佈，如顏色、紋理，之間的相似程度，並依據此來實現影象檢索，檢索結果優於分佈直方圖。目標跟蹤，著名的K-L-T tracking演算法中的T就是Tomasi。主頁：http://www.cs.duke.edu/~tomasi/
CV人物29：Larry S.Davis畢業於馬里蘭大學；最有影響力的研究成果：視訊監控；Davis等人實現的W4實時視訊監控系統，是最早的能夠實時戶外人體檢測、跟蹤和行為分析的視訊監控系統。主頁：http://www.umiacs.umd.edu/~lsd/
CV人物30：Marc Pollefeys畢業於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32： Takeo Kanade（金出武雄），應該是和J.Malik齊名的CV界泰斗級人物。KLT跟蹤裡的K，就是他。上面介紹的人物中，也有4個人都是他的學生。是CMU的教授。他現在已經發表了幾百篇文章，持有數十項專利。他曾經獲得過一次Marr獎和兩次 Longuet-Higgins
獎。他的代表作除了LK稀疏光流演算法外，還有用於3D場景分析的TK 分解法。以及基於神經網路的人臉檢測。他的個人主頁：http://www.ri.cmu.edu/person.html?person_id=136
CV人物33：Pedro Felzenszwalb（會讀他的姓的請舉手），是最近一些年勢頭非常猛的一位明星級人物。他於1999年畢業於康奈爾大學。2001年獲得MIT碩士學位，2003年獲得MIT博士學位（神速啊）。他的代表作有好幾個，一個是 基於圖的分割，graph-based
segmentation，速度快，效果好，已經成為經典演算法之一。另外就是他在行人檢測方面的傑出貢獻，他提出的LSVM以及part based model，讓他獲得了PASCAL目標識別大賽的數次冠軍。個人主頁：http://cs.brown.edu/~pff/
CV人物34：Thomas Brox， 現在是德國freiburg大學的教授。曾經在J.Malik手下做過兩年Ph.D. 他最著名的工作是基於變分框架的光流演算法。High accuracy optical flow estimation based on a theory
for warping，這篇文章是2004年ECCV最佳論文，也成為了稠密光流計算的經典演算法。後來，他又在PAMI上發表了一篇針對大運動的光流估計演算法，將特徵點匹配作為約束加入了能量函式中。他還在視訊目標分割領域作出了傑出貢獻。個人主頁：http://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/brox/index.html