computer vision(cv) 存在ICCV/CVPR/ECCV三個頂級會議, 它們檔次差不多,都應該在一流會議行列, 沒有必要給個高下. 有些us的人認為ICCV/CVPR略好於ECCV,而歐洲人大都認為ICCV/ECCV略好於CVPR, 某些英國的人甚至認為BMVC好於CVPR.簡言之, 三個會議差不多, 各有側重和偏好.三者乃cv領域的旗艦和風向標,其oral paper (包括best paper) 代表當年度cv的最高水準, 在此引用Harry Shum的一句話, 想知道某個領域在做些什麼, 找最近幾年此領域的proceeding看看就知道了. ICCV/CVPR由IEEE Computer Society牽頭組織, ECCV好像沒有專門負責的組織. CVPR每年(除2002年)

就錄取率而言, 三會都有波動. 如ICCV2001錄取率>30%, 且出現兩個人(華人)各有三篇第一作者的paper的情況, 這在頂級牛會是不常見的 (灌水嫌疑). 但是, ICCV2003, 2005兩次錄取率都很低, 大約20%左右. ECCV也是類似規律, 在2004年以前都是>30%, 2006年降低到20%左右. CVPR的錄取率近年來一直偏高, 從2004年開始一直都在[25%,30%].最近一次CVPR2006是28.1%, CVPR2007還不知道統計資料. 筆者猜測為了維持錄取paper

顯然, 投入cv的人越來越多,這個領域也是越來越大, 這點頗不似machine learning一直奉行愚蠢的小圈子主義. 另外一點值得注意, ICCV/ECCV只收vision相關的topic, 而cvpr會收少量的pattern recognition paper, 如fingerprint等, 但是不收和image/video完全不佔邊的pr paper,

以上對三會的分析對我們投paper是很有指導作用的. 目前的research我想絕大部分還是紙上談兵, 必經 read paper -> write paper -> publish paper -> publish paper on top conferences and journals流程. 故瞭解投paper的一些基本技巧, 掌握領域的走向和熱點, 是非常必要的. 避免做無用功,選擇切合的topic, 改善presentation, 注意格式 (遵守規定的模板), 我想這是很多新手需要注意的問題. 如ICCV2007明文規定不寫summary page直接reject, 但是仍然有人忽視, 這是相當不值得的.paper畢竟是死的, 寫paper的人才是活的. 那麼我現在研究一下cv圈的格局, 按師承關係,

借鑑前人, 我總結a tree stucture of cv guys.

David Marr

—–>Shimon Ullman (Weizmann)

—–>Eric Grimson (MIT)

       —–>Daniel Huttenlocher (Cornell)

       —–>Pedro Felzenszwalb (Chicago)

Thomas Binford (Stanford)

—–>David Lowe (UBC)

—–>Jitendra Malik (UC Berkeley)

       —–>Pietro Perona (Caltech)

              —–>Stefano Soatto (UCLA)

              —–>Fei-Fei Li (Princeton)

       —–>Jianbo Shi (UPenn)

       —–>Yizhou Yu (UIUC)

       —–>Christoph Bregler (NYU)

       —–>Serge Belongie (UCSD)

       —–>Alyosha Efros (CMU)

Andrew Blake (Microsoft Research Cambridge)

—–>Andrew Zisserman (Oxford)

       —–>Andrew Fitzgibbon (Microsoft Research Cambridge)

—–>Roberto Cipolla (Cambridge)

—–>Alan Yuille (UCLA)

(UK這個學派的師承關係不太清楚, 這是我聽說加上自己猜測的. 事實上, 幾個非常優秀的researcher如Vladimir Kolmogorov雖然不是Andrew Blake的學生, 但是也屬於這個學派. )

Thomas Huang (UIUC)

—–>Yong Rui (Microsoft Research Redmond)

—–>Nebojsa Jojic (Microsoft Research Redmond)

—–>Ying Wu (Northwestern University)

—–>Hai Tao (UCSC)

—–>Yuncai Liu (SJTU)

(Huang這個系的人太多, 而且很怪的是, UIUC的web上資訊不全, 在此僅列出我知道的.)此外, 還有Takeo Kanade等非常有名的大牛, 囿於篇幅, 不一一列舉. 從上得知, 加州派基本佔了cv的半壁江山. 最近幾年, 特別活躍的cv guys是USA

Jitendra Malik, UC Berkeley

Pietro Perona, Caltech

Serge Belongie, UCSD

Jianbo Shi, UPenn

Stefano Soatto, UCLA

Fei-Fei Li, Princeton

William Freeman, MIT

Trevor Darrell, MIT

Simon Baker, CMU

Yanxi Liu, CMU

Songchun Zhu, UCLA

Alan Yuille, UCLA

Yi Ma, UIUC

Michael Black, Brown

Carlo Tomasi, Duke

Ramin Zabih, Cornell

Shree Nayar, Columbia

Rama Chellappa, Maryland

Steve Seitz, University of Washington

Europe

Andrew Zisserman, Oxford, UK

Andrew Fitzgibbon, Microsoft Research Cambridge, UK

Roberto Cipolla, Cambridge, UK

Jean Ponce, INRIA, France

Cordelia Schmid, INRIA, France

Bill Triggs, LEAR, France

Yair Weiss, Hebrew University, Israel

Anat Levin, Hebrew University, Israel

Michal Irani, Weizmann, Israel

Luc van Gool, University of Leuven/ETH Zurich, Czechic

China

Harry Shum, MSRA

Xiaoou Tang, MSRA/CUHK

Jian Sun, MSRA

Steve Lin, MSRA

Yasuyuki Matsushita, MSRA

Zhouchen Lin, MSRA

Long Quan, HKUST

Chi-Keung Tang, HKUST

就寫到這, 希望這些資訊對大家有用.

補充一下那個tree，一個法國大牛

Olivier Faugeras

   —-Ponce  UIUC

       —lazebnik

   —-Zhengyou Zhang    MSR

    —-Martial Hebert  CMU

Mit AI lab

   poggio

        —Oliva

        —serre

    Freeman 80年代還來太原理工扶貧了

       —Y. Weiss

        —– Levin

       —Antonio Torralba （research scientist）

    Trevor Darrell

       —Grauman

補充一下

    Zisserman還有一個不錯的學生

lifeifei的合作者Rob Fergus

按研究方向分分，應該更合理一些。

現在計算機視覺，計算機圖形影象，機器學習開始融合到一起了吧。

J. Malik，Zhu Songchu偏segmentation;

D. Lowe, S. Ullman, Poggio 偏於從生物視覺的啟發來研究視覺；

Zisserman, Schmid, Lowe研究區域性特徵；

Luc Van Goo， Long Quanl三維重建；

Perona, Li Feife， Freeman視覺i學習， 物體分類；

還有運動分析，視覺跟蹤，紋理分析………….

MIT的Brain & Cognitive Science Dept和CSAIL裡面聚集了一幫人，有的作low level有的作mid level to high level的。他們的工作是值得關注的。當然說視覺還是要從偉大的David Marr開始。Tomaso Poggio, Richard Whitman是Marr的同事，傳承了其理念，一直往下走。Poggio最近幾年比較重點的工作放在他那個hierarchical model上。T. Poggio的第一個PhD學生是Christof Koch （kLab at Caltech）。哦，順便說一下Koch的另外一個導師是Valentino Breitenberg——同樣是影響了一個時代的大人物。Koch研究重點興趣在consciousness上，在Nature上的很多文章體現了他的研究思想。不過他們也做不少初級的視覺問題，諸如attention。

Koch比較知名的弟子比如Laurent Itti和Li Feifei。

Richard Whitman 年紀比較大了，個人不是很關注他現在做的東西。不過他所在的Perceptual Science Group，是一個非常有影響力的地方，這個組其他大家比較熟悉的老師有Aude Oliva和EH Adelson。Adelson最著名的一個事兒是色彩恆常相關的視錯覺，93年發在Science上的那篇。關於Oliva，前面的帖子錯了，她不是Poggio的學生，這傢伙和Torralba是老鄉，同在法國唸書，主要從心理學那條路子開始做，成名之役是hybrid image，和Antonio Torrralba一起搞的。這個Hybrid Image 其實80年代就有了，但是最開始從心理學方向上探討，沒有非常有影響力的文章。後來開始靠譜作自然影象統計，得到Gist theory，當然這個illusion本身後來轉投SIGGRAPH，其影響是深遠的。嗯，這個和CV關係不大。Perceptual Science Group出了不少牛人，他們的alumni list可謂超豪華陣容：Yair Weiss, Josh Tenenbaum, Pawan Sinha, Bill Freeman……

這一派的工作跟我比較相關，大概八卦的關係也能總結出一些。

希望對大家有所幫助

Van 那個組也做區域性特徵和物體識別分類。現在Olivier Faugeras也從三維重建轉到計算認知學了。ctozlm, 現在不研究區域性特徵的很少啊，因為區域性特徵方法克服了以前方法的很多缺陷。

區域性特徵方法本就是從三維重建發展出來的。所以他們研究區域性特徵也就不奇怪了。INRIA 的 Faugeras 是 IJCV 的 主編，在歐洲  Computer Vision 屆是老大，他的弟子Ayach 現在 Medical Image Analysis領域有超過其師之勢。

關於computer vision的會議及vision guys – 研究探討 – 模式識別愛好者論壇模式識別,機器學習,人工智慧,人臉識別,人臉檢測 – Powered by Discuz!。發表於 2007-5-24 00:45

ter=type&typeid=2″>http://prfans.com/forum/viewthread.php?tid=65&extra=page=1&filter=type&typeid=2

計算機視覺牛人（轉載）

以下是我經常瀏覽的網路資源，關注大牛的網頁，比上學校資料庫資源更精、更有啟發性。排名不分先後，呵呵~~~

（2）微軟亞洲研究院：http://research.microsoft.com/asia/，值得關注Harry Shum, Jian Sun, Steven Lin, Long Quan(兼職HKUST)etc.

  感覺國外搞視覺的好多是數學系出身，大約做計算機視覺對數學要求很高吧。

著名的有Tomasi, Kanade等，CMU不愧是美國計算機牛校，僅視覺就好猛。

 由Olivier.Faugeras領銜的牛人眾多。

據說在這個只有中國一個小鎮大小的地方的魯汶大學在歐洲排行top10，名列世界top100，還出了幾個諾貝爾獎，視覺研究也很牛，真是讓Chinese汗顏啊！