北大信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院機(jī)器視覺(jué)研究取得新進(jìn)展
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以信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院智能科學(xué)系英向華副教授為第一作者的論文(Xianghua Ying, Hongbin Zha, “Identical Projective Geometric Properties of Central Catadioptric Line Images and Sphere Images with Applications to Calibration”)被國(guó)際期刊International Journal of Computer Vision (IJCV)錄用。該論文發(fā)現(xiàn)了全方位圖像中線圖像與球圖像之間的新的射影幾何特性，并利用這種幾何解釋，提出了兩種新的全方位攝像機(jī)線性標(biāo)定方法，大幅度提高了機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)參數(shù)標(biāo)定的計(jì)算效率。
同時(shí)，以智能科學(xué)系林通副教授為第一作者的論文(Tong Lin, Hongbin Zha, “Riemannian Manifold Learning”)也已被國(guó)際期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (IEEE PAMI)作為長(zhǎng)文(regular paper)錄用。該論文提出了一種基于黎曼法坐標(biāo)的降維影射方法，克服了現(xiàn)有算法在增量學(xué)習(xí)能力、形變失真、尺度損失等方面的問(wèn)題，不僅具有更好的保度量性質(zhì)，同時(shí)可以估計(jì)非線性數(shù)據(jù)的內(nèi)蘊(yùn)維數(shù)。
IJCV和IEEE PAMI是計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)與人工智能領(lǐng)域的頂級(jí)期刊，2006年度的SCI影響因子分別為6.085和4.306。
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