机器视觉方向的大牛介绍

Posted 2020-09-29 天马行空——艾灵

CV人物1：Jianbo Shi史建波毕业于UC Berkeley，导师是Jitendra Malik。其最有影响力的研究成果：图像分割。其于2000年在PAMI上多人合作发表”Noramlized cuts and image segmentation”。这是图像分割领域内最经典的算法。主页：www.cis.upenn.edu/~jshi/ 和www.cs.cmu.edu/~jshi/

CV人物2：Kristen Grauman毕业于MIT，导师是Trevor Darrell。其最有影响力的研究成果：Pyramid Match Kernel，用于图像匹配。她和Darrell在2005年CVPR合作发表了”The Pyramid Match Kernel: Discriminative Classification with Sets of Image Features”。金字塔匹配核函数可快速搜索两个特征集合之间匹配的特征，可应用于图像匹配、物体识别，是该领域经典算法之一。2011年Marr奖得主。主页：www.cs.utexas.edu/~grauman/

CV人物3：Irfan Essa现任教于Georgin Tech佐治亚理工大学，毕业于MIT，其最有影响力的研究成果：人脸表情识别。Essa和Alex Penland 在1997年PAMI合作发表了”Coding, analysis,interpretation,and recognition of facial expression”, 结合了几何模型和面部肌肉无力模型，用来描述脸部结构。主页：www.ic.gatech.edu/people/irfan-essa

CV人物4：Matthew Turk毕业于MIT，最有影响力的研究成果：人脸识别。其和Alex Pentland在1991年发表了”Eigenfaces for Face Recognition”.该论文首次将PCA（Principal Component Analysis）引入到人脸识别中，是人脸识别最早期最经典的方法，且被人实现，开源在OpenCV了。主页：www.cs.ucsb.edu/~mturk/

CV人物5：David Lowe毕业于斯坦福大学，导师是Thomas Binfold，最有影响力的研究成果：SIFT。他是SIFT特征点检测的发明人。由于SIFT具有对于图像平移、旋转和尺度变化不变性的优点，使得SIFT成为近十年来最流行的图像特征点检测方法，被广泛用于图像匹配、物体识别、分类等领域。主页：http://www.cs.ubc.ca/~lowe/

CV人物6：Pascal Fua毕业于Orsay，导师是O.D.Faugera。最有影响力的研究成果：立体视觉。其在1993年发表了”A parallel stereo algorithm that produces dense depth maps and preserves image features”,提出了利用相关性来估计dense深度图的快速并行立体视觉算法，是立体视觉领域内经典算法之一。主页：http://cvlab.epfl.ch/~fua/ 和 http://people.epfl.ch/pascal.fua

CV人物7：Luc Van Gool毕业于Katholieke Universiteit Leuven.最有影响力的研究成果：图像特征点检测和摄像机标定。Gool等发蒙的Surf(speeded up robust features)是除SIFT外，应用最广泛的特征点检测算法，surf具有提取速度更快、维度更低的优点，也被广泛用于物体检测、识别等。Opencv开源。Marc Pollefeys, Koch和Goolz 1999年IJCV上发表了”self-calibration and metric reconstruction inspite of varying and unknown intrinsic camera parameters”,是摄像机自标定领域内最经典论文，并获1998年Marr奖。主页：http://www.vision.ee.ethz.ch/~vangool/

CV人物8：Michal Irani毕业于Hebrew大学，最有影响力的研究成果：超分辨率。她和Peleg于1991年在Graphical Models and Image Processing发表了”Improving resolution by image registration”,提出了用迭代的、反向投影的方法来解决图像放大的问题，是图像超分辨率最经典的算法。我在公司实现的产品化清晰化增强算法就参考了该算法思想哈哈。主页：http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~irani/

CV人物9： Jean Ponce毕业于Paris Orsay,最有影响力的研究成果：计算机视觉教育、物体识别。他和David Forsyth合写的”Computer Vision: A Modern Approach”被视为现代计算机视觉领域最经典教科书之一。其近年来的研究重点是物体识别，是Spatial Pyramid Matching算法发明人之一，比起之前广泛使用的bag-of-words方法相比，该方法考虑了一些局部特征之间的空间关系，因此更有效地描述物体特征。是目前最普遍使用的算法之一。主页：http://www.di.ens.fr/~ponce/

CV人物10： Andrew Blake毕业于Edinburgh，最有影响力的研究成果：目标跟踪、图像分割、人体姿态跟踪与分析。他是世界知名CV专家，两次荣获ECCV最佳论文奖和1次Marr奖。他和Michael Isard在1998年IJCV中合写的”Condensation—conditional density propagation for visual tracking”，将粒子滤波器用于目标跟踪，该领域的经典论文。二人1998年合写的另一篇”Active Contours”是图像分割领域经典算法，该算法用spline函数，通过最小化能量函数，是的样条逼近物体轮廓，在该算法基础上，衍生出了著名的Active shape model。Blake领导的微软剑桥研究院在人体姿态跟踪与分析上去的突破，用于Kinect中。主页：http://research.microsoft.com/~ablake

CV人物11： Antonio Criminisi毕业于牛津大学，导师是Andrew Zisserman 和 Ian Reid。最有吸影响力的研究成果：Image Inpaiting.他在2004年发表”Region filling and object removal by exemplar-based image inpainting”，该方法用于去除图像中大的遮挡物或小的刮痕，结合了采样纹理生成和结构传递的图像修补技术，获得不错效果。主页：http://research.microsoft.com/en-us/people/antcrim/

CV人物12： Paul Viola毕业于MIT，研究领域：目标检测；最有影响力的研究成果：人脸检测；他和Michael Jones在2001年CVPR发表了”Rapid object detection using a boosted cascade of simple features”，真正意义上解决了人脸检测的问题，并开启了boosting算法的一个时代，很多学者受到boosting cascade算法的影响，扩展了该算法的应用领域，牛逼的影响力。主页：http://research.microsoft.com/en-us/um/people/viola/

CV人物13： Henry Rowley毕业于CMU，导师：Takeo Kanade；研究领域：大规模图像识别和机器学习；最有影响力的研究成果：人脸检测；他使用人工神经网络用于人脸检测，该算法是Paul Viola的boosting cascade人脸检测算法出现前，最经典的人脸检测算法。主页：http://www.cs.cmu.edu/~har/

CV人物14： Dorin Comaniclu毕业于Rutgers；最有影响力的研究成果：目标跟踪、图像分割；他在2000年发表了”Real-time tracking of non-rigid objects using mean shift”。该算法首次将mean shift用于目标跟踪，并在2002年PAMI发表了”Mean shift: A robust approach toward feature space analysis”，并将Meanshift拓展应用于图像分割中。主页：http://coewww.rutgers.edu/riul/FORMER/comanici/

CV人物15： Henry Schneiderman毕业于CMU，导师：Takeo Kanade；研究领域：目标检测和识别；最有影响力的研究成果：目标检测；他在2000年CVPR上发表了”A statistical method for 3D object detection applied to faces and cars”。该算法采用多视角训练样本，可用于检测不同视角下的物体，如人脸和车，是第一个能够检测侧脸的算法。他创建了PittPatt公司，后被Google收购。主页：http://www.cs.cmu.edu/~hws/

CV人物16： William T.Freeman毕业于MIT；研究领域：应用于CV的ML、可视化感知的贝叶斯模型、计算摄影学；最有影响力的研究成果：图像纹理合成；Alex Efros和Freeman在2001年SIGGRAPH上发表了”Image quilting for texture synthesis and transfer”，其思想是从已知图像中获得小块，然后将这些小块拼接mosaic一起，形成新的图像。该算法是图像纹理合成中经典中的经典。主页：http://people.csail.mit.edu/billf/

CV人物17： Feifei Li李菲菲，毕业于Caltech；导师：Pietro Perona；研究领域：Object Bank、Scene Classification、ImageNet等；最有影响力的研究成果：图像识别；她建立了图像识别领域的标准测试库Caltech101/256。是词包方法的推动者。主页：http://vision.stanford.edu/~feifeili/

CV人物18：Jitendra Malik毕业于斯坦福大学；导师：Thomas O.Binford；研究领域：轮廓检测、图像/视频分割、图形匹配、目标识别等；最有影响力的研究成果：边缘检测、图像分割和形状匹配；Malik培养了众多牛人，牛人的导师，你说牛不牛。培养了Alexie Efros, Jianbo Shi, Paul Debevec, Pietro Perona, Serge J.Belongie, Yair Weiss等知名专家。主页：http://www.cs.berkeley.edu/~malik/

CV人物19：Alexie Efros毕业于Berkeley大学；导师：Jitendra Malik；研究领域：Qualitative Reasoning for Image Understanding、Building the Visual Memex等；最有影响力的研究成果：图像纹理合成；他在1999年ICCV发表了”Texture Synthesis by non-parametric sampling”。该论文将MRF引入到纹理合成中。该方法最大限度保留了纹理的局部结构。主页：https://www.cs.cmu.edu/~efros/

CV人物20：Andrew Zisserman毕业于剑桥大学；最有影响力的研究成果：视觉几何、目标识别、可视化搜索；他牛逼了，三次获得Marr奖。是CV界权威中的权威。搞CV的人没读过他的多视几何学一书，枉为搞CV的。我2007年起，花了2年时间阅读、编码实现了其中所有两视几何学内容。主页：http://www.robots.ox.ac.uk/~az/

CV人物21：Ian D.Reid毕业于牛津大学；最有影响力的研究成果：目标跟踪；他在2007年PAMI发表了”MonoSLAM: real-time single camera SLAM”，是跟踪和机器人导航领域经典论文。在2011年CVPR上，和Ben Benfold发表了”Stable Multi-Target Tracking in Real-time survillance video”。主页：http://www.robots.ox.ac.uk/~ian/

CV人物22：Alan L.Yuille毕业于剑桥大学；导师：S.W.Hawking；最有影响力的研究成果：人脸检测和跟踪；他在1992年IJCV发表了”Feature Extraciton from Faces Using Deformable Templates”.该论文首次用可变形模板来描述人脸的特征，如眼睛、嘴巴等。主页：http://www.stat.ucla.edu/~yuille/

CV人物23：David Forsyth毕业于牛津大学；最有影响力的研究成果：计算机视觉教育、三维重建、图像与语义信息；他与Jean Ponce合写的”Computer Vision: A Modern Approach”是经典CV教材啊，当初我可是仔细研读、编码实现了的。1993年因论文”Extracing Projective Structure from Single Perspective Views of 3D Point Sets”，而获得Marr奖。主页：http://luthuli.cs.uiuc.edu/~daf/

CV人物24：Ram Nevatia毕业于斯坦福大学；导师Thomas O.Binford；最有影响力的研究成果：物体几何形状描述，人体检测与跟踪；他的关于三维物体的广义圆柱体形状的描述，是早期物体识别经典研究方法之一。主页：http://iris.usc.edu/people/nevatia/index.html

CV人物25：Paul Debevec毕业于Berkeley大学；导师：Jitendra Malik；研究成果：HDR、IBR；他是知名的将CV和CG结合研究的牛人。很多成果应用于好莱坞电影中。他发明了light stage人脸捕捉重建技术，是基于他在2000年SIGGRAPH上的研究成果发展起来的，被用于AVatar等电影。他因此技术，和合作者获得2009年奥斯卡科学和工程奖。主页：http://www.pauldebevec.com/或http://ict.debevec.org/~debevec/

CV人物26：David Kriegman毕业于斯坦福大学；导师：Thomas O.Binford；最有影响力的研究成果：人脸识别；他在1997年PAMI发表了”Eigenfaces vs. fisherfaces: recognition using class specific linear projection”，将Fisher线性判决用于人脸识别。主页：http://cseweb.ucsd.edu/~kriegman/

CV人物27：Michael J.Black毕业于纽约大学；最有影响力的研究成果：人的姿态估计和跟踪；他在2000年ECCV上发表了”Stochastic tracking of 3d human figures using 2d image motion”，从单个视频中估算和跟踪人体各个部分的三维姿态。2010年，他因此论文获得ECCV Koenderink奖。主页：http://cs.brown.edu/~black/

CV人物28：Carlo Tomasi毕业于CMU；导师Takeo Kanade;最有影响力的研究成果：1998年ICCV发表的双边滤波”Bilateral filtering for gray and color images”。2000年IJCV发表的”The earth mover’s distance as a metric for image retrieval”,该论文将EMD(earth mover’s distance)用于度量由不同图像形成的分布，如颜色、纹理，之间的相似程度，并依据此来实现图像检索，检索结果优于分布直方图。目标跟踪，著名的K-L-T tracking算法中的T就是Tomasi。主页：http://www.cs.duke.edu/~tomasi/

CV人物29：Larry S.Davis毕业于马里兰大学；最有影响力的研究成果：视频监控；Davis等人实现的W4实时视频监控系统，是最早的能够实时户外人体检测、跟踪和行为分析的视频监控系统。主页：http://www.umiacs.umd.edu/~lsd/

CV人物30：Marc Pollefeys毕业于Katholieke Universiteit Leuven；做摄像机标定的人不知道他，我就鄙视你了。Pollefeys,Koch和Gool在1999年IJCV上发表了”Self-Calibration and metric reconstruction inspite of varying and unknown intrinsic camera parameters”，是摄像机自标定最经典论文，因此获得1993年Marr奖。2007年俺仔细学习了其主页提供的CV的ppt课程。主页：http://www.cs.unc.edu/~marc/

CV人物31： Richard Szeliski毕业于CMU，导师Takeo Kanade和Geoff Hinton。其编写的这本书不错<Computer Vision: Algorithms and Applications>，详见http://szeliski.org/Book/主页：http://research.microsoft.com/en-us/um/people/szeliski/

 

CV人物32： Takeo Kanade（金出武雄），应该是和J.Malik齐名的CV界泰斗级人物。KLT跟踪里的K，就是他。上面介绍的人物中，也有4个人都是他的学生。是CMU的教授。他现在已经发表了几百篇文章，持有数十项专利。他曾经获得过一次Marr奖和两次 Longuet-Higgins 奖。他的代表作除了LK稀疏光流算法外，还有用于3D场景分析的TK 分解法。以及基于神经网络的人脸检测。他的个人主页：http://www.ri.cmu.edu/person.html?person_id=136



CV人物33：Pedro Felzenszwalb（会读他的姓的请举手），是最近一些年势头非常猛的一位明星级人物。他于1999年毕业于康奈尔大学。2001年获得MIT硕士学位，2003年获得MIT博士学位（神速啊）。他的代表作有好几个，一个是 基于图的分割，graph-based segmentation，速度快，效果好，已经成为经典算法之一。另外就是他在行人检测方面的杰出贡献，他提出的LSVM以及part based model，让他获得了PASCAL目标识别大赛的数次冠军。个人主页：http://cs.brown.edu/~pff/

CV人物34：Thomas Brox， 现在是德国freiburg大学的教授。曾经在J.Malik手下做过两年Ph.D. 他最著名的工作是基于变分框架的光流算法。High accuracy optical flow estimation based on a theory for warping，这篇文章是2004年ECCV最佳论文，也成为了稠密光流计算的经典算法。后来，他又在PAMI上发表了一篇针对大运动的光流估计算法，将特征点匹配作为约束加入了能量函数中。他还在视频目标分割领域作出了杰出贡献。个人主页：http://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/brox/index.html

 

（注：本文转自http://blog.csdn.NET/aidy22/article/details/21725343）