北大信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院機器視覺(jué)研究取得新進(jìn)展

    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”)被國際期刊International Journal of Computer Vision (IJCV)錄用。該論文發(fā)現了全方位圖像中線(xiàn)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?zhuān)岢隽藘煞N新的全方位攝像機線(xiàn)性標定方法，大幅度提高了機器視覺(jué)系統參數標定的計算效率。

 
    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”)也已被國際期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (IEEE PAMI)作為長(cháng)文(regular paper)錄用。該論文提出了一種基于黎曼法坐標的降維影射方法，克服了現有算法在增量學(xué)習能力、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)可以估計非線(xiàn)性數據的內蘊維數。

 
    IJCV和IEEE PAMI是計算機科學(xué)技術(shù)與人工智能領(lǐng)域的頂級期刊，2006年度的SCI影響因子分別為6.085和4.306。