重磅发布 | 图像图形学发展年度报告【中国图象图形学报第6期综述专刊】
中国图象图形学学会
和中国图象图形学报联合重磅发布
“图像图形学发展年度报告”
综述专刊
百位专家学者倾力之作
15篇学科重要方向综述论文
梳理学科发展脉络
全面展示研究现状 前沿 热点 趋势
王耀南 院士
中国图象图形学学会理事长
“《图像图形学发展年度报告》专刊内容覆盖度广, 分析深入全面、编写规范, 集中反映了研究团队的交叉性、研究主题的广泛性和研究成果的前沿性。我们期待广大读者和科技人员通过专刊, 能够广泛深入地了解当前图像图形研究领域最新的技术和最前沿的应用方向, 在今后的研究工作中更全面地把握国际前沿, 更明确地有的放矢, 为我国图像图形技术的发展做出新的贡献。”
图像图形学发展年度报告
——图像处理与通信技术(7篇)
作者:贾川民, 马海川, 杨文瀚, 任文琦, 潘金山, 刘东, 刘家瑛, 马思伟
CSIG多媒体专委会推荐
全文链接:
http://www.cjig.cn/html/jig/2021/6/20210601.htm
论文看点:
该文从数字信号处理基础理论出发, 分析了当前视频处理与压缩领域的热点问题和研究内容, 详细描述了视频超分辨率、视频重建与恢复、视频压缩技术等领域面临的前沿动态, 发展趋势、技术瓶颈和标准化进程等内容, 进一步对国际国内研究内容和发展现状进行了综合对比与分析, 并展望了视频处理与压缩技术的技术发展与演进方向。
作者:陶晓明, 杨铀, 徐迈, 段一平, 黄丹蓝, 刘文予
CSIG图像视频通信专委会推荐
全文链接:
http://www.cjig.cn/html/jig/2021/6/20210602.htm
论文看点:
该文将媒体计算引入通信系统,建立新的多媒体通信研究范式,从提升体验质量(quality of experience,QoE)的角度,形成新的多媒体编码与传输方法,从根本上降低网络带宽需求的压力。该文介绍了体验质量的评价准则, 综述了多媒体编码方法, 并阐述了5G+AI时代的新型视频传输方法。
作者:李晓龙, 俞能海, 张新鹏, 张卫明, 李斌, 卢伟, 王伟, 刘晓龙
CSIG数字媒体取证与安全专委会推荐
全文链接:
http://www.cjig.cn/html/jig/2021/6/20210603.htm
论文看点:
该文从传统篡改方法和基于AI生成的篡改方法两方面对图像、视频和语音检测取证算法进行总结, 介绍了已公开的大规模数据集以及相关应用情况, 并探讨了多媒体取证领域未来可能的发展方向。
作者:赵耀, 田永鸿, 党建武, 付树军, 王恒友, 万军, 安高云, 杜卓然, 廖理心, 韦世奎
CSIG交通视频专委会推荐
全文链接:
http://www.cjig.cn/html/jig/2021/6/20210604.htm
论文看点:
该文从交通视频中的车辆.行人及其行为分析3方面阐述了交通视频结构化分析领域的研究热点及前沿进展, 汇总比较了国内外研究学者的相关成果, 并对交通视频结构化分析领域的研究进行了总结分析与展望。
作者:孙哲南, 赫然, 王亮, 阚美娜, 冯建江, 郑方, 郑伟诗, 左旺孟, 康文雄, 邓伟洪, 张杰, 韩琥, 山世光, 王云龙, 茹一伟, 朱宇豪, 刘云帆, 何勇
CSIG机器视觉专委会推荐
全文链接:
http://www.cjig.cn/html/jig/2021/6/20210605.htm
论文看点:
该文系统综述了生物特征识别学科发展现状.新兴方向.存在问题和可行思路, 深入梳理了人脸、虹膜、指纹.掌纹.静脉.声纹、步态.行人重识别以及多模态融合识别的研究进展, 以人脸为例重点介绍了生物特征识别领域近些年受到关注的新方向——对抗攻击和防御、深度伪造和反伪造, 最后剖析总结了生物特征识别领域存在的三大挑战问题——“感知盲区”、“决策误区"和“安全红区”, 并展望了“可感”、“可知”、“可信”的新一代生物特征识别总体目标。
作者:刘崇宇, 陈晓雪, 罗灿杰, 金连文, 薛洋, 刘禹良
CSIG文档图像分析与识别专委会推荐
全文链接:
http://www.cjig.cn/html/jig/2021/6/20210606.htm
论文看点:
该文在该领域相关研究背景简介的基础上, 对近几年基于深度学习的自然场景文本检测, 识别以及端到端自然场景文本检测与识别的方法进行了分类归纳和总结分析, 并进一步分析论述了这些主要模型的算法流程、适用场景及其技术发展路线, 对比了各个模型方法在代表性数据集上的性能情况, 并总结了现有自然场景文本检测与识别算法的局限性以及未来的挑战和发展趋势。
作者:尹奇跃, 黄岩, 张俊格, 吴书, 王亮
CSIG视觉大数据专委会推荐
全文链接:
http://www.cjig.cn/html/jig/2021/6/20210607.htm
论文看点:
该文综述了7类主流跨模态检索算法的关键技术和代表性方法, 对比了不同跨模态数据信息下不同技术的区别, 总结了部分代表性的跨模态检索数据库, 并讨论了当前深度跨模态检索待解决的问题以及未来的研究方向。
图像图形学发展年度报告
——三维视觉和图形技术(8篇)
作者:龙霄潇, 程新景, 朱昊, 张朋举, 刘浩敏, 李俊, 郑林涛, 胡庆拥, 刘浩, 曹汛, 杨睿刚, 吴毅红, 章国锋, 刘烨斌, 徐凯, 郭裕兰, 陈宝权
CSIG三维视觉专委会推荐
全文链接:
http://www.cjig.cn/html/jig/2021/6/20210608.htm
论文看点:
该文围绕三维视觉中的深度图像获取、视觉定位与制图、三维建模及三维理解等三类任务, 对国内外研究进展进行了详细地综合评述和对比分析, 并给出了三维视觉研究的未来发展趋势。
作者:颜深, 张茂军, 樊亚春, 谭小慧, 刘煜, 彭杨, 刘宇翔
CSIG虚拟现实专委会推荐
全文链接:
http://www.cjig.cn/html/jig/2021/6/20210609.htm
论文看点:
该文系统全面地回顾了大规模室外图像三维重建技术在各个重建子过程中的发展和应用, 详细总结各个子过程中适用于大规模室外场景的数据集和评价指标, 并介绍了现有主流的开源和商业三维重建系统以及国内相关产业的发展现状。
作者:王程, 陈峰, 汶德胜, 雷浩, 宋宗玺, 赵航芳
CSIG视觉传感专委会推荐
全文链接:
http://www.cjig.cn/html/jig/2021/6/20210610.htm
论文看点:
该文从激光扫描成像、大动态范围光学成像技术、偏振成像与传感技术, 海洋声学层析成像等4个研究方向重点论述了近年来视觉传感领域的发展现状.前沿动态.热点问题和趋势
作者:司书斌, 赵大伟, 徐婉莹, 张勇刚, 戴斌
CSIG视觉感知智能系统专委会推荐
全文链接:
http://www.cjig.cn/html/jig/2021/6/20210611.htm
论文看点:
该文介绍了视觉─惯性导航系统中初始化, 视觉前端处理、状态估计、地图的构建与维护、信息融合等关键技术的研究进展, 然后对非理想环境下及基于学习方法的视觉——惯性导航定位算法等热点问题进行了综述, 并总结了用于算法评测方法及标准数据集, 最后总结了该技术在实际应用中所面临的主要问题, 并针对这些问题对该领域未来的发展趋势进行了展望。
作者:张宗华, 刘巍, 刘国栋, 宋丽梅, 屈玉福, 李旭东, 魏振忠
CSIG视觉检测专委会推荐
全文链接:
http://www.cjig.cn/html/jig/2021/6/20210612.htm
论文看点:
该文系统介绍了单相机、双相机、结构光等典型三维视觉测量技术的技术内涵、发展现状.前沿动态, 热点问题和发展趋势, 并重点论述了条纹投影三维测量技术和相位测量偏折术, 最后给出了三维视觉测量的发展趋势与未来展望。
作者:平佳敏, 刘越, 翁冬冬
CSIG三维成像与显示专委会推荐
全文链接:
http://www.cjig.cn/html/jig/2021/6/20210613.htm
论文看点:
该文分析了面向虚实融合场景绘制渲染的视觉规律, 从用户感知的角度出发围绕虚实融合场景中图形化线索绘制和虚拟物体渲染等展开了综述, 并对虚实融合场景中深度感知的研究趋势和重点进行了展望和预测。
作者:许威威, 周漾, 吴鸿智, 过洁
CSIG智能图形专委会推荐
全文链接:
http://www.cjig.cn/html/jig/2021/6/20210614.htm
论文看点:
该文对可微绘制当前的发展状况进行调研,重点对该技术在真实感绘制、3维重建和表观采集建模中的研究和应用情况进行综述,并对可微绘制技术发展趋势进行展望。
作者:邰永航, 石俊生
CSIG三维成像与显示专委会推荐
全文链接:
http://www.cjig.cn/html/jig/2021/6/20210615.htm
论文看点:
该文分析了立体显示技术在临床医学中的应用, 介绍了微创外科手术以及远程诊疗领域国内外的研究现状, 从影像诊断、手术训练、规划与导航、治疗和教育培训等4个方面, 总结了立体显示技术在临床医学领域中的研究进展。
如果觉得有用,就请分享到朋友圈吧!
公众号后台回复“79”获取CVPR 2021:TransT 直播链接~
# CV技术社群邀请函 #
备注:姓名-学校/公司-研究方向-城市(如:小极-北大-目标检测-深圳)
即可申请加入极市目标检测/图像分割/工业检测/人脸/医学影像/3D/SLAM/自动驾驶/超分辨率/姿态估计/ReID/GAN/图像增强/OCR/视频理解等技术交流群
每月大咖直播分享、真实项目需求对接、求职内推、算法竞赛、干货资讯汇总、与 10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU、腾讯、百度等名校名企视觉开发者互动交流~