机器视觉会议以及牛人

机器学习顶级会议：NIPS, ICML, UAI, AISTATS; （期刊：JMLR, ML, Trends in ML, IEEE T-NN）
计算机视觉和图像识别：ICCV, CVPR, ECCV; （期刊：IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-IP）
人工智能：IJCAI, AAAI; （期刊AI）
另外相关的还有SIGRAPH, KDD, ACL, SIGIR, WWW等。

特别是，如果做机器学习，必须地，把近4年的NIPS, ICML翻几遍；如果做计算机视觉，要把近4年的ICCV, CVPR, NIPS, ICML翻几遍。

另外补充一下：大部分顶级会议的论文都能从网上免费下载到，比如CV方面：http://www.cvpapers.com/index.html (http://cvpr2011.org/index.html); NIPS:http://nips.cc/Conferences/; JMLR(期刊):http://jmlr.csail.mit.edu/（ http://jmlr.csail.mit.edu/papers/）; COLT和ICML(每年度的官网):http://www.cs.mcgill.ca/~colt2009/proceedings.html http://www.cs.mcgill.ca/~colt2009/proceedings.html。希望这些信息对大家有点帮助。

有个非常明显的趋势：重要的方法和模型最先在NIPS或ICML出现，然后应用到CV,IR和MM。

ICCV/ECCV只收vision相关的topic, 而cvpr会收少量的pattern recognition paper, 如fingerprint等, 但是不收和image/video完全不占边的pr paper,如speech recognition等. 我一个朋友曾经review过一篇投往CVPR的speech的paper, 三个reviewer一致拒绝, 其中一个reviewer搞笑的指出, 你这篇paper应该是投ICASSP被据而转投CVPR的. 就topic而言, CVPR涵盖最广. 还有一个没有验证过的原因导致CVPR录取率高: 很多us的researcher不愿意或没有足够的经费到us以外的地方开会, 故CVPR会优先接收很多来自us的paper (让大家都happy).

借鉴前人, 我总结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这个学派的师承关系不太清楚, 这是我听说加上自己猜测的. 事实上, 几个

非常优秀的researcher如Vladimir Kolmogorov虽然不是Andrew Blake的学生, 但是

也属于这个学派. )

Thomas Huang (UIUC)

—–>Yong Rui (Microsoft Research Redmond)

—–>Nebojsa Jojic (Microsoft Research Redmond)

—–>Ying Wu (Northwestern University)

—–>Hai Tao (UCSC)

—–>Yuncai Liu (SJTU)

(Huang这个系的人太多, 而且很怪的是, UIUC的web上信息不全, 在此仅列出我知道的.)

此外, 还有Takeo Kanade等非常有名的大牛, 囿于篇幅, 不一一列举. 从上得知, 加州派

基本占了cv的半壁江山. 最近几年, 特别活跃的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

就写到这, 希望这些信息对大家有用.

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补充一下那个tree，一个法国大牛

Olivier Faugeras

—-Ponce UIUC

—lazebnik

—-Zhengyou Zhang MSR

—-Martial Hebert CMU

Mit AI lab

poggio

—Oliva

—serre

Freeman 80年代还来太原理工扶贫了

—Y. Weiss

—– Levin

—Antonio Torralba （research scientist）

Trevor Darrell

—Grauman

补充一下

Zisserman还有一个不错的学生

lifeifei的合作者Rob Fergus

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按研究方向分分，应该更合理一些。

现在计算机视觉，计算机图形图像，机器学习开始融合到一起了吧。

J. Malik，Zhu Songchu偏segmentation;

D. Lowe, S. Ullman, Poggio 偏于从生物视觉的启发来研究视觉；

Zisserman, Schmid, Lowe研究局部特征；

Luc Van Goo， Long Quanl三维重建；

Perona, Li Feife， Freeman视觉i学习，物体分类；

还有运动分析，视觉跟踪，纹理分析………….

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MIT的Brain & Cognitive Science Dept和CSAIL里面聚集了一帮人，有的作low level有的作mid level to high level的。他们的工作是值得关注的。

当然说视觉还是要从伟大的David Marr开始。Tomaso Poggio, Richard Whitman是Marr的同事，传承了其理念，一直往下走。Poggio最近几年比较重点的工作放在他那个hierarchical model上。

T. Poggio的第一个PhD学生是Christof Koch （kLab at Caltech）。哦，顺便说一下Koch的另外一个导师是Valentino Breitenberg——同样是影响了一个时代的大人物。Koch研究重点兴趣在consciousness上，在Nature上的很多文章体现了他的研究思想。不过他们也做不少初级的视觉问题，诸如attention。

Koch比较知名的弟子比如Laurent Itti和Li Feifei。

Richard Whitman 年纪比较大了，个人不是很关注他现在做的东西。不过他所在的Perceptual Science Group，是一个非常有影响力的地方，这个组其他大家比较熟悉的老师有Aude Oliva和EH Adelson。Adelson最著名的一个事儿是色彩恒常相关的视错觉，93年发在Science上的那篇。

关于Oliva，前面的帖子错了，她不是Poggio的学生，这家伙和Torralba是老乡，同在法国念书，主要从心理学那条路子开始做，成名之役是hybrid image，和Antonio Torrralba一起搞的。这个Hybrid Image 其实80年代就有了，但是最开始从心理学方向上探讨，没有非常有影响力的文章。后来开始靠谱作自然图像统计，得到Gist theory，当然这个illusion本身后来转投SIGGRAPH，其影响是深远的。嗯，这个和CV关系不大。

Perceptual Science Group出了不少牛人，他们的alumni list可谓超豪华阵容：Yair Weiss, Josh Tenenbaum, Pawan Sinha, Bill Freeman……

这一派的工作跟我比较相关，大概八卦的关系也能总结出一些。

希望对大家有所帮助

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Van 那个组也做局部特征和物体识别分类。现在Olivier Faugeras也从三维重建转到计算认知学了。

ctozlm, 现在不研究局部特征的很少啊，因为局部特征方法克服了以前方法的很多缺陷。

局部特征方法本就是从三维重建发展出来的。所以他们研究局部特征也就不奇怪了。

INRIA 的 Faugeras 是 IJCV 的主编，在欧洲 Computer Vision 届是老大，他的弟子Ayach 现在 Medical Image Analysis

领域有超过其师之势。

关于computer vision的会议及vision guys – 研究探讨 – 模式识别爱好者论坛模式识别,机器学习,人工智能,人脸识别,人脸检测 – Powered by Discuz!。发表于 2007-5-24 00:45

ter%3Dtype%26amp%3Btypeid%3D2″>http://prfans.com/forum/viewthread.php?tid=65&extra=page%3D1%26amp%3Bfilter%3Dtype%26amp%3Btypeid%3D2

计算机视觉牛人（转载）

http://blog.shamoxia.com/html/y2009/110.html

http://www.cnblogs.com/frankman/archive/2008/10/06/1304979.html

以下是我经常浏览的网络资源，关注大牛的网页，比上学校数据库资源更精、更有启发性。排名不分先后，呵呵~~~

（1）微软公司的文献：http://research.microsoft.com/research/pubs

（2）微软亚洲研究院：http://research.microsoft.com/asia/，值得关注Harry Shum, Jian Sun, Steven Lin, Long Quan(兼职HKUST)etc.

（3）瑞典隆德大学数学系视觉组：http://www.maths.lth.se/matematiklth/personal/andersp/

感觉国外搞视觉的好多是数学系出身，大约做计算机视觉对数学要求很高吧。

（4）澳大利亚国立大学：http://users.rsise.anu.edu.au/~hartley/

（5）美国北卡大学：http://www.cs.unc.edu/~marc/

（6）加州大学伯克利分校David A. Forsyth：http://www.cs.berkeley.edu/~daf/

（7）CMU的视觉组：http://www.cs.cmu.edu/~cil/vision.html

著名的有Tomasi, Kanade等，CMU不愧是美国计算机牛校，仅视觉就好猛。

（8）法国INRIA：http://www-sop.inria.fr/odyssee/team/

由Olivier.Faugeras领衔的牛人众多。

（9）英国牛津的A.Zisserman：http://www.robots.ox.ac.uk/~az/

(10)比利时鲁汶大学的L.Van Gool： www.esat.kuleuven.ac.be/psi/visics/

据说在这个只有中国一个小镇大小的地方的鲁汶大学在欧洲排行top10，名列世界top100，还出了几个诺贝尔奖，视觉研究也很牛，真是让Chinese汗颜啊！

http://www.sciencenet.cn/m/user_content.aspx?id=19093

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