计算机视觉近年来取得了巨大进展,其应用多种多样且增长迅速,但仍存在许多挑战。本书汇集了一系列领先研究人员,探讨了计算机视觉及其应用的各种研究方向、挑战和前景。 本书重点介绍了领域内顶尖研究人员提出的各种核心挑战及解决方案。涵盖了数据驱动的AI、生物识别、数字取证、医疗保健、机器人技术、娱乐和XR、自动驾驶、体育分析和类脑计算等重要话题,涵盖了学术和工业研发的视角。通过广度与深度的结合,本书将在计算机视觉、成像和AI领域产生深远影响。 《计算机视觉:挑战、趋势和机遇》涵盖了计算机视觉及其应用的及时和重要方面,突出未来的挑战并提供来自全球顶尖研究人员的各种视角。作为一个重要的思想和最新解决方案的合集,它将为学生、研究人员和行业从业者带来巨大益处。

关于作者 Md Atiqur Rahman Ahad, Ph.D.,IEEE高级会员,OPTICA(前OSA)高级会员,达卡大学(DU)电气与电子工程教授。目前,他在日本大阪大学担任特别聘任副教授。他的研究领域包括计算机视觉、成像、物联网、医疗保健等。他获得了2018年由孟加拉国总统颁发的UGC金奖、JSPS博士后奖学金以及多个奖项/奖学金。他曾在KIT担任访问研究员,已出版十余本书籍和约200篇期刊文章、会议论文和书籍章节。他在各种会议/期刊/学会中获得了约40个国际奖项,曾约110次被邀请在不同的会议/大学中担任主旨发言人。他建立了多个国际合作备忘录/合作关系(如克莱姆森大学、兵库大学、RCCIIT、福冈女子大学、九州大学等)。 网站:http://ahadVisionLab.com Upal Mahbub, Ph.D.,IEEE高级会员,目前在美国加利福尼亚州圣地亚哥高通技术公司的多媒体研发实验室担任高级工程师。他在马里兰大学帕克分校获得电气和计算机工程博士学位(2018)和硕士学位(2017)。在攻读博士学位之前,Mahbub博士是孟加拉国工程技术大学电气与电子工程系的助理教授。Upal Mahbub获得了IEEE UEMCON 2016最佳论文奖、BTAS 2016最佳海报奖、ICCIT 2011最佳论文奖以及马里兰大学A. James Clark工程学院的杰出研究生奖学金。他在国际会议和著名期刊上发表了三十多篇文章,最近出版了一本题为《无接触人类活动分析》的编辑书籍,担任国际期刊的编辑(PRL特刊AHAAGR 2021的客座编辑,IJCVSP的副编辑),在众多会议上展示了他的研究,并在ICIEV(2012-2021)、IVPR(2020赛道主席、2021程序主席)、ICECE(2010和2012)和ABC(2019、2020、2021)的技术和/或程序委员会中任职。 Matthew Turk, Ph.D.,IEEE会士,IAPR会士,现任芝加哥丰田技术学院(TTIC)院长,美国加利福尼亚大学圣巴巴拉分校计算机科学荣休教授,在那里他共同指导UCSB Four Eyes实验室,专注于成像、交互和创新界面。他在麻省理工学院获得博士学位,曾在Martin Marietta Aerospace、LIFIA/ENSIMAG(法国格勒诺布尔)、Teleos Research和微软研究院工作,在微软研究院时,他是视觉技术小组的创始成员。他担任了多次主要会议的大会主席或程序主席,包括ACM多媒体会议、IEEE自动人脸与手势识别会议、ACM国际多模式交互会议、IEEE计算机视觉与模式识别会议和IEEE冬季计算机视觉应用会议。他在2014年共同创办了一家增强现实初创公司,2016年被PTC Vuforia收购。Turk博士获得了多项最佳论文奖,并且是ACM会士、IEEE会士、IAPR会士,并获得了2011-2012年富布赖特-诺基亚信息与通信技术杰出主席奖。 Richard Hartley, Ph.D.,IEEE会士,澳大利亚科学院会士,澳大利亚数学学会会士,是澳大利亚国立大学信息工程系计算机视觉小组成员,自2001年1月起在此工作。他在加拿大多伦多大学完成数学博士研究(1976年),并在同一大学获得数学硕士学位(1972年)以及斯坦福大学计算机科学硕士学位(1985年)。Hartley博士从1985年到2001年在通用电气研发中心工作。在1985-1988年期间,他参与了电子设计的计算机辅助设计工具的设计和实现,并创建了一个非常成功的设计系统叫Parsifal硅编译器。由于这项工作,他在1991年获得了通用电气的Dushman奖。

成为VIP会员查看完整内容
70

相关内容

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
【2023新书】医学图像分析的深度学习,第2版,544页pdf
专知会员服务
86+阅读 · 2023年12月10日
【2023新书】多媒体数据处理与计算,197页pdf
专知会员服务
52+阅读 · 2023年10月31日
【2023新书】数据空间: 设计、部署和未来方向, 367页pdf
专知会员服务
93+阅读 · 2023年5月27日
【2021新书】深度学习计算机视觉,320页pdf
专知会员服务
191+阅读 · 2021年5月20日
【干货书】知识图谱与大数据处理,212页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2021年2月2日
【2022新书】深度学习归一化技术,117页pdf
专知
24+阅读 · 2022年11月25日
【干货书】高维统计学,572页pdf
专知
15+阅读 · 2021年12月3日
国家自然科学基金
14+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
33+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
158+阅读 · 2023年4月20日
A Survey of Large Language Models
Arxiv
404+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
67+阅读 · 2023年3月26日
Arxiv
143+阅读 · 2023年3月24日
Arxiv
21+阅读 · 2023年3月17日
VIP会员
相关VIP内容
相关基金
国家自然科学基金
14+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
33+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员