趋势分析之计算机视觉

AMiner全新功能技术趋势分析Trend analysis(http://trend.aminer.cn)基于AMiner 2亿篇论文数据进行深入挖掘,包括对技术来源、热度、发展趋势进行研究,进而预测未来的技术前景。技术趋势分析描述了技术的出现、变迁和消亡的全过程,可以帮助研究人员理解领域的研究历史和现状,快速识别研究的前沿热点问题。

计算机视觉(computer vision)是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟,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。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息。

下面我们将用Trend analysis分析计算机视觉技术领域内的研究热点。

下图是当前该领域的热点技术趋势分析,通过Trend analysis分析挖掘可以发现当前该领域的热点研究话题TOP10是computer vision、image segmentation、image classification、support vector machines、feature extraction、object recognition、biomedical research、object detection、face recognition、markov processes。

生物医学研究和计算机视觉的结合成为当下的研究热点,根据Trend analysis的分析结果我们可以发现,biomedical research成为计算机视觉领域内的热门研究话题之一。

在生物学研究中,计算机视觉的3D建模技术可以利用诸如甲虫或恐龙骨头等物体的数字摄影图像创建数字模型。从这些3D模型中,计算机能自动测量被用于断定某个生物体如何同其他物种以及同一物种的其他成员存在关联的标本特性。

澳大利亚联邦科学与工业研究组织昆虫学家John La Salle的团队正利用计算机视觉更好地描绘澳大利亚生物多样性的特征。

如果我们的目标是改变在地球上发现生物多样性的方式,就不得不尝试创新。

——John La Salle

卡耐基梅隆大学计算机科学和机器人研究所教授金出武雄是计算机视觉领域的泰斗,获得了美国工程院院士、美国艺术与科学学院院士,ACM/AAAI Fellow、日本诺贝尔奖之称的京都尖端技术奖等多项荣誉。

金出武雄于1974年获得东京大学电子工学博士学位,很早就开始专攻计算机视觉,是第一批计算机视觉的研究者。1980年前往美国翻开学术生涯的新篇章,从担任卡耐基·梅隆大学机器人研究所高级研究员起,在该研究所担任过副教授、教授,并于1992年到2001年期间升任所长,奠定了卡耐基·梅隆大学机器人研究所的江湖地位。

以他的名字命名的Lukas-Kanade motheod、Kanade-Lucas-Tomasi tracking algorithm、Tomasi–Kanade factorization等技术方法被广泛使用。

他凭借论文《Neural Network-Based Face Detection”和“Probabilistic modeling of local appearance and spatial relationships for object recognition》两次获得Longuet-Higgins奖,1981年发表的《An iterative image registration technique with an application to stereo vision》被引数更是高达13922。

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计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

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