PRCV2019-day3

  2019年11月10日,PRCV2019第三天的精彩报告如约而至。下面笔者将对听取的部分报告作简要介绍。

1. 主题报告

  首先是由Marr奖获得者,加拿大多伦多大学的Kyros Kutulakos教授带来题为《Transport-Aware Cameras》的主题报告。由于常规相机只会记录所有入射到传感器上的光,而不关心到达该传感器的路径。在本次报告中,Kyros教授介绍一种可编程的新型摄像机,根据实际3D路径来记录来自可控光源的一小部分光,这样可以选择性地阻止或增强折射和散射,所以将其称为“可感知传输”的相机。再根据其独特的光学特性和能效,以及它们在3D形状采集成像,可透过皮肤或拐角处观察。最后讨论“可感知传输”相机在室外低功率的直射阳光下也能稳定运行。
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Transport-Aware Cameras
  其次是由IEEE TPAMI副主编,韩国首尔国立大学Kyoung Mu Lee教授带来题为《3D Human Pose Estimation: Advances and Challenges》的主题报告。Lee教授介绍了3D动作识别或行为识别的技术问题和挑战。现阶段大多数对人的动作识别或行为识别的研究都是在2D条件下进行的,而在3D条件下的研究较少。此外,3D条件下动作识别或行为识的研究只是对单个人的,因此在复杂真实环境下其应用仍受到很大限制。其提出基于完全学习的相机距离感知的方法,可以应用3D多人和多RGB图像人的动作识别或行为识别。

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3D Human Pose Estimation: Advances and Challenges
2. 特邀报告

  今天是北京理工大学计算机学院黄华教授学带来了题为《移动传感器的定位与三维场景重建》的特邀报告。他介绍在流形上对视频运动进行表示和分析的一般方法,并应用于图像拼接、视频稳像等问题。基于帧间几何变换的视频运动表示具有参数化形式,在很多视频处理任务中有着广泛应用。数学上,几何变换集合具有流形特性,因此可以借助内在黎曼度量更好地解决视频运动相关的问题求解。
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流形上的视频运动分析及应用
3. 论文选读

  此次笔者听取的选读论文是南京邮电大学陆建带来的题为《Retinex based Flicker-free Low-light Video Enhancement》的文章。笔者通过提问了解到他们采用Retinex对视频帧采用帧内和帧间增强的方式,但是很可惜他们没有用到基于自编码器的卷积神经网络进行处理,所以他们的实验结果对实时性很差。最后也是互相留了联系方式,方便后期的交流学习,此外笔者也认识了一位北京工业大学的博士。
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Retinex based Flicker-free Low-light Video Enhancement
4. 专题论坛

  本论坛聚焦全民看脸时代人脸信息感知技术的机遇与挑战,重点研讨现有方法与系统在实际环境中的的特点与不足,旨在搭建一个兼顾科研工作者和企业从业者的高水平研讨平台,促进相关领域的科学研究与产业落地。此次四川大学的赵启军老师带了题为《三维人脸重建》的专题报告,对现阶段人脸三维重建的方法进行概述并进行前景进行展望。本次笔者很荣幸认识了赵启军老师的学生刘宁学长,他在此次PRCV2019投了文章并参加了竞赛。

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三维人脸重建
  至此参加的PRCV2019大会的议程已经全部结束,总体感觉会议的学术性很强,主要讲者基本都是近期在CVPR、ICPR、ICCV等顶刊顶会发表过文章的专家学者,笔者也收获颇多,期待下一届PRCV会议。
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