计算机视觉_中科院
中科院考博辅导-国科大考研辅导盛世清北中国科学院大学计算机与控制学院考博考研-专业及考试科目
中国科学院大学计算机与控制学院专业及考试科目计算机与控制学院是在原中国科学院大学信息科学与工程学院基础上组建的学院，凝聚了中国科学院计算技术研究所、中国科学院自动化研究所、中国科学院软件研究所、中国科学院信息工程研究所、中国科学院计算机网络信息中心等国内外享有声誉的中国科学院培养单位的导师资源，进行硕士研究生集中课程教学，以及本学院攻读硕士、博士学位研究生的培养。
学院具备规范的研究生课程体系和优良的科研环境，有国内外知名的专家、学者。
计算机与控制学院是以多媒体信息处理、数据挖掘、信息安全、模式识别、计算机网络、计算机科学与应用研究为主，集基础研究和高技术创新研究为一体的计算机与控制科学高级科技人才培养基地。
先后承担了数十项国家自然科学基金、国家863项目、国家973课题、国家基础条件平台项目等科研任务。
计算机与控制学院招收博士和硕士研究生，注重研究生创新能力的培养，全面实行“研究助理”、“教学助理”、“管理助理”及奖学金制度，为学生提供了优异的学习和生活条件。
欢迎有志献身祖国信息科学事业的青年报考！计算机与控制学院今年预计招收硕士研究生29人，其中含代招单位中国科学院重庆绿色智能技术研究院、中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心招收硕士研究生12人。
模式识别与智能系统：模式识别、生物特征处理。
考试科目：①101思想政治理论②201英语一③301数学一④408计算机学科专业基础综合或857自动控制理论或862计算机软件基础。
计算机软件与理论：智能Web算法、大规模系统性能优化。
考试科目：①101思想政治理论②201英语一③301数学一④408计算机学科专业基础综合。
计算机应用技术：多媒体技术、图像处理、计算机视觉、机器学习，数据挖掘、并行计算，信息检索、社会计算、商业智能、云计算，视频图像处理与通信，智能信息处理，数字图像与视频处理，移动互联网与传感器网络，图像图形处理，数据挖掘，数据库技术、数据挖掘、网络服务与网络社区，数据挖掘、网络心理与行为分析。
中国科学院重庆绿色智能技术研究院2020年博士研究生招生
太赫兹器件
导体物理
备注
02. (全日制)微纳光学与 王德强
①英语一②分析化学③微
生物单分子光学探测
纳米加工技术
03. (全日制)强场太赫兹 彭晓昱
①英语一②细胞生物学或
辐射及其应用
高等光学③生物电磁学
080501 材料物理与化学
01. (全日制)热电材料
王国玉
①英语一②固体物理③物
理化学
02. (全日制)生物材料的 王化斌
①英语一②固体物理或有
先进太赫兹探测
机化学或工程光学③物理
化学或材料科学基础
03. (全日制)有机半导体 肖泽云
①英语一②有机化学③半
材料
导体物理
080502 材料学
01. (全日制)先进功能材 陈新滋
①英语一②有机化学③物
单位代码：80185 联系部门：教务处
地址：重庆市北碚区方正大道 266邮政编码：400714
号
电话：023-65935865
联 系 人：张老师
学科、专业名称（代码） 研究方向
指导教师
预计招 生人数
考试科目
料与应用 081202 计算机软件与理论
共 理化学 15
人
01. (全日制)大数据智能 罗辛
①英语一②计算机软件基
备注
计算
础③计算机代数或大数据
智能
朱帆
同上
尚明生
Байду номын сангаас
同上
081203 计算机应用技术
科学
04. (全日制)水库水环境 李哲
①英语一②环境微生物学
演变
③环境科学
083002 环境工程
01. (全日制)水信息系统 夏军
2020年中国科学院大学计算机技术考研招生情况、分数线、参考书目、录取名单、备考经验
一、微电子学院简介中国科学院大学微电子学院成立于2013年，以中科院微电子所为主承办单位，中科院半导体所、中科院上海高研院、中科院上海微系统所、中科院电子所、中科院声学所参与共同建设，覆盖从设计、制造、设备和材料等微电子技术领域的绝大部分学科方向，是目前国内综合研究能力最高，设备最完善，学科覆盖最广的微电子学院，也是首批国家示范性微电子学院建设单位之一。
微电子学院硕士研究生招生专业包括：微电子学与固体电子学（080903，由微电子所代招）、电子与通信工程（085208）、集成电路工程（085209）、计算机技术（085211）。
2019年预计招收硕士研究生共240人，实际招生人数以当年度下达的指标数为准。
微电子学院欢迎并鼓励学习微电子专业及信息与通信工程类、计算机类、自动化类、软件类、光电技术、物理与应用物理学、材料学等相关专业的同学报考。
二、中国科学院大学计算机技术专业招生情况、考试科目三、中国科学院大学计算机技术专业分数线四、中国科学院大学计算机技术专业考研参考书目856电子线路1、Robert L.Boylestad, Louis Nashelsky（作者）, 李立华, 李永华(译者)，模拟电子技术，电子工业出版社; 第1版(2008年6月1日)，国外电子与通信教材系列2、童诗白、华成英，模拟电子技术基础（第五版），高等教育出版社，2015年3、(美)John F.Wakerly 林生葛红金京林（翻译）数字设计:原理与实践(原书第4版) ，机械工业出版社，2007 年5月4、阎石，数字电子技术基础（第六版），高等教育出版社，2016年859信号与系统郑君里等，《信号与系统》，上下册，高等教育出版社，2011年3月，第三版。
奥本海姆等，《信号与系统》，电子工业出版社，2013，第二版。
863计算机学科综合（专业）1、计算机网络（第七版）. 谢希仁编著，北京：电子工业出版社，2017年。
五、中国科学院大学计算机技术专业复试原则1、专业考核重点考查考生大学学习情况及对专业知识掌握的深度和广度，对知识灵活运用的程度以及考生的实验技能和实际动手能力等，了解考生从事科研工作的潜力和创新能力。
中科院自动化研究所就业方向
中科院自动化研究所就业方向摘要：1.引言2.中科院自动化研究所简介3.就业方向一：人工智能领域4.就业方向二：机器人技术领域5.就业方向三：模式识别与智能系统领域6.就业方向四：计算机视觉领域7.就业方向五：自动化技术领域8.毕业生去向与前景9.结语正文：【引言】随着科技的不断发展，人工智能、机器人等自动化技术逐渐成为社会发展的关键驱动力。
中国科学院自动化研究所作为我国在自动化领域的重要研究机构，为国家培养了大量高素质的自动化人才。
本文将重点介绍中科院自动化研究所的就业方向，以帮助大家更好地了解该领域的职业发展。
【中科院自动化研究所简介】中国科学院自动化研究所成立于1956年，是我国最早开展自动化科学研究的单位。
研究所的主要研究方向包括人工智能、机器人技术、模式识别与智能系统、计算机视觉和自动化技术等领域。
自动化所一直致力于为我国培养高素质的自动化人才，为国家的科技进步做出了巨大贡献。
【就业方向一：人工智能领域】人工智能是当今科技发展的热点领域，涉及到机器学习、深度学习、自然语言处理等多个子领域。
在中科院自动化研究所，毕业生可以在该领域担任算法工程师、人工智能研究员等职位，为我国人工智能产业的发展贡献自己的力量。
【就业方向二：机器人技术领域】机器人技术是自动化所的传统优势领域，毕业生可以从事机器人研发、控制系统设计等工作。
随着我国智能制造和工业互联网的快速发展，机器人技术领域的就业前景十分广阔。
【就业方向三：模式识别与智能系统领域】模式识别与智能系统领域涉及图像识别、语音识别、生物识别等多个方向。
毕业生可以在这个领域担任算法工程师、系统架构师等职位，为智能家居、智能安防等产业提供技术支持。
【就业方向四：计算机视觉领域】计算机视觉是人工智能的一个重要分支，自动化所的毕业生可以在这个领域担任视觉算法工程师、图像处理工程师等职位，为自动驾驶、无人机等产业提供关键技术。
【就业方向五：自动化技术领域】自动化技术是自动化所的基石，毕业生可以在这个领域从事自动化系统设计、工程实施等工作。
中国科学院大学模式识别国家重点实验室计算机视觉
视锥和视杆分布：视锥主要分布在中央凹
高度压缩
Cones 5-6 million Rods 120 million GC 1.2-1.5 million
现在任何一台照相机的分辨率都大于 二百万像素
从 高 度 压 缩 到 高 度 复 杂 的 过 程
感光器个数 神经节细胞个数 1.2 亿 rods 5-6 百万 cones 1.2-1.5 百万
“眼睛”在哪？
计算机视觉VS人类视觉
计算机视觉 人类视觉
课程内容
I. 生物视觉机理 II. 计算机视觉的历史、现状和一些发展趋势 III.一些计算机视觉技术DEMO IV. 全部课程安排与几点想法
生物视觉机理
人类的物体识别能力
• 个体辨识（identification)
• 要求发现细微差别：识别双胞胎
视觉通道概况
定位与运动
视网膜
外膝体
初级 视皮层
背部通道
腹部通道
高 级 认 知 区 域
物体识别
视觉通道
视网膜 外膝体
视皮层
高级区域
Chalupa L M,. Werner J S, et al (2004). The visual neurosciences, MIT press Cambridge, MA.
• 种类识别 （categorization)
• 不相似的物体分为一类，如苹果和葡萄：水果类； 相似的物体分为不同类：苹果和台球
水果
看上去更相似
个体辨识
种类识别
对漫画识别的困惑
大脑是如何表达物体的？
视觉系统是如何估计运动和协调动作 的？
总体概述
视觉通道：visual pathway
Left visual field
模式识别国家重点实验室(中科院自动化研究所)
模式识别国家重点实验室(中科院自动化研究所).txt吃吧吃吧不是罪，再胖的人也有权利去增肥！苗条背后其实是憔悴，爱你的人不会在乎你的腰围！尝尝阔别已久美食的滋味，就算撑死也是一种美！减肥最可怕的不是饥饿，而是你明明不饿但总觉得非得吃点什么才踏实。
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模式识别国家重点实验室简介模式识别国家重点实验室,于 1984 年由国家计委批准筹建, 1987 年通过国家验收并正式对外开放.依托于中国科学院自动化研究所.实验室第一任主任是现任国家科技部副部长的马颂德研究员,现任主任为谭铁牛研究员.实验室现有固定人员 22 人,平均年龄 37.8 岁,科研骨干均具有博士学位.实验室流动人员包括博士后,在读博士生与硕士生,高级访问学者及客座研究人员.实验室计划发展规模为固定人员 25-30 人,流动人员 100 人左右. 实验室以"面向世界,面向未来,开展前瞻性的基础研究;立足国内, 面对现实,推进定向性的应用研究与技术开发"为发展战略,追求个人事业与集体事业共同协调发展,力争成为具有国际水准的科学研究,技术创新和高科技人才培养基地. 实验室目前的主要研究方向为模式识别,计算机视觉,图像处理与图形学,口语信息处理,自然语言处理以及模式识别应用与系统等. 实验室目前承担了三十余项科研项目,其中包括国家重点基础研究规划"973"项目(图象,语音,自然语言理解与知识发掘),国家基金委重大,重点项目,国家杰出青年科学基金项目,国家攻关项目,国家高技术计划"863"项目,国家基金委面上项目及国际合作项目等. 实验室成员每年在国内外重要的学术期刊和国际学术会议上发表论文百余篇,其中不少发表在国际权威刊物与国际重要会议上,如 IEEE 汇刊(PAMI 等),International Journal of Computer Vision, Pattern Recognition, Image and Vision Computing, Automatica, EuroSpeech, ICSLP, ICASSP, ICCV, ICPR, ACCV 等. 近年来,实验室已获准和申请发明专利 26 项,获国家科技进步二等奖 1 项,中科院自然科学二等奖 2 项,其它部委级三等奖 3 项,国际发明金奖与世界知识产权专项奖各 1 项. 实验室在开展国际国内学术交流与合作方面,有着优良的传统. 实验室借各种机会,积极组织学术交流,每年一批在美国,法国,德国,日本,英国,新加坡等地工作的优秀中国留学生,定期到实验室从事短期客座研究,来自美国,加拿大,英国,法国,日本等二十多个国家或地区的知名学者到实验室做学术报告达几十人次.实验室通过中科院自动化所和法国国立信息与自动化研究院(INRIA)成立了 "中法信息,自动化与应用数学联合实验室",与香港科技大学成立了信息技术联合实验室.实验室成员积极参与国内外学术组织的工作,担任许多国内外学术期刊的主编,副主编或编委,以及国际重要学术会议的大会主席或程序委员会委员等. 实验室十分重视与高新技术企业的交流与合作,希望通过与社会资源的有效组合,促进成果转化,为我国的经济建设和社会发展服务! 研究方向与目标人类具有很强的模式识别能力.通过视觉信息识别文字,图片和周围的环境,通过听觉信息识别与理解语言.模式识别能力是人类智能的重要组成部分.从信息处理的角度搞清它的机理,研究它的计算理论与算法,以使计算机来实现人的视觉,听觉等模式识别能力,是人类在基础理论与应用研究中面临最重大的挑战之一.用计算机实现模式的自动识别,是开发智能机器的一个最关键的突破口(如果机器不能自动感知与识别周围环境,机器智能也就无从谈起!).它的成功应用将大大推动人工智能系统的发展,拓广计算机与各种自动机器的应用范围. 随着数字化和网络通讯技术的飞速发展,"信息过载"(Information Overload) 已成为日益严重的问题.如何用智能化的手段处理和识别网上的海量信息(包括文字,图像,语音等)已成为当前信息技术领域所面临的一个巨大挑战.解决这个问题,使普通百姓能方便地获取所需信息,将互联网上丰富的信息资源转换为发展知识经济的宝贵财富,是我国在推进国民经济和社会信息化进程中的一个重大需求. 特别是从国家信息安全的战略高度出发,研究有害网络信息过滤和有用信息检索中的智能信息处理与识别技术已成为当务之急. 与此同时,要进一步普及计算机的应用,加速信息技术向全社会的渗透,消除所谓的"数字鸿沟",就必须研究友好适人化的人机交互技术,以克服传统的人机交互手段的弊端,提高计算机和信息系统的友善性和好用性.人机交互技术的发展将支持用户通过各种手持式设备,传统 PC 终端和固定电话等形式来安全可靠地检索各种媒体信息.美国微软公司比尔.盖茨认为人类计算的未来就是要让比尔. 比尔计算机会看,会听,会说,会思考("The future of computing is to make 计算机会看,会听,会说,会思考 computers see,hear,speak and think."?Bill Gates).1999 年,美国总统信息技术顾问委员会PITAC(President 抯Information Technology Advisory Committee)在其提交给联邦政府关于"面向未来的信息技术研究" (Information Technology Research: Investing in Our Future)的咨询报告中,建议联邦政府将人机界面和交互技术的基础研究作为优先资助的重点,并强调模式识别和感知等方面的基础研究将极大地改善人类与机器之间的交互模式识别和感知等方面的基础研究将极大地改善人类与机器之间的交互("Fundamental research in human sensory-motor systems, perception, attention, pattern recognition and decision-making has the potential recognition, to make dramatic improvements in the interaction of people and machines."- PITAC).因此,模式识别不仅是一个有重大科学意义的研究领模式识别不仅是一个有重大科学意义的研究领也是网络数字化时代诸多实际应用中需要突破的一项重大关键技术. 域,也是网络数字化时代诸多实际应用中需要突破的一项重大关键技术. 针对上述的重大科学和技术前沿问题,围绕我国国民经济,社会发展和国防安全的战略需求,结合已有的基础和学科优势,本着"有所为,有所不为"的指导思想,实验室自成立以来始终将研究方向聚焦在模式识别领域的几个有限目标上. 实验室的研究方向为模式识别基础理论,图像处理与计算机视觉, 实验室的研究方向为模式识别基础理论,图像处理与计算机视觉,语音与语言信息处理. 信息处理. 模式识别基础理论的研究是开展模式识别其它方向研究的基础,此方向主要研模式识别基础理论究内容包括脑功能成像数据分析,计算视觉理论与模型,选择性注意与主动视觉,图像与语音识别的认知机理,机器学习与分类器设计等. 图像处理与计算机视觉是两个紧密相联的问题,有着广泛的应用领域和前景. 图像处理与计算机视觉实验室在此方向的主要研究内容有医学图像处理,遥感图像处理,图像水印, 基于内容的图像与视频检索,三维视觉和物体识别,运动分析与理解以及生特征识别. 语音与语言信息处理是改善人机界面和交互方式的重要手段,是推进国民经济语音与语言信息处理和社会信息化,实现不同语种之间的全球自由通讯的重大关键技术.实验室在此方向的主要研究内容包括大词汇量非特定人连续语音识别,高鲁棒性语音识别,分布式与嵌入式语音识别,口语翻译以及中文语言处理. 实验室的研究目标是在上述三个方向提出创新的理论与算法,攻克关键技术, 实验室的研究目标是在上述三个方向提出创新的理论与算法,攻克关键技术, 积累基础性数据资源,集成实用的或接近实用的原型示范系统, 积累基础性数据资源,集成实用的或接近实用的原型示范系统,并努力实现技术转移,促进我国信息技术产业的发展. 术转移,促进我国信息技术产业的发展. 实验室的总体发展目标是"面向国家战略需求,瞄准国际学科前沿,开展模式识别领域的基础和应用基础研究,建设国家一流的国家重点实验室,使其成为国内外著名的科学研究,技术创新和人才培养基地,为我国信息高科技的发展提供知识,技术与人才储备" . 在研项目序项目名称号 1 图像理解与图像库检索 2 口语翻译导向的高性能语音识别和理解的研究负责人项目来源谭铁牛 973 计划徐波973 计划3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41基于空间数据融合的区域规划决策支持系统普林特不变性知觉信息表达的计算理论与计算机实验谭铁牛模糊 PID 控制器的系统化研究胡包钢视觉信息的群体动态时空编码和选择性注意机制马颂德视觉监控谭铁牛基于计算机视觉的三维动画田英利汉语话语翻译关键技术的研究黄泰翼几何基元提取与参数空间分解法胡占义单株植物生长的计算机建模与三维可视化仿真胡包钢虚拟现实中基于基因图象的建模和绘制胡占义中法联合实验室项目胡包钢基于卫星图象处理方法的环境监测及水灾估计的应用马颂德植物生长过程及其构造形态的随机功能与交互式胡包钢数字博物馆景物的几何,光度模型建立王向东对话系统的可移植性问题徐波 CSTAR-III 框架下中法口语翻译研究徐波水灾分析和决策支持的数据融合蒲林特水灾分析和决策支持的数据融合-应用马颂德汉语会话系统徐波中文非特定人数字语音识别徐波口语语料处理宗成庆基于计算机三维景象重构和可视化胡占义 Pepole modeling 谭铁牛生态系统优化决策支持系统蒲林特基于 C-STAR III 多语种框架的中法口语翻译系统设计宗成庆与实践人脑选择性注意和计算机主动视觉的跨学科研究胡占义语音网络服务器王阳生生物特征信息处理与识别谭铁牛运动图象理解与基于内容的信息检索卢汉清移动互联环境下的语音识别徐波医用虚拟内窥镜系统卢汉清 LAMOST 天体光谱自动识别系统的预研胡占义能听会说的机器人李成荣弹上惯测组合自主导北时间序列分析与误差模式识别台宪青 IC 卡用指纹识别算法蒋田仔交通场景的视觉监控胡卫明几何特征提取与参数空间分析法李泉林语音导航 GIS/GPS 集成系统研究及其在 PDA 上的实现刘文举强杂波背景中红外弱小目标探测与识别关键技术唐明863 计划国家自然科学基金国家自然科学基金国家自然科学基金国家杰出青年基金国家自然科学基金国家自然科学基金国家自然科学基金国家自然科学基金国家自然科学基金国际合作国际重大项目国际合作国际合作国际合作国际合作国际合作国际合作国际合作国际合作国际合作国际合作国际合作国际合作国际合作院创新重大项目省部委项目院创新方向项目院创新方向项目院创新方向项目横向合作横向合作横向合作横向合作横向合作院其它项目院其它项目院其它项目其它项目42 43 44 45 46基于图象序列的机器人工作环境重建天体光谱数据自动分类和识别动态场景的视觉监控技术面向多国语言的电视语音自动翻译技术研究医学成像与计算胡占义胡占义胡卫明宗成庆蒋田仔院其它项目院其它项目院其它项目院其它项目院"百人计划"姓名马颂德(主任) 黄熙涛(协主任) 谭铁牛蒋田仔张钹李德毅袁保宗贾云得李子青陈霖冯志伟罗述谦查红彬陈武凡徐波王珏任福继 Anil Jain Alex Waibel 权龙庄炳湟学术委员会职称 E-mail 地址 masongde@ 研究员 huang@ 教授tnt@ 研究员Tianzi.jiang@ 研究员dcszb@ 教授leedeyi@ 教授bzyuan@ 教授 jiayunde@ 教授 szli@ 教授lchen@ 研究员zwfengde@ 教授cumsz@ 教授zha@ 教授chenwf@ 教授Bo.xu@ 研究员Jue.wang@ 研究员ren@is.tokushima-u.ac.jp 教授jain@ 教授waibel@ 教授quan@t.hk 教授 juang@ 教授工作人员 E-Mail tnt@ xubo@ huzy@ luhq@ jiangtz@ hubg@ fcwu@ szli@姓名谭铁牛徐波胡占义卢汉清蒋田仔胡包钢吴福朝李子青职称研究员研究员研究员研究员研究员研究员研究员研究员电话 62545671 62616623 62616540 82614465 82614469 62647318 62542944 82626787 杨青刘成林刘文举宗成庆胡卫明王蕴红普琳特陶建华吴毅红唐明臧玉峰张晓鹏潘春洪侯新文陈志义朱朝喆范勇刘青山赵微连国臻马丽霞研究员研究员副研究员副研究员副研究员副研究员副研究员副研究员副研究员副研究员副研究员副研究员副研究员副研究员工程师助理研究员助理研究员助理研究员工程师工程师秘书qyang@ liucl@ lwj@ cqzong@ wmhu@ wangyh@ prinet@ jhtao@ yhwu@ tangm@ yfzang@ xpzhang@ chpan@ xwhou@ zychen@ czzhu@ yfan@ qsliu@ zhao@ gzlian@ lxma@82614505 82614505 62542944 62542944 62542944 82614523 62542946 62527720 62555513 82629803 62542943 62555513 62659278 62542971 62545671 62545671 62545671Tieniu Tan Professor National Lab of Pattern Recognition Email: tnt@ Phone: 86-10-82614515 Fax: 86-10-62551993Tieniu Tan graduated with a BSc from Xi'an Jiaotong University in 1984, and obtained his MSc (in 1986) and PhD (in 1989) degrees from Imperial College of Science,Technology and Medicine, London, UK. Prior to his return to China in 1998, He worked at the University of Reading, UK as Research Fellow, Senior Research Fellow and Lecturer. He currently serve as the President of the Institute of Automation as well as the Director of the NLPR. He lead the Intelligent Recognition & Digital Security Group of the NLPR. His current research focuses on the visual surveillance and monitoring of dynamic scenes (for example, the detection and recognition of abnormal behaviors or other specific events), personal identification based on multiple biometric features such as face, iris, fingerprint, handwriting and gait, and watermarking of digital multimedia data such as digital static images and digital video. He also have research projects on image and video databases, invariant visual perception and mobilerobot navigation (especially for intelligent wheelchairs). Selected Publications 1. Y. Zhu, T. N. Tan and Y. Wang, Font Recognition Based on Global Texture Analysis,IEEETans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, Oct. 2001. 2. J. G. Wang and T. N. Tan, A New Face Detection Method Based on Shape Information,Pattern Recognition Letters, vol.21, pp463-471. 2000. 3. T.N.Tan and K.D.Baker,Efficient Image Gradient-Based Vehicle Localisation, IEEE Trans. Image Processing, vol.9, no.8, pp.1343-1356, August 2000. 4. H. E. S. Said, T. N. Tan and K. D. Baker, Writer Identification Based on Handwriting, Pattern Recognition , vol.33, no.1, 2000, pp.133-148. 5. S. J. Maybank and T. N. Tan, Introduction to Special Section on Visual Surveillance, Inter. J. Computer Vision, vol.37, no.2, June 2000. Professional Activities 1. SPIE International Symposium on Multi-spectral Image Processing and Pattern Recognition,22-24 October 2001,Wuhan,China(Program Committee Member) 2. The 2nd IEEE Inter. Workshop on Performance Evaluation of Tracking andSurveillance,December2001,USA (Program Committee Member) 3. The Perceptive User Interfaces Workshop(PUI'2001),November15-16,2001,Orlando, USA (Program Committee Member) 4. The 3rd Inernational Conference on Cognitive Sciences(ICCS2001),27-31 August 2001,Beijing,China (Program Committee Co-chair) 5. The 6th International Conference for Young Computer Scientists(ICYCS'2001), 23-25 October 2001,Hangzhou,China(Member of Steering Committee) 6. Associate Editor, Pattern Recognition(1997-),Pergamon/Elsevier 7. Asia Editor,Image and Vision Computing(1998-),Elsevier 8. Member of Editorial Board,International Journal of Image and Graphics(2000-), World Scientific 9. Member of Editorial Board, International Journal of Information Technology and Decision Making(2001-),World Scientific. 10. Associate Editor, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (2002-)Research MissionConduct quality research in the broad field of Pattern Recognition Establish a center of excellence in scientific research, technological innovation and postgraduate training Promote technology transfer and international collaboration Research DirectionsNLPR's research directions include:Computer and Robot Vision Image Processing and Graphics Natural Language Processing Pattern Recognition Pattern Recognition Applications and Systems Spoken Language ProcessingSelected Publications Shape Recvery From a Color Image for Non-Lambertian Surfaces, Yingli 1 Tian, H.T.Tsui, J.Opt.Soc .Am.A . 14(2):397-404,1997Model-Independent Object Orientation Determination, Tieniu Tan, K. D. 2 Baker, G. D. Sullivan, IEEE Trans. Robotics and Automation, 13(4):602606,1997 Noise Robustness of Texture Features, Tieniu Tan, Image and Vision 3 Computing 15(11):115-118,1997 A Tabu Search Method for Geometric Primitive Extraction, Qifa Ke, 4 Tianzi Jiang, Songde Ma, Pattern Recognition Letters 19(14):14431452,1997 Dyadic Scale Space, Ge Cong, Songde Ma, Pattern Recognition 5 30(2):339-352,1997 The United Adaptive Learning Algorithm for The Link Weights and Shape Parameter in Rbfn for Pattern Recognition, Deshuan Huang, Inter. 6 Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 11(6):873888,1997 A New Eigenstructure Method for Sinusoidal Signal Retrieval in A Broad 7 Band Noise - Estimation and Pattern Recognition, Baogang Hu, Gosine, R.G., IEEE Transactions on Signal Processing 45(12):3073-3083,1997 Performance Prediction of the Hough Transform, Zhanyi Hu, Songde Ma, 8 Journal of Computer Science and Technology 12(1):49-57,1997 Contour Matching Using Wavelet Transform and Multigrid Methods, 9 Tianzi Jiang, Songde Ma, Journal of Computer Science and Technology 12(6):564-570,1997 A Parallel Information-Based Complexity Approa-ch to Visual Surface 10 Recog-nition, Tianzi Jiang, International J. Computer and Mathematics 68(3-4):165-177,1998 Derivative Computation by Multiscale Filters, Songde Ma, Bingcheng Li, 11 Image and Vision Computing 16:43-53,1998 Robust Epipolar Geometry Estimation From Two Uncalibrated Images, 12 Jinxiang Chai , Songde Ma, Pattern Recognition Letter 19(9),1998 Multi-Agent Visual Surveillance of Dynamic Scenes, P.Remagnino, 13 Tieniu Tan, A.D.Worrall K.D.Baker, Image and Vision Computing16(8):529-532,1998 Model-Based Localization and Recognition of Road Vehicles, Tieniu 14 Tan, G. D. Sullivan, K. D. Baker, Int. J. Computer Vision 27(1):525,1998 From Image Quadrilaterals to Bilateral Symmetric Trapezia, Tieniu Tan, 15 Pattern Recognition 31(8):1117,1998 Locating and Recognising Road Vehicles, Tieniu Tan, Optical 16 Engineering 37(1):202-207,1998 Application of Fuzzy Classification Technique in Computer Grading of 17 Fish Product, Baogang Hu, Gosine, R.G., Cao L.X 等, IEEE Transactions on Fuzzy Systems 6(1): 144-152,1998 Efficient Rotation Invariant Texture Features for Content-Based Image 18 Retrieval, Tieniu Tan, S.R.Fountain, Pattern Recognition 31(11):17251732, 1998Rotation Invariant Texture Features and Their Use in Automatic Script 19 Identification, Tieniu Tan, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 20(7):751-756,1998 Corner Enhancement in Curvature Scale Space, Ge Cong, Songde Ma, 20 Pattern Recognition 31(10):1491-1501,1998 A List-Processing Approach to Compute Voronoi Diagrams and the Euclidean Distance Transform, weiguang Guan, Songde Ma, IEEE 21 Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 20(7):757761,1998 Local Interaction Fields and Adaptive Regularizers for Surface 22 Reconstruction and Images Relaxation, ZhiyongYang , Songde Ma, Network: Comput. Neural Syst 9:19-37,1998 The Average Case Complexity of the Shift-Invariant Problem, T.Z.Jiang, 23 ArthurG.Werschulz, Approx. Theory & its Appl. 14(1):1-7,1998 The Worst Case Complexity of the Fredholm Equation with Non-Periodic 24 Free Term and Noise Information, T.Z.Jiang, Numer. Funct. Anal. and Optimiz 19(3&4):329-343,1998 Probabilistic Analysis of Galerkin-like Methods for the Fredholm 25 Equation, T.Z.Jiang, Journal of Computational Mathematics 16(5):445456,1998 On Multivariate Approximation by Mejer-Konig-Zeller Type 26 Polynomials, T.Z.Jiang, Southwest Journal of Pure and Applied Mathematics (7):1-8,1998 Deformable Registration of Digital Images, Weiguang Guan, Xie Lin , 27 Songde Ma, Journal of Computer Science and Technology 13(3):246260,1998 A New Definition of the Hough Transform, Zhanyi Hu, Wei Wang, Yi 28 Yang , Songde Ma, Journal of Computer Science and Technology 13(5): 385-392, 1998 Analysis on Attribute Reduction Strategies of Rough Set, J.Wang, 29 D.Q.Miao, Journal of Computer Science and Technology 13(2):189193,1998 New Methodology for Analytical and Optimal Design of Fuzzy PID 30 Controllers, B.-G. Hu, G.K.I. Mann, R.G. Gosine, IEEE Transactions on Fuzzy Systems 7: 521-539, 1999 Analysis of Direct Action Fuzzy PID Controller Structures, G.K.I. Mann, 31 B.-G. Hu, R.G Gosine, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics 29(3): 371-388,1999 A Tabu Search Approach to Optimal Structuring Element Extraction for 32 MST-Based Shapes Description, Tianzi Jiang, International J. Computer Mathematics 71:437-4451999 The Worst Case Complexity of The Fredholm Equation with Periodic 33 Free Term and Noisy Information, Tianzi Jiang, International J. Computer Mathematics 73(1-2):1-14,1999 The Worst Case Complexity of The Fredholm Equation with Periodic 33 Free Term and Noisy Information, Tianzi Jiang, International J. Computer35 3637383940 41 42 43 44 45 46 47484950 51Mathematics Matching Using Schwarz Integrals, QingYang , Songde Ma, Pattern Recognition 6: 1039-1047,1999 Intrinsic Multiscale Representation Using Optical Flow in the ScaleSpace, Qing Yang, Songde Ma, IEEE Trans. on Image Processing 3: 444447, 1999 Conditional Stochastic Decompositions in the M/M/c Queue with Server Vacations, Naishuo Tian, quanlin Li, Jinhua Cao, Stochastic Models 15(2):367~378,1999 Geometric Primitive Extraction by the Combination of Tabu Search and Subpixel Accuracy, T. Jiang, J. Computer Science and Technology, 14(1):74-80,1999 An Inherent Probabilistic Aspect of the Hough Transform, ZhanyiHu, Changjiang Yang, Yi Yang , Songde Ma, Journal of Computer Science and Technology 14(1):44-48,1999 Bayesian Learning, Global Competition and Unsupervised Image Segmentation, Guodong Guo, SongDe MA, Pattern Recognition Letter 21:107-116,2000 A Generalization of 2-Periodic Trigonometric Interpolation, Tianzi Jiang, Southwest Journal of Pure and Applied Mathematics 5(1):74-81,2000 Medical Image Reconstruction Using a Multi-objective Gentic Local Search Algorithm, Xiaodong Li, Tianzi Jiang, David J., International Journal of Computer Mathematics 74:301-314,2000 Introduction to Special Section on Visual Surveillance, S.J.Maybank, T.N.Tan, Inter. J. Computer Vision 37(2):173,2000 Efficient Image Gradient-Based Vehicle Localisation, T. N. Tan, K. D. Baker, IEEE Trans. Image Processing, 9(8):1343-1356,2000 Personal Indentification Based on Handwriting, H.E.S.Said, T.N.Tan , K.D.Baker, Pattern Recognition 33(1):149-159,2000 A New Face Detection Method Based on Shape Information, J.G.Wang T.N.Tan, Pattern Recognition Letters 21(6-7):463-471,2000 Embedding Image Watermarks in DC Components, Jiwu Huang, Yun Q. Shi, Yi Shi, IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Technology 10(6): 974-979,2000 Automated Identification of Symmetry in CBED Patterns: A Genetic Approach, G.B. HU, L.-M. Peng, Q.F. Yu, H.Q. LU, Ultramicroscopy 84:47-56,2000 Model-based Adaptive Enhancement of Far Infrared Image Sequences, Ming Tang, Songde Ma, Jing Xiao, Pattern Recognition Letters 21:827835,2001 General Scheme of Region Competition Based on Scale Space, Ming Tang, Songde Ma, IEEE Transactions on Pattern Recognition and Machine Intelligence 23(12):1366-1378,2001 Font Recognition Based on Global Texture Analysis, Y. Zhu, T. Tan, Y. Wang, IEEE Tans. Pattern Analysis and Machine Intelligence52 53 54 55 56575859606162 63 64 65 6667 6823(10):1192-1200,2001 Spatio-temporal Segmentation for video surveillance, H. Z. Sun, T. N. Tan, Electronics Letters 37(1):20-21,2001 A Discrete TrigonometricInterpolation Method, Tianzi Jiang D.J. Evans, International Journal of Computer Mathematics 78(3-4):13-22,2001 Cell Image Segmentation with Kernel-Based Dynamic Clustering and an Ellipsoidal Cell Shape Model, Faguo Yang , Tianzi Jiang, Journal of Biomedical Informatics 34(2):67-73,2001 Pixon-Based Image Denoising with Markov Random Fields, Qing Lu, Tianzi Jiang, Pattern Recognition 34(10):2029-2039,2001 Image Restoration by Combining Local Genetic Algorithm with Adaptive Pre-conditioning, Tianzi Jiang , D. J. Evans, International Journal of Computer Mathematics 76(3):279-295,2001 An Evolutionary Tabu Saerch Approach to Optimal Structuring Element Extraction for MST-Based Shapes Description, Tianzi Jiang, International Journal of Computer Mathematics, 76(3):307-315,2001 Time-domain Based Design and Analysis of New PID Tuning Rules, Mann, G.K.I., Hu, B.-G., Gosine, R.G., IEE Proceedings - Control Theory and Applications 148(3):251- 262,2001 Two-level tuning of fuzzy PID controllers, Mann, G.K.I., Hu, B.-G. , Gosine, R.G, IEEE Transactions on Systems Man, and Cybernetics Part B: Cybernetics 3(2):263-269,2001A systematic study of fuzzy PID controllers? Function-based evaluation approach, Hu,B.-G., Mann, G.K.I., Gosine, R.G., IEEE Transactions on Fuzzy Systems 7(5): 699-712,2001 Robot Self-Location by Line Correspondences, Zhanyi Hu, Chen Lei, H.T. Tsui, Journal of Computer Science and Technology 16(2):97113,2001 A SVD-Based Watermarking Scheme for Protecting Rightful Ownership, R. Z. Liu and T. N. Tan,, IEEE Trans.on Multimedia Volume: 4 Issue: 1, pp.121-128,March 2002. Brief Review of Invariant Texture Analysis Methods, Jianguo Zhang and Tieniu Tan, Pattern Recognition Vol.35, No.3, pp.735-744, 2002. A Note on the Number of Solutions of the Non-Coplanar P4P Problem, Z. Y. HU and F.C. WU, IEEE-Trans. PAMI, Vol.24, No.4, pp.550-555, 2002 Visual Vehicle Tracking Algorithm, Jianguang Lou, Tieniu Tan and Weiming Hu, Electronic letters Vol.38 No.18, 2002. Mosaic Representations of Video Sequences based on Slice Image Analysis, Saolei Feng, Hanqing Lu and Songde Ma,, Pattern Recognition Letter Vol.23.pp.513-521, 2002. Head tracking Using Shape and adaptive color histogram, Qingshan Liu, Songed Ma and Hanqing Lu, Journal of Computer Science and Technology Vol.6, 2002 A Neural Network Approach to Shape from Shading, Tianzi Jiang, Bing6970717273Liu, Yingli Lu and David J. Evans, International Journal of Computer Mathematics Vol. 80, No. 5/6, pp.1-6, 2002. A?Comparative Study of Global Optimization Approaches to MEG Source Localization, Tianzi Jiang, An Luo, Xiaodong Li and Frithjof Kruggel, International Journal of Computer Mathematics Vol. 80, No. 3/4, pp.1-20, 2002. An Evolutionary Tabu Search for Cell Image Segmentation, Tianzi Jiang and Faguo Yang, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics Part B, Cybernetics Vol. 32, No.5, pp. 675-678, 2002. On the Accelerated Richardson Method (ARM) for Solving Positive Definite Linear Systems, David J. Evans, Yong Fan and Tianzi Jiang, Neural, Parallel & Scientific Computations Vol. 10, No. 2, 2002. The Parallel Genetic Algorithm forElectromagnetic Inverse Scattering of a Conductor, Yong Fan, Tianzi Jiang and David J. Evans, International Journal of Computer Mathematics Vol. 79, No. 5, pp. 573-586, 2002. Volumetric Segmentation of the Ventricles From Brain MRI Using Parallel Genetic Algorithm, Yong Fan, Tianzi Jiang and David J. Evans, IEEE Transactions on Medical Imaging Vol. 21, No.8, pp.904-909, 2002.面向口语翻译的汉语语句改写方法, 宗成庆, 张玉洁, 山本和英, 坂本 74 仁, 白井谕, Journal of Chinese Language and computing Vol.12, No.1, pp63-67, 2002.ChairmanSongde MA Professor ProfessorCo-ChairmanThomas S HuangMembersTieniu TAN Tianzi JIANG Bo ZHANG Deyi LI Baozong YUAN Yunde JIA Ziqing LI Lin CHEN Zhiwei FENG Shuqian LUO Hongbin Zha Wufan CHEN Bo XU Jue WANG Professor Professor Professor Professor Professor Professor Professor Professor Professor Professor Professor Professor Professor Professor Fuji REN Anil Jain Alex Waibel Long QUAN Binghuang ZHUANG Professor Professor Professor Professor ProfessorDirectorTieniu TanDeputy DirectorsTianzi JiangHanqing LuBo XuResearchersZhanyi Hu Chengqing Zong Weimin Hu Jianhua Tao Xiaopeng Zhang Baogang Hu Ziqing Li Yunhong Wang Yihong Wu Chunhong Pan Fuchao Wu Qing Yang Veronique Prinet Yufeng Zang Qingshan Liu Wenju Liu Chenglin Liu Ming Tang Xinwen Hou Caozhe ZhuTechnicianZhiyi ChenSecretariesGuozhen Lian Wei Zhao Lixia MaPost-DoctorsXing Zhao Chunhong Pan Zhigang Zhan Ruizhen Zhao Gexian Hou Yihong Wu Xiangdong Wang1。
计算机视觉论文分级
计算机视觉论⽂分级(1)Pattern recognition letters, 从投稿到发表，⼀年半时间;(2)Pattern recognition 不好中，时间长;(3)IEICE Transactions on Information and Systems，作者中有⼀个必须是会员。
收费⾼，审稿快。
影响因⼦0.4;(4)International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence ，审稿周期⼀般6–12周，影响因⼦偏低，容易中;（SCI 4区）(5)Computational Intelligence，中等偏上，要求较⾼，杂志级别不错，关注⼈数偏少，⽐较冷门;(6)information processing letters, 影响因⼦低0.5左右，接搞量⼤，容易发表，审稿周期⼀般3–6个⽉;（SCI 4区）(7)Computer vision and image understanding, 9个⽉审稿期，平均投稿命中率20%，业内⽐较认可;(8)journal of visual communication and image representation，投稿容易，审稿周期⼀年以上;(9)Signal processing letters, 影响因⼦0.99，美国，审稿⼀个多⽉;（SCI三区）(10)International Journal on Graphics, Vision and Image Processing (GVIP);(11)IET Image Processing, 影响因⼦0.758， EI Compendex ，审稿周期⼀年以上;(12)IET Computer Vision ，影响因⼦0.969;(13)SIAM Journal on Imaging Sciences;(14)International journal of imaging systems and technology，影响因⼦偏低，容易中，审稿周期⼀到两个⽉;（SCI 4区）(15)IEEE Signal Processing Letters，审稿4—8周左右，影响因⼦不⾼，容易中，关注⼈不多;（SCI 三区）(16)Journal of Logic and Computation, 影响因⼦，0.789，SCI检索;（SCI 4区）(17)IEICE Transactions on Information and Systems 审稿时间2–4周，容易中，影响因⼦⼩，相对冷门，关注⼈数不多;(18)COMPUTER METHODS IN APPLIED MECHANICS AND ENGINEERING，影响因⼦偏低，但仍然需要⼀定⽔平才可以投，审稿2–4周，SCI,EI检索;(19)Signal Processing: Image Communication，容易中，审稿周期半年到⼀年;(20)International Journal of Computer Vision，较难，审稿周期半年到⼀年，EI,SCI检索;(21)Journal of Mathematical Imaging and Vision，审稿⼀个⽉左右，影响因⼦不⾼（1.3左右），Elsevier旗下，不容易中，稍微有些冷门，偏重数学推导;(22)Machine Vision and Applications，影响因⼦偏低，但是接稿量不是很⼤，审稿周期⼀年以上，但容易发表，SCI,EI检索;(23)Pattern Analysis & Applications，影响因⼦不⾼，影响⼒也⽐较⼩，审稿时间⼀年以上，但容易投中;(24)Signal Image and Video Processing，容易中，审稿时间半年到⼀年，EI检索;(25)Pattern recognition and image analysis， EI检索;(26)Journal of digital imaging ，审稿周期半年到⼀年，影响因⼦偏低，容易中，很少有⼈关注;(27)Journal of VLSI signal processing systems for signal image and video ，影响因⼦偏低，容易中，审稿周期⼀年以上，关注⼈⽐较少;(28) Neural Processing Letters, 影响因⼦0.75左右，审稿三个⽉内给出审稿意见，⽐较快。
李洪波,中科院数学与系统科学研究院研究员,博士生导师
李洪波，中科院数学与系统科学研究院研究员，博士生导师。
1997年入选中科院“百人计划”；1998年获香港“求是杰出青年学者”奖；2001年入选人事部“中国优秀博士后”；2004年入选国家“百千万人才计划”国家级人才。
主要研究领域有自动几何推理；几何计算；Clifford代数及其在计算机视觉和机器人方面的应用。
校庆报告的题目是
1. 几何表示和计算问题概述
报告简介：李洪波研究员主创（第一作者）的共形几何代数，现已成为国际几何代数研究的主流，获得高度评价。
共形几何代数的建立刚刚度过五、六年的时光, 已经展现的它的应用泛围之广令人惊讶。
它的应用前景仍有广阔的空间，科研人员正在进一步探索它在不同的领域的应用。
本次报告将介绍共形几何代数的一些基本理论，各种维数的几何实体在共形几何代数中表示和计算问题。
为介绍一个尽量完整的理论及其应用，在人工智能研究所还将做三个报告：
2. 射影和仿射几何的表示和计算
3. 欧氏几何的表示和计算
4. 运动和形状问题的新刻画。
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中科院自动化所 谭铁牛 2005年3月4日 北京
An intelligent system ?
Input video
Computer Vision System
Interpreted object activities
计算机视觉的目的
• 从二维图象恢复三维信息 • 从原始的图像数值描述产 生语义概念化的描述
• 心理物理学(Psychophysics)：主要研究人 类自身视觉系统的有关机理与现象
计算机视觉与心理物理学
• 心理物理学(Psychophysics)：主要研究人 类自身视觉系统的有关机理与现象 • 心理物理学的研究结果往往被用来作为建 立计算机视觉模型的理论根据
Marr的视觉计算理论框架
Marr视觉计算理论框架
假 定 视 觉 被 动 响 应 视 觉 环 境 的 对 是 统 系 体 低层视觉 (Low-level Vision) 息 视 的 单 向 过 程 由 局 部 信 息 到 整 是 算 计 觉
图像特征“要素图”
假 信 定
中层视觉 (Intermediate-level Vision)
计算机视觉与人工智能
• 人工智能：主要研究智能系统的设计和有 关智能的计算理论与方法 • AI may be considered as having three stages:perception,cognition and action • 计算机视觉经常被视为AI的一个分支
计算机视觉与心理物理学
Reconstructed points
Texture mapping
Demo
计算机视觉与图像处理
• 图像处理(Image Processing)：实现从输入图 像到另一种图像的转换 • 图像处理：人是最终的解释者 • 计算机视觉：计算机是图像的解释者 • 计算机视觉系统需要图像处理模块
计算机视觉与计算机图形学
配准前
配准后
配准结果的三维显示
配准结果的三维头皮 显示，绿色为CT重建 结果，肉色为核磁共 振重建结果。
分割结果在二维切片 上的显示。
脑室重建结果的三维显示
脑室的三维重建
行走的兵佣
Example of Reconstruction
Original images
Triangulation results
• 计算机图形学：从三维描述到二维图像显示 • 计算机视觉：从二维图像数据到三维描述 • 在一定意义上讲，计算机视觉是计算机图形 学的逆问题 • 两者从最初相互独立的平行发展到最近的融 合是一大趋势
计算机视觉与模式识别
• 模式识别：研究各类模式的分类，其中模 式可以有不同的物理意义和表现形式 • 图像模式的分类是计算机视觉中的一个重 要问题 • 模式识别中的许多方法可以应用于计算机 视觉中
Example of Behavior Prediction
Human Tracking－Indoor
Human Tracking－Outdoor
步态识别
Human Recognition Based on Walking Gait
虹膜识别
核磁共振图象与CT图象融合的切片
颅骨 软组织
自然人机交互
Bill Gates: The future of computing is to make computers see, hear, speak and learn.
计算机视觉监控
异 常 行 为 检 测 实 例
Example of Behavior Prediction
Example of Behavior Prediction
主要期刊与会议
• IJCV, IEEE Transactions on PAMI, IEEE TImage Processing, IEEE T-Multimedia, Pattern Recognition, Image and Vision Computing, PR Letters, …… • ICCV, ICPR, ICIP, CVPR, ECCV, ACCV, BMVC, MVA, …… • 自动化学报、计算机学报、软件学报、电子学报、 中国图像图形学报、模式识别与人工智能、……
2.5D描述
高层视觉 (High-level Vision )
3D描述
课程安排
One lecture every week on FRIDAY morning (9:00-11:50am)
主要参考书
• 马颂德、张正友，计算机视觉，科学出版社,1998 • D.Marr, Vision, 1982(中译本：视觉计算理论，姚 国正、刘磊、汪云九译，科学出版社，1988) • D.H.Ballard and C.M.Brown, Computer Vision, Prentice-Hall, 1982 • R.Jain, R.Kasturi and B.G.Schunck, Machine Vision, McGraw-Hill, 1995 • O.D.Faugeras, Three Dimensional Computer Vision: A Geometric Viewpoint, MIT Press, 1993
250 130 一辆黑色轿车
Why Computer Vision？
• 视觉是人类智能的重要组 成部分 • 人类获取的信息70－80％ 来自视觉 • 人类视觉的机理需要进一 步的探索
计算机视觉是信息科学领 域的一个重大挑战性问题
•图灵奖获得者Jim Gray列出 的12大信息科学问题之一:
See as well as a person
视觉信息处理的三个阶段
• 低层视觉(Low-level vision) 构成所谓的“要素图”(primary sketch), 包含一些基本的图像特征 • 中层视觉(Intermediate-level vision) 构成对环境的2.5维描述，即部分的、不 完整的三维信息描述 • 高层视觉(High-level vision) 从2.5维描述得到完整的三维描述
• 美国MIT的David Marr在70年代末提出了 第一个较为完善的视觉系统框架 • 此框架尽管存在很多缺陷，但过去20多年 一直处于主导地位 D.Marr, Vision, 1982. 中译本：视觉计算理论，姚国正、刘磊、 汪云九译，科学出版社，1988。
视觉系统研究的三个层次
• 计算理论层次 回答系统各部分的计算目的和策略 • 表达与算法层次 给出各部分的信息表达和实现各部分目标 的具体算法 • 硬件层次 回答如何用硬件实现以上算法