北大信息科學技術學院機器視覺研究取得新進展

    以信息科學技術學院智能科學系英向華副教授為第一作者的論文(Xianghua Ying, Hongbin Zha, “Identical Projective Geometric Properties of Central Catadioptric Line Images and Sphere Images with Applications to Calibration”)被國際期刊International Journal of Computer Vision (IJCV)錄用。該論文發現了全方位圖像中線圖像與球圖像之間的新的射影幾何特性，并利用這種幾何解釋，提出了兩種新的全方位攝像機線性標定方法，大幅度提高了機器視覺系統參數標定的計算效率。

 
    同時，以智能科學系林通副教授為第一作者的論文(Tong Lin, Hongbin Zha, “Riemannian Manifold Learning”)也已被國際期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (IEEE PAMI)作為長文(regular paper)錄用。該論文提出了一種基于黎曼法坐標的降維影射方法，克服了現有算法在增量學習能力、形變失真、尺度損失等方面的問題，不僅具有更好的保度量性質，同時可以估計非線性數據的內蘊維數。

 
    IJCV和IEEE PAMI是計算機科學技術與人工智能領域的頂級期刊，2006年度的SCI影響因子分別為6.085和4.306。