北大信息科学技术学院机器视觉研究取得新进展

    以信息科学技术学院智能科学系英向华副教授为第一作者的论文(Xianghua Ying, Hongbin Zha, “Identical Projective Geometric Properties of Central Catadioptric Line Images and Sphere Images with Applications to Calibration”)被国际期刊International Journal of Computer Vision (IJCV)录用。该论文发现了全方位图像中线图像与球图像之间的新的射影几何特性，并利用这种几何解释，提出了两种新的全方位摄像机线性标定方法，大幅度提高了机器视觉系统参数标定的计算效率。

 
    同时，以智能科学系林通副教授为第一作者的论文(Tong Lin, Hongbin Zha, “Riemannian Manifold Learning”)也已被国际期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (IEEE PAMI)作为长文(regular paper)录用。该论文提出了一种基于黎曼法坐标的降维影射方法，克服了现有算法在增量学习能力、形变失真、尺度损失等方面的问题，不仅具有更好的保度量性质，同时可以估计非线性数据的内蕴维数。

 
    IJCV和IEEE PAMI是计算机科学技术与人工智能领域的顶级期刊，2006年度的SCI影响因子分别为6.085和4.306。