“计算机视觉前沿论坛”专栏

征文通知

（2012-8-13） 

随着信息技术的发展，计算、通信和数字媒体等技术正密切结合并逐渐深入到人们生活的各方面。计算机视觉的重要性日益突出，吸引了越来越多来自计算机科学与工程、数学、统计、心理和神经科学等各个学科的学者参与到此领域的研究。经过近40多年的努力，计算机视觉已发展成为一门严谨、系统的学科，并在可靠和有效的低层特征检测和描述、模式识别、人工智能推理和机器学习算法、计算机视觉系统结构以及某些应用领域等方面取得了显著的成绩。在计算机视觉的应用需求和领域大为扩展的同时，计算机视觉理论和方法的发展难以与之适应的矛盾日益加剧。这表现在缺乏能指导学科发展的系统理论，传统计算机视觉方法本身固有的缺陷和问题依然存在，特别是在现实环境（即自然的，没有人工干预的非结构化环境）中工作时出现的脆弱性和缺乏适应能力。计算机视觉方法是否成功在很大程度上受制于应用环境。因此，当前迫切需要探索能在现实环境下具有自适应性和可靠工作的计算机视觉理论和技术。

人类视觉是目前已知唯一能在现实环境下高效、可靠工作的通用视觉系统。相关领域的研究揭示了人类视觉具有以下特点：能够从低层视觉处理中利用先验知识，使数据驱动的自底向上处理与自顶向下的知识指导在视觉处理中相互协调配合；上下境信息在视觉处理的各个层次都发挥着重要作用，并且能够综合利用环境中各种模态的信息；具有关注机制、显著性检测和评价，以及与此相关的视觉处理中的选择性和目的性。而当前计算机视觉方法与上述人类视觉系统的特性相距甚远。这就向计算机视觉界的同仁提出了一个艰巨的任务：如何使计算机视觉能胜任在现实环境下的工作。此外还有视觉处理中经常遇到的高维非线性特征空间，巨大的数据量对问题求解和实时处理带来巨大障碍等。出现这些问题的原因是什么？如何改变现状？突破口在哪里？这些都值得计算机视觉界的同仁的关注和认真思考。

本专栏重点内容是对计算机视觉发展现状的分析，最新的研究动态和成果以及对未来发展方向的探讨。文章的体裁不限，综述、评论、讨论，学术论文皆可。征文范围（包括但不限于）：

1、推动计算机视觉发展的关键应用领域：

多模态感知接口；人机交互；人-机器人交互；增强现实等。

2、计算机视觉的处理方法论：

基于上下境(Context Based)的视觉处理；觉察上下境(Context Aware)的视觉处理；有目的的视觉(Purposive Vision)；以人为中心的视觉系统（Human-centered Vision System）；认知视觉（Cognitive Vision）；与相邻学科包括人工智能，认知科学，心理学，神经生理学，普适计算以及计算机工程等相结合的研究方向方法等。

3、计算机视觉的跨学科研究：

（1）基于脑机理的计算机视觉；社交智能；脑-机接口；Focus attention；Non-Verbal Communication等。

（2）视觉神经机制研究：基于cooperative机制的立体视觉方法；基于competitive机制的有效编码和Sparse Coding；Orientation selectivity、Saliency ；Gabor和SIFT；Gist等算子；MRF-stereo。

4、应用于计算机视觉领域的新型数学工具和模型：

多分辨率变换；非线性降维；微分几何；拓扑学；各种模式分类和识别；各种定性、定量等不确定性推理方法。

5、传感器技术研究：

（1）新型的传感器技术，如RGBD综合了颜色和深度信息；

（2）传感器网络，如摄像机网络；

（3）多光谱传感器信息的融合。

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