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国际信息与软件学院论文被图像处理领域顶级期刊录用

2017年05月08日 10:59  点击:[]

    近日,大连理工大学-立命馆大学国际信息与软件学院数字媒体技术团队贾棋博士、樊鑫教授、罗钟铉教授、邱铁高级工程师与学生宋连博合作的论文“A Fast Ellipse Detector Using Projective Invariant Pruning[1]被图像处理领域顶级期刊 IEEE Transactions on Image Processing (TIP) 录用。IEEE TIPIEEE信号处理学会主办,是图像处理领域公认的No.1期刊,侧重于图像处理的前沿理论与方法,是中国计算机学会推荐A类国际期刊,2016年影响因子3.735

数字媒体技术团队成员长期从事计算几何理论及其在数字媒体领域的应用研究。罗钟铉教授及其研究小组在研究样条空间奇异性的问题时,利用对偶原理发现并证明了新的射影不变量——特征数,该不变量能够揭示代数曲线及超曲面的内蕴几何性质。此次被接收的论文则是基于这一理论,利用特征数在二次曲线上为定值的优良性质,大幅削减非椭圆的曲线候选,从而实现对椭圆的快速检测,和已有方法相比,该项工作在保持同等检测精度的情况下,可以把计算速度提高20%-50%,有望应用于实时工业产品线检测。审稿人均对该工作的创新性给予了肯定,并指出检测效率的提升非常显著。

近年来,数字媒体技术团队基于这一原创性的不变量理论,在不变特征的构造和应用上开展了一系列的工作,并取得了一定的成果。团队成员首先尝试用特征数构造具有透视不变性的形状描述子,相关成果发表在模式识别领域核心期刊Pattern Recognition (PR)[2]上。通过挖掘空间高维曲线的几何不变性,提出了空间异面直线的匹配方法,发表在计算机视觉领域三大会议之一European Conference on Computer VisionECCV 2016)上[3]。进而团队成员利用特征数的约束性,给出了一种人脸几何不变性特征的有效描述,并运用线性回归结合几何描述实现快速准确定位人脸关键特征点。相关成果于2015年发表于IEEE TIP[4],并且获得2015IEEE多媒体与博览国际会议(IEEE International Conference on Multimedia and Expo, ICME 2015)最佳学生论文奖[5]。以上一系列研究成果表明,团队原创性的射影不变特征数理论及其在计算机视觉与图像处理的基本问题中的应用,已经获得了主流学术界的高度认可。

   

 

          

论文列表:

[1] Qi Jia, Xin Fan*, Zhongxuan Luo, Lianbo Song, Tie Qiu. A Fast Ellipse Detector Using Projective Invariant Pruning. Transactions on Image Processing. Accepted. (影响因子3.735, CCF认定A类期刊)

[2] Qi Jia, Xin Fan*, Yu Liu, Haojie Li, Zhongxuan Luo, and He Guo. Hierarchical Projective Invariant Contexts for Shape Recognition. Pattern Recognition, 2016, 52: 358-374. (影响因子3.399, CCF认定B类期刊)

[3] Qi Jia, Xinkai Gao, Xin Fan*, Zhongxuan Luo, Haojie Li, and Ziyao Chen. Novel Coplanar Line-Points Invariants for Robust Line Matching Across Views. European Conference on Computer Vision. Springer International Publishing, 2016: 599-611.CCF认定B类会议)

[4] Xin Fan*, Hao Wang, Zhongxuan Luo, Yuntao Li, Wenyu Hu, and Daiyun Luo. Fiducial Facial Point Extraction Using A Novel Projective Invariant. IEEE Transactions on Image Processing, 24(3):1164-1177, 2015. (影响因子3.735, CCF认定A类期刊)

[5] Yuntao Li, Xin Fan*, Risheng Liu, Yuyao Feng, Zhongxuan Luo, and Zezhou Li. Characteristic Number Regression for Facial Feature Extraction, IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), 2015. (Best student paper awardCCF认定B类会议)

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