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学术报告:立体视觉匹配方法的发展历程及展望

发布日期:2017-03-24 16:40:32 阅读次数:[2662]次 作者:

核心提示:时间:2017-03-31 09:00
地点:实验室四楼会议室
报告人:张弛

学术报告:立体视觉匹配方法的发展历程及展望

报告人简介:张弛,中山大学与微软亚洲研究院联合培养博士研究生,研究方向为立体视觉匹配及SLAM(即时定位与地图构建)。已于CVPR/ICCV/ECCV/TVCG等国际顶级会议及期刊上发表论文,并曾在立体视觉匹配算法评测平台Middlebury Stereo 3.0两次排名第一。

报告摘要:立体视觉匹配是计算机视觉中的经典问题,研究人员在其几十年的发展中提出了上百种不同的立体视觉匹配算法。本次报告将试图从如何设计匹配代价以及如何设计正则化方法两个角度,介绍主要的立体视觉匹配算法的发展历程,其目的是帮助听众梳理主流立体视觉匹配算法之间的联系与不同,以获得对该领域的系统性了解。报告最后将与听众一起探讨深度学习在立体视觉匹配中的应用以及立体视觉匹配问题未来可能的发展方向。

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