进入Computer Vision领域以来，很久之前就有个想法，能否给计算机一幅照片，计算机能够自动的描述图像中的内容，甚至图像中的人物以及正在发生的事情。就像是咱们小时候的看图作文似的。 自己也思考了很长时间，没有好的思路，里面涉及很多基本的问题没有被解决，像是Image Segmentation、Object Detection、Action Classification、Scene Classification以及NLP的一些问题。设计到的问题太多了。 但是现在已经有文章开始做相关工作了，下面分别描述一下。 第一篇是CMU的小牛Abhinav Gupta同学的CVPR2009的Oral，...

由于以前做过类似的小项目，那时候目标移动并没有解决的很好，很多边界以及细节没有考虑，不过这里也有一个使用OpenCV的一些接口在做到目标检测的代码，是ANDOL上的： As asked many times about how to use openCV to detect body movements or other object movements, i borrow an example from openCV installation samples, which regards to motion detections particularly in motion directions. Some relevant posts have been posted before here, but to declare the use of openCV samples, this...

CVPR 2008的审稿期刚刚结束了。今年，我对于所审的paper，采取了更加宽容的态度。 Vision依旧很热闹，但是，我感觉这个领域在喧嚣的背后似乎有点疲态了。年复一年，每年成百上千的paper仍旧是在那几个旧的舞台上 唱着老调子。比如object recognition，无数打着"novel framework"旗号的车子，仍旧挤在local feature extractor + classifier (SVM/AdaBoost ...)的独木桥上，难道，这是唯一的方法么？ 在没有看到有人开辟新的道路的时候，我更欣赏那些专注解决于一个具体的小问题，并且提出了有见地的方法的文章。...

好久以前就有人开始了让计算机来理解人所看到的东西，整合了图像视频领域的各种技术，而且到目前为止做的越来越深，越来越慢，复杂度越来越高，真正实用的有哪些？确实还是停留在论文层面，但是每一年SIGGRAPH都会有很多成功的DEMO在跑着，这才是优秀的作品，每一年的CVPR、ICCV、ECCV等不乏一些灌水的作品，写的挺好，结果也挺好，但是总是规避一些很致命的缺点，很让人讨厌。 其实，关于让计算机去理解人类视觉看到的东西，还是要把计算机当做一个很弱智的优点痴呆的没有一丁点思维想象能力的动物，所以需要孜孜...

今天真正又详细的了解了一下CVPR’09上的一篇值得国人骄傲的文章，真是一篇由简至美的好文，link。 这篇文章的：原文PDF、数据集、幻灯片、视频。感兴趣的可以了解一下。不过有一个问题就是如果天空中有淡淡的云，会不会是真？ CVPR的中文名是计算机视觉与模式识别会议，是计算机视觉领域最顶尖的国际 会议之一。09年的CVPR共收到约1450篇投稿，其中393篇文章被接收，接收率为26%。只有一篇文章被选为今年的最佳论文。这是CVPR创立25年 以来首次由中国人获得这个奖项。 2010年的结果也已经出来了，一共1724篇文章...

一天建罗马 今天偶然之间看到得一篇ICCV09上面的论文--“Building Rome in a Day”，觉得很惊艳的，分享一下。 西方谚语有云“罗马不是一天建成的”以此形容任何事情都要逐步实施，不可仓促行使。最近科学家显然在改变我们固有的思维，大概去年曾经看到一条新闻说是几个考古学家证明了罗马确实是一天建成的，不知道他们是怎么研究的。 今天我们在这里介绍的是计算机视觉方法重建罗马的过程，利用的仅仅是互联网上大量存在的图像，其数量数以百万计，甚至更多，利用这些图像的好处在易于获取，不需要专门的设备，不好的...

paper毕竟是死的, 写paper的人才是活的. 那么我现在研究一下cv圈的格局, 按师承关系, 借鉴前人, 我总结a tree stucture of cv guys. David Marr ----->Shimon Ullman (Weizmann) ----->Eric Grimson (MIT) ----->Daniel Huttenlocher (Cornell) ----->Pedro Felzenszwalb (Chicago) Thomas Binford (Stanford) ----->David Lowe (UBC) ----->Jitendra Malik (UC Berkeley) ----->Pietro Perona (Caltech) ----->Stefano Soatto (UCLA) ----->Fei-Fei Li (Princeton) ----->Jianbo S...