Brytyjska konferencja dotycząca widzenia maszynowego

British Machine Vision Conference (BMVC) jest coroczną konferencją British Machine Vision Association (BMVA) na temat widzenia maszynowego , przetwarzania obrazu i rozpoznawania wzorców . Jest to jedna z najważniejszych międzynarodowych konferencji dotyczących widzenia komputerowego i dziedzin pokrewnych, odbywających się w Wielkiej Brytanii. W szczególności BMCC jest klasyfikowany jako A1 przez Qualis i B przez ERA. Zbliżająca się 30. edycja BMCC odbędzie się we wrześniu 2019 r. na Cardiff University .

BBMVC ​​jest następcą starszej brytyjskiej Alvey Vision Conference (AVC), która odbywała się w latach 1985 ( Uniwersytet Sussex ), 1987 ( Uniwersytet Cambridge ), 1988 ( Uniwersytet Manchester ) i 1989 ( Uniwersytet Reading ). Brytyjska konferencja Machine Vision zastąpiła AVC w 1990 r., kiedy założono BMVA. , duże międzynarodowe miejsce z dużym udziałem zagranicznych uczestników (w 2013 r . publikacji (w 2013 roku akceptacja wyniosła zaledwie 30%). BMCC jest konferencją średniej wielkości, z liczbą przyjętych publikacji (a co za tym idzie liczbą referatów i posterów) około 200.

Zwykły program

BMCC to jednotorowa konferencja odbywająca się zwykle w ciągu tygodnia na początku września. W poniedziałek zazwyczaj odbywa się jeden lub kilka tutoriali , po których następuje główna konferencja w kolejnych trzech dniach. Typowy dzień konferencji składa się z programowego , dwóch lub trzech sesji ustnych i sesji posterowej . Czwartkowy program jest zwykle krótszy. Konferencja zazwyczaj obejmuje bankiet i przyjęcie . Po konferencji głównej w piątek odbywają się jednodniowe warsztaty studenckie, które dają doktorantom możliwość zaprezentowania swojej pracy i interakcji z rówieśnikami.

Nagrody

W BMCC przyznawanych jest kilka nagród. Oprócz nagrody Best Scientific Paper Award (wcześniej znanej jako Science Prize) przyznawana jest nagroda Best Industrial Paper (wcześniej znana jako Industry Prize), nagroda Best Poster Award i inne. Laureatów nagród przedstawiono w tabeli poniżej. Dodatkowo podczas BMVC przyznawane są inne nagrody BMVA, takie jak BMVA Distinguished Fellowship czy Sullivan Prize.

Rok	Lokal	Najlepsza praca naukowa	Najlepszy papier przemysłowy	Najlepszy plakat
1990	Uniwersytet Oksfordzki
1991	Uniwersytet Glasgow	Wykorzystanie niezmienników projekcyjnych do indeksowania biblioteki w stałym czasie w wizji opartej na modelu. CA Rothwell, A. Zisserman , DA Forsyth i JL Mundy.	Wykrywanie intruzów w sekwencjach obrazów. PL Rosin i TJ Ellis.	Filtry Kalmana w śledzeniu opartym na modelu z ograniczeniami. RF Marslin, GD Sullivan i KD Baker.
1992	Uniwersytet w Leeds	Modele treningowe kształtu ze zbiorów przykładów. TF Cootes, CJ Taylor, DH Cooper i J. Graham.
1993	Uniwersytet w Surrey	Automatyczne uczenie maszynowe reguły decyzyjnej dla problemów klasyfikacji w analizie obrazu. P. Pudil, J. Novovičová i J. Kittler.
1994	Uniwersytet Yorku	Udostępnione: Wykrywanie przekrzywionej symetrii za pomocą lokalnych przekrzywionych symetrii. T.-J. Cham i R. Cipolla. oraz rejestracja obrazu przy użyciu wieloskalowych momentów tekstury. J. Sato i R. Cipolla .	Programowalna przez użytkownika kontrola wizualna. JJ Hunter, J. Graham i CJ Taylor.
1995	Uniwersytet w Birmingham	Uczenie się modeli czasoprzestrzennych na podstawie przykładów. A. Baumberg i DC Hogg.	Statystyczne modele poziomu szarości do lokalizacji i identyfikacji obiektów. TFCootes, GJPage, CBJackson, CJTaylor.
1996	Uniwersytet w Edynburgu	Monokularowa rekonstrukcja dwustronnych symetrycznych obiektów 3D. T. Tan.
1997	Uniwersytet Essex	Nieskalibrowana rekonstrukcja zakrzywionych powierzchni. J. Sato i R. Cipolla.		Korespondencja przy użyciu odrębnych punktów na podstawie niezmienników obrazu. KNWalker, TFCootes i CJTaylor.
1998	Uniwersytet w Southampton	Precyzja rekonstrukcji 3D z nieskalibrowanych widoków. E. Grossmanna i JS Victora.	Zastosowanie przetwarzania wizualnego do mapowania GPS obiektów przytorowych. D. Nichollsa i D. Murraya.	Modelowanie kształtu 3D poprzez ograniczone oszacowanie dwusześciennej powierzchni B-sklejanej. X. Shen i M. Spann.
1999	Uniwersytet Nottingham	Nieliniowy aktywny model kształtu z wieloma widokami przy użyciu jądra PCA. S. Romdhani, S. Gong i A. Psarrou.	Uczenie się modeli zachowań związanych z działalnością człowieka. A. Galata, N. Johnson i D. Hogg.
2000	Uniwersytet w Bristolu	Solidna zgodność punktowa dzięki minimalizacji wklęsłej. J. Maciel i J. Costiera.	Wykrywanie kulawizny u zwierząt gospodarskich za pomocą skraplania z ponownym próbkowaniem i wielostrumieniowych cyklicznych ukrytych modeli Markowa. DR Magee i RD Boyle.	Statystyczna kontrola spójności algorytmu rzeźbienia w przestrzeni. A. Broadhurst i R. Cipolla.
2001	Uniwersytet w Manchesterze	Rozpoznawanie trajektorii tożsamości twarzy za pomocą analizy dyskryminacyjnej jądra. Y. Li, S. Gong, H. Liddell.	Zastosowanie aktywnego modelu kształtu w komercyjnym urządzeniu medycznym do densytometrii kości. HH Thodberg i A. Rosholm.	Morfologia matematyczna w przestrzeni barw HLS. A. Hanbury i J. Serra.
2002	Uniwersytet w Cardiff	Solidne stereo z szeroką linią bazową z maksymalnie stabilnych regionów ekstremalnych. J. Matas, M. Urban, O. Chum i T. Pajdla.	Ściśle zintegrowane połączenie czujników dla niezawodnego śledzenia wizualnego. G. Kleina i T. Drummonda.	Cechy niezmienne z grup punktów procentowych. M. Brown i D. Lowe.
2003	Uniwersytet Wschodniej Anglii	Synchronizacja sekwencji obrazów obiektów niesztywnych. PA Tresadern i I. Reid.	Analiza wideo dla kreskówkowych efektów specjalnych. JP Collomosse, D. Rowntree i PM Hall.	Sztuka przestrzeni skali. JA Bangham, SE Gibson i R. Harvey.
2004	Uniwersytet Kingstona	Śledzenie multimodalne z wykorzystaniem zmian tekstur. C. Kemp i TW Drummond.	Udostępniono: opis wideo na średnim poziomie, z zastosowaniem do niefotorealistycznej animacji. J. Collomosse i PM Hall. i minimalne szkolenie, duży leksykon, nieograniczone rozpoznawanie języka migowego. T. Kadir, R. Bowden, EJ Ong i A. Zisserman .	Obrazowy system nawigacji miejskiej. D. Robertson i R. Cipolla.
2005	Oxford Brookes University	Indeksowanie podliniowe do rozpoznawania obiektów na dużą skalę. S. Obdrzałek i J. Matas.	Wizualny żyroskop jednoklatkowy. G. Kleina i T. Drummonda.	Generowanie offline wysokiej jakości danych odejmowania w tle. E. Grossmann, A. Kale, C. Jaynes i SS Cheung.
2006	Uniwersytet w Edynburgu	Wykrywanie i śledzenie cech za pomocą ograniczonych modeli lokalnych. D. Cristinacce i TFCootes.	"Cześć! Nazywam się... Buffy" - Automatyczne nadawanie imion postaciom w filmie telewizyjnym. M. Everingham, J. Sivic i A. Zisserman .	Automatyczna segmentacja wideo przy użyciu trójników czasoprzestrzennych. N. Apostoloff i A. Fitzgibbon.
2007	Uniwersytet w Warwick	Rzadkie modele wyglądu MRF do szybkiej lokalizacji struktur anatomicznych. R. Donner, G. Langs i H. Bischof.	(nie przyznano)	W kierunku rozpoznawania znaków drogowych w czasie rzeczywistym za pomocą specyficznych dla klasy funkcji dyskryminacyjnych. A. Ruta, Y. Li i X. Liu.
2008	Uniwersytet w Leeds	Globalnie optymalne rozwiązanie O(n) problemu PnP dla ogólnych modeli aparatów. G. Schweighofera i A. Pinza.	Minimalizowanie błędu ponownego odwzorowania stereo w wielu widokach dla trójkątnych siatek powierzchniowych. A. Delaunoy, E. Prados, P. Gargallo, J.-P. Ponsa i P. Sturma.	Geometryczny LDA: model generatywny do wykrywania określonych obiektów. J. Philbin, J. Sivic i A. Zisserman.
2009	University College London i Queen Mary University of London	Stochastyczne odszumianie obrazu. F. Estrada, D. Fleet i A. Jepson.	Wykrywanie defektów filmów archiwalnych w oparciu o HMM z ograniczeniami przestrzennymi i czasowymi. X. Wang i M. Mirmehdi.	Udostępnione: Kierowanie nadzorem wizualnym poprzez śledzenie uwagi ludzi. B. Benfold i I. Reid. oraz Rekonstrukcja z nieskalibrowanych sylwetek afinicznych. P. McIlroy i T. Drummond.
2010	Uniwersytet Aberystwyth	Wspólna optymalizacja segmentacji klas obiektów i gęstej rekonstrukcji stereo. Ś. Ladický, P. Sturgess, C. Russell, S. Sengupta, Y. Bastanlar, W. Clocksin, P. Torr.	High Five: Rozpoznawanie interakcji międzyludzkich w programach telewizyjnych. A. Patron, M. Marszałek, A. Zisserman, I. Reid.	Wykrywanie akcji w tłumie. P. Śiwa i T. Xiang.
2011	Uniwersytet w Dundee	Klasyfikacja obiektów i działań ze zmiennymi ukrytymi. H. Bilen, V. Namboodiri i L. Van Gool.		Udostępniono: oparty na wykresach filtr cząstek do śledzenia ludzi z różnymi stylami. J. Martínez del Rincón, J.-C. Nebel i D. Makris. oraz Wykrywanie rąk przy użyciu wielu propozycji. A. Mittala, A. Zissermana i P. Torra.
2012	Uniwersytet w Surrey	Wykrywanie i śledzenie okludowanych osób. S. Tang, M. Andriluka i B. Schiele.		Uczenie się i wykrywanie obiektów 3D bez tekstur w czasie rzeczywistym: skalowalne podejście. D. Damen, P. Bunnun, A. Calway i W. Mayol-cuevas.
2013	Uniwersytet w Bristolu	Lasy regresji metrycznej do szacowania pozycji człowieka. G. Pons-Moll, J. Taylor, J. Shotton, A. Hertzmann i A. Fitzgibbon.	Rozpoznawanie części ciała w wielu widokach z losowymi lasami. V. Kazemi, M. Burenius, H. Azizpour i J. Sullivan.	Nauka przybliżania globalnych priorytetów kształtu dla segmentacji figura-podstawa. D. Kuettel i V. Ferrari.
2014	Uniwersytet Nottingham	Powrót diabła w szczegółach: zagłębianie się w sieci konwolucyjne. K. Chatfield, K. Simonyan, A. Vedaldi i A. Zisserman.	Jednoczesne mozaikowanie i śledzenie za pomocą kamery zdarzeń . H. Kim, A. Handa, R. Benosman, S.-H. Ienga i A. Davisona.	Oszacowanie pozycji górnej części ciała z sekwencyjnymi lasami czasowymi. J. Charles, T. Pfister, D. Magee, D. Hogg i A. Zisserman.
2015	Uniwersytet Swansea	Sketch-a-Net, który pokonuje ludzi. Q. Yu, Y. Yang, Y. Song, T. Xiang i T. Hospedales	Głębokie mapowanie percepcyjne do rozpoznawania twarzy w zakresie widzialnym i termicznym. MS Sarfraz i R. Stiefelhagen	Solidna globalna kompensacja ruchu w obecności dominującego pierwszego planu. SM Safdarnejad, X. Liu i L. Udpa
2016	Uniwersytet Yorku
2017	Imperial College w Londynie
2018	Uniwersytet Northumbrii	Niegładki M-estymator dla maksymalnego konsensusu estymacji. Le, Huu, Anders Eriksson, Michael Milford, Thanh Toan Do, Tat Jun Chin i David Suter.	Automatyczne usuwanie treści semantycznych poprzez uczenie się zaniedbywania. Siyang Qin, Jiahui Wei i Roberto Manduchi.
2019	Uniwersytet Cardiff	Śledzenie holistycznych reprezentacji obiektów. A. Sauer, E. Aljalbout i S. Haddadin	Destylacja treści i kolorów do nauki tłumaczeń obrazów z utratą profilu przestrzennego. S. Sarfraz, CM Seibold, H. Khalid i R. Stiefelhagen

Inne nagrody

• Nagroda demonstracyjna 1998. Aktywne rozpoznawanie obiektów w parametrycznej przestrzeni własnej. M. Prantl.
• Nagroda demonstracyjna 2000. Hierarchiczny model dynamiki do śledzenia ludzi za pomocą jednej kamery wideo. IA Karaulova, PM Hall i AD Marshall.
• Nagroda demonstracyjna 2001. Poprawa obrazu wideo w środowiskach naziemnych, powietrznych i podwodnych. J. Oakley
• 2001 Najlepszy dokument wizyjny oparty na modelu. Teoretyczne podejście do statystycznego modelowania kształtów . RH Davies, TF Cootes, CJ Twining i CJ Taylor.
• Nagroda za prezentację 2001. Solidna rejestracja zestawów punktów 2D i 3D. A. Fitzgibbona.
• Nagroda demonstracyjna 2002. Niezawodne dopasowywanie szablonów w czasie rzeczywistym. F. Jurie i M. Dhome.
• 2002 Najlepszy dokument wizyjny oparty na modelu. Rozpoznawanie gestów w czasie rzeczywistym za pomocą deterministycznego wzmacniania. R. Locktona i A. Fitzgibbona.
• 2002 Praca, która jak najbardziej zasługuje na pomoc przy wyzysku. Korelacja orientacji. AJ Fitch, A. Kadyrow, WJ Christmas i J. Kittler.
• Nagroda demonstracyjna 2003. Wizualne śledzenie kija golfowego w celu ulepszonej analizy zamachu. N. Gehrig, V. Lepetit i P. Fua.
• 2003 Najlepszy dokument wizyjny oparty na modelu. Modelowanie zachowania gadającej głowy. CA Hacka i CJ Taylora.
• Nagroda demonstracyjna 2004. Interakcje między aparatem ręcznym a noszonym w środowisku 2D i 3D. A. Davisona.
• 2004 Najlepszy dokument wizyjny oparty na modelu. Bayesowski model okluzji do sekwencyjnego dopasowywania obiektów. T. Tamminena i J. Lampinena.
• Nagroda za najlepszy papier zabezpieczający 2007. Klasyfikacja płci na podstawie kształtu z cieniowania. J. Wu, WAP Smith i ER Hancock.
• Nagroda za najlepszy papier zabezpieczający 2008. Wykrywanie tłumu na podstawie zdjęć. O. Arandjelovic.
• 2008 Wysoce pochwaleni recenzenci. J.-M. Geusebroek, B. Leibe, A. Shahrokni, J. Sivic, J. Starck.
• Nagroda za najlepszą pracę studencką 2010. Koherentne śledzenie ruchu z optymalizacją MRF dla wielu etykiet. D. Tsai, M. Flagg i J. Rehg.
• Nagroda za najlepszy materiał uzupełniający 2010. Wielorakie uczenie się w celu śledzenia ciała ludzkiego i rozpoznawania aktywności w oparciu o ToF. L. Schwarz, D. Mateus, V. Castaneda i N. Navab.
• Nagroda za najlepszy dokument Impact 2011. Gałąź i ranga: wykrywanie obiektów nieliniowych. A. Lehmann, P. Gehler i L. Van Gool.
• Nagroda za najlepszy materiał uzupełniający 2011. Oszacowanie pozycji człowieka na podstawie wykresu szkieletowego w czasie rzeczywistym. M. Straka, S. Hauswiesner, M. Rüther i H. Bischof.
• Nagroda Warsztatów Studenckich 2011. Ograniczenia modelu dla konstrukcji niesztywnej wynikające z ruchu. L. Tao, B. Matuszewski i S. Mein.
• Nagroda za najlepszy papier Impact 2012. PMBP: Propagacja przekonań PatchMatch w celu oszacowania pola korespondencji. F. Besse, C. Rother, A. Fitzgibbon i J. Kautz.
• Nagroda Marka Everinghama 2012 za rygorystyczną ocenę. Klasyfikatory Tom-vs.-Pete i wyrównanie zachowujące tożsamość do weryfikacji twarzy. T. Berga i P. Belhumeu.
• Nagroda za najlepszą demonstrację 2012. Informacje zwrotne online dotyczące akwizycji obrazu strukturalnego z ruchu. C. Hoppe, M. Klopschitz, M. Rumpler, A. Wendel, S. Kluckner, H. Bischof i G. Reitmayr.
• Nagroda dla najlepszego wideo 2012. Automatyczne i wydajne długoterminowe śledzenie rąk i dłoni w przypadku ciągłych transmisji telewizyjnych w języku migowym. Tomas Pfister, J. Charles, M. Everingham i A. Zisserman.
• Nagroda Marii Petrou 2013 za niezmienność w widzeniu komputerowym. Kompletna transformacja rang: narzędzie do dokładnego i niezmiennego morfologicznie dopasowywania struktur. O. Demetz, D. Hafner i J. Weickert.
• Nagroda za najlepszy referat z warsztatów studenckich 2014. Gong Interaktywne usuwanie cienia i prawda podstawowa dla zmiennych kategorii scen. H. Gong i D. Cosker.

Zobacz też

• BMWA
• Letnia Szkoła BMVA
• ICCV
• CVPR
• ECCV