近日，国际学术期刊《International Journal of Computer Vision》在线发表了我中心博士后肖国宝博士取得的最新研究成果“Superpixel-guided Two-view Deterministic Geometric Model Fitting”。IJCV是计算机科学领域最顶级的国际期刊之一，其影响因子为 8.222。该成果首次将超像素分割与模型拟合相融合以确定性地采样高质量的数据子集，用于解决复杂的几何模型拟合问题。
 
    相比传统的模型拟合方法，肖博士所提出的基于超像素的拟合方法能够确定性地得到稳定的拟合结果，避免了传统拟合方法存在的随机性。所提方法首先采用超像素包含的先验信息指导采样数据子集以初步生成模型假设集，然后提出新型模型假设更新策略用于提升所生成的模型假设的质量。该成果能够生成少数且高质量的模型假设，将传统采样算法的性能提升到了一个新的层次。另外，肖博士还针对所生成的模型假设的特性，提出一种简单且有效的模型选择算法。该模型选择算法显著地提升传统的“拟合-去除”框架的鲁棒性和计算效率。
 
    肖国宝博士是由我院的王菡子教授、严严副教授以及澳大利亚埃迪斯科文大学David Suter教授联合指导。该项研究得到了国家自然科学基金项目（项目批准号：U1605252、61702431、61472334、61571379）、澳大利亚ARC基金（项目批准号：DP130102524）项目等的资助。
 
全文链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s11263-018-1100-8