主讲人：Prof.David Suter, 澳大利亚阿德莱德大学计算机学院

时间：11月21日 15:00

地点：海韵教学楼404

报告摘要：在过去45年里，计算机视觉中几何方面（如3d重构，基于几何模型的分割，等等）的研究者已经意识到，采用鲁棒统计步骤处理离群点（测量误差）和伪离群点（多结构）的必要性。早期的处理方法如RANSAC和Hough变换已被提出超过35年，目前依然被大量使用，且没有重大改进。这个报告主要根据我们自己团队的成果，从这些方法为什么没有被替代的角度来分析概述他们的一些缺点和解决办法。这个报告也将概述关于改进RANSAC的近期工作。

报告人简介： David Suter教授现在澳大利亚阿德莱德大学任职，2009年至2014年，Suter教授担任阿德莱德大学计算机学院院长职务。之前曾在澳大利亚莫纳什大学任职。他也担任澳大利亚研究委员会专家组成员 (2008-2010)，并担任International Journal of Computer Vision (2004-2013), Journal of Mathematical Imaging and Vision (2007-2010)等国际期刊的编委，以及亚洲计算机视觉会议 (ACCV2002) 和国际图像处理会议(ICIP2013)等的大会主席。他的主要研究兴趣包括计算机视觉和统计模型拟合，目前已在国际顶级期刊IEEE TPAMI、IJCV和国际顶级会议如ICCV、CVPR等上发表论文数百篇。