黎曼几何在计算机视觉中的应用研究进展

在计算机视觉领域，许多任务相关数据具有非欧结构，近年来基于黎曼几何的数据表征与应用研究受到了越来越多的关注。如何充分利用数据的几何结构，来提高目标识别、目标跟踪及目标检测算法的性能，是其中的一些研究热点。本文主要从三个方面介绍黎曼流形在计算机视觉中的应用研究进展。首先，从数学基本概念出发，阐述黎曼流形与图像的关系以及视觉应用的可行性，并介绍计算机视觉中具有重要应用的几种黎曼流形。其次，对黎曼流形在计算机视觉中若干常见应用进行了概述，重点介绍了与深度学习相结合的相关进展。最后，对引入黎曼流形的机器学习方法的未来发展进行了分析和讨论。     

地球同步轨道目标物深度学习检测方法

针对欧空局SpotGEO竞赛中地球同步轨道目标物的检测问题,提出面向低精度CCD空间图像的深度学习检测方法。在图像预处理环节,分别采用高斯过程回归和模板匹配实现前景/背景分割和多帧图像配准。根据地球同步轨道物体的运动特征,采用拓扑扫描提取候选目标物。在此基础上,提出一套基于深度学习的目标物筛选方法。该方法利用卷积神经网络,依次对拓扑扫描前后候选目标物进行筛选,显著减少噪声点数量,提高检测效率。仿真结果表明,该方法达到98%的目标检测准确率,适用于存在光污染、云层遮挡等干扰的复杂环境。