目前，公认的计算机视觉三大会议分别为ICCV,ECCV,CVPR。1、ICCV ICCV的全称是 IEEE International Conference on Computer Vision，国际计算机视觉大会，是计算机视觉方向的三大顶级会议之一，通常每两年召开一次，2005 年 10 月曾经在北京召开。会议收录论文的内容包括：底层视觉与感知，颜色、光照与纹理处理，分割与聚合，运动与跟踪，立体视觉与运动结构重构，基于图像的建模，基于物理的建模，视觉中的统计学习，监控，物体、事件和场景的识别，基于视觉的图形学，图片和的获取，性能评估，具体应用等。ICCV是计算机视觉领域最高级别的会议，会议的论文集代表了计算机视觉领域最新的发展方向和水平。会议的收录率较低，以 2007 年为例，会议共收到论文1200余篇，接受的论文仅为244篇。会议的论文会被 EI 检索。2、ECCVECCV的全称是Europeon Conference on Computer Vision，两年一次，是计算机视觉三大会议（另外两个是ICCV和CVPR）之一。很明显，ECCV是一个欧洲会议，欧洲人一般比较看中理论，但是从最近一次会议来看，似乎大家也开始注重应用了，oral里面的demo非常之多，演示效果很好，让人赏心悦目、叹为观止。不过欧洲的会有一个不好，就是他们的人通常英语口音很重，有些人甚至不太会说英文，所以开会和交流的时候，稍微有些费劲。3、CVPRCVPR的全称是Internaltional Conference on Computer Vision and Pattern Recogintion。这是一个一年一次的会议，举办地从来没有出过美国，因此想去美国旅游的同学不要错过。正如它的名字一样，这个会上除了视觉的文章，还会有不少模式识别的文章，当然两方面的结合自然也是重点。
1、人工智能；2、智能算法；3、模式识别；4、计算机视觉技术。
没有问题，结论不一样就行用别人同样的思路同样的方法做,只是换一个材料,换一个研究对象,得到不同的结果,这样做工作虽然做不出太好的工作,但是还不算是抄袭。
计算机毕业网专业计算机毕业设计网站五年老站
学术堂提供了十五个新颖的计算机毕业论文题目，希望能帮助大家：1、基于特征提取的图像质量评价及计算机辅助诊断2、多功能体育馆音质控制计算机仿真实例对比研究3、中职计算机应用基础课游戏化学习软件的设计研究4、基于图像的计算机物体识别研究5、中职计算机生态课堂高效教学策略的实践性研究6、基于计算机视觉的胶囊缺陷检测系统的设计与实现7、计算机网络信息安全风险评估标准与方法研究8、基于计算机视觉的表面缺陷检测及应用9、擦窗机伸缩臂计算机辅助设计系统研究10、基于乳腺癌计算机辅助诊断的病理图像分析11、面向创新创业的民办高校计算机基础课程教学改革研究12、中职学校计算机类课程作业提交与评价系统研究13、基于物联网的计算机监控系统设计与开发14、基于计算机视觉的皮革测配色研究15、基于计算机视觉的杂草种子鉴别
计算机专业毕业论文选题要明确方向，确定误区。
一、计算机论文选题的基本方向
计算机论文选题想要选择好，一定要知晓基本的写作方向，比如计算机仿真、计算机科学、计算机视觉、计算机网络应用、计算机应用、计算机技术、计算机网络安全、教学中的应用、信息管理系统、研究与实现、模糊控制、地理信息系统、嵌入式系、系统设计与实现、计算机教学等。
二、计算机论文选题误区
1、题目涵盖范围过于宽泛。由于范围过于宽泛，题目不集中，或者题目太大，所要讨论的问题一篇论文难以容纳；或者题目中包含两个以上的题目，使文章的论述无法集中。
2、题目涵盖范围过于窄浅。由于范围过于窄浅，文章只能讨论教育活动中的某个细节问题，就事论事，不具备可推广、可操作性，价值不大。
3、题目的理论性过于高深。这类文章由于难有真正的理论突破或建树，常常流于泛泛而谈，失去实际意义。
4、题目言语表述缺乏新意。言语表达的平庸，不仅增加研究表述的难度，而且影响论文的价值。
学术堂提供了十五个新颖的计算机毕业论文题目，希望能帮助大家：1、基于特征提取的图像质量评价及计算机辅助诊断2、多功能体育馆音质控制计算机仿真实例对比研究3、中职计算机应用基础课游戏化学习软件的设计研究4、基于图像的计算机物体识别研究5、中职计算机生态课堂高效教学策略的实践性研究6、基于计算机视觉的胶囊缺陷检测系统的设计与实现7、计算机网络信息安全风险评估标准与方法研究8、基于计算机视觉的表面缺陷检测及应用9、擦窗机伸缩臂计算机辅助设计系统研究10、基于乳腺癌计算机辅助诊断的病理图像分析11、面向创新创业的民办高校计算机基础课程教学改革研究12、中职学校计算机类课程作业提交与评价系统研究13、基于物联网的计算机监控系统设计与开发14、基于计算机视觉的皮革测配色研究15、基于计算机视觉的杂草种子鉴别
我给你一个题目，如果你写出来了，我保你论文得优秀。因为当年我就是选这个题目得的优秀。刚才我在网上搜了一下，网上还是没有与这个系统相关的论文。 《高考最低录取分数线查询系统》基本思想很简单，现在的高考分数线查询是很繁琐的，需要先把分数查出来，然后根据录取指南再找你的分数能被录取的学校，高考过的都知道，高考报考指南是一本多么厚的书。所以，这个系统的思想就是：你用所有高校近十年的录取分数线建立一个数据库，然后开发一个系统，当你输入查询命令的时候（查询命令可以用1，2，3这三个数来代替，用flog实现；输入1，查询的是符合你所输入的分数以下的所有高校信息；输入2，查询的是符合你所输入分数段之间的所有高校信息；输入3，查询大于你所给的分数线的高校信息。）当然，你可以再加上一些附加的功能。大致思想就这些。 郑州今迈网络部竭诚为你解答，希望我的答案能帮到你！
GitHub CSDN
目前。计算机视觉中的性能最好的目标检测方法主要分为两种: one-stage 和two-stage 方法。two-stage方法分为两步，第一步为候选区域生成阶段(Proposal stage),通过如Selective Search、EdgeBoxes等方法可以生成数量相对较小候选目标检测框；第二步为分类与回归阶段，对第一阶段生成的 Candiate Proposal 进行分类和位置回归。one-stage 代表性的方法是R-CNN系列，如 R-CNN， Fast R-CNN, Faster R-CNN。 而one-stage 方法直接对图像的大量 Candiate Proposals 进行分类与回归。
这两类方法中均存在类别不平衡问题，two-stage 方法通过第一步已经将当量的候选区域降低到一个数量较小的范围，同时又在第二步通过一些启发式原则，将正负样本的比例降低到一定程度。而 one-stage 优于没有这降低候选框的步骤，因此，候选区域的数量大大超过 two-stage 方法，因此，在精度上，two-stage 仍然优于 one-stage 方法，但是在速度和模型复杂度上， one-stage 占优势。
类别不平衡会使检测器评估 的候选位置，但是通常只有少量的位置存在目标，这回导致两个问题:
因此，解决样本不平衡问题是提高目标检测精度的一个关键技术之一。
论文题目： Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining
OHEM 是通过改进 Hard Example Mining 方法，使其适应online learning算法特别是基于SGD的神经网络方法。Hard Example Mining 通过交替地用当前样本集训练模型，然后将模型固定，选择 False Positive 样本来重新组建用于下一次模型训练的样本集。但是因为训练神经网络本事就是一个耗时的操作，这样在训练中固定模型，这样会急剧降低模型的训练进程。
Hard Examples Mining通常有两种方法：
OHEM算法的大致流程是: 首先计算出每个ROI的loss， 然后按loss从高到低来排列每个 ROI， 然后为每张图片选择 个损失最高的 ROI 作为Hard Examples，其中 B 表示总的 ROI 数量， 表示batch-size 的大小，在 Fast R-CNN 中， N=2， B=128时，效果很好。
但是如果直接按照 loss 对所有的 ROI 进行选择，会有一个缺点，由于 ROI 很多，这样 很多 ROI 的位置就会相关并重叠，如果和某个高 Loss 的 ROI 重合度很高的其它 ROI很多， 这样， 这些 ROI 的 Loss 通常也会很多，这样这些样本都会被选择，但是它们可以近似认为时同一个，这样就会给其它较低 Loss 的 ROI 更少的选择余地，这样就会存在冗余。为了消除这种冗余，作者提出先使用 NMS (non-maximum suppression) 删除部分重合度很高的 ROI， 在使用上述方法进行 选择 Hard Example。
实现技巧:
论文，作者将该方法是现在 Fsat R-CNN 目标检测方法中。最简单做法是更改损失函数层，损失函数层首先计算所有 ROI 的 loss， 然后根据 loss 对 ROI 进行排序，并选择 hard RoIs， 让 那些 non-RoIs的损失变为0. 这种方法虽然很简单，但是非常不高效，因为还需要为所有的 RoIs 分配进行反向传播时需要的内存空间。
为了克服这个缺点，作者对下面的 Figure 1 进行改进， 如下面的 Figure 2.该改进时使用两份同样的 RoI network。 其中一个是只读的(readonly), 即只进行前向计算，不进行反向传播优化，所以只需要为前向传播分配内存，它的参数实时保持和另一个 RoI network（regular RoI network)保持一样。在每次迭代时，首先使用 readonly RoI network 对每个 ROI 计算起 loss，然后用上面描述的选择 hard RoIs 的方法选择 hard RoIs. 然后利用 regular RoI network来对选择的 hard RoIs 进行前向和后向计算来优化网络。
论文题目 Focal Loss for Dense Object Detection
在改论文中，作者认为样本类别的不平衡可以归结为难易样本的不平衡，从而更改交叉熵损失函数，重新对样本赋予不同的权值，之前的模型这些样本都是同等重要的，从而使模型训练更加关注 hard examples。
首先引入交叉熵的公式:
其中， ,表示真实类别， 表示我们预测的概率，为了方便，我们定义:
因此， ,该方法在 较大时，该loss是一个较小的量级， 如下图的连线所示所示，因为存在大量的易分类样本，相加后会淹没正样本的loss。
一个常见的解决类别不平衡的方式是引入一个加权因子 来表示正样本的权重， 表示负样本的权重。我们按照定义 的方法重新定义 为 , 定义如下:
虽然可以平衡 positive和negative的重要性，但是对 easy/hard 样本还是无法区分， Focal loss 通过更 Cross loss来达到区分easy/hard的目的:
上图展示了不同 取值对应的 loss，通过分析上述公式，我们发现，当 非常小时，即样本被分类错误，此时 接近1， loss几乎不受影响，当 接近于1时，即样本被分类正确，此时 接近0，此时降低了该样本的权重，比如，取 , 当时 时，该样本的 loss 会降低100倍，
在实际应用中，作者使用了该 Focal loss的变体，即加入了 平衡因子:
作者提出，对于二分类，一般模型的模型初始化会同概率的对待正负样本，由于类别不平衡，负样本的 loss 会占主导，作者提出在训练初始阶段对正样本的概率估计“prior”的概念，用 表示， 通过设置它来达到正样本的输出概率低的效果，比如为，从而使模型更加关注正样本。实际操作中，出了最后一个用于分类的卷积层，其余卷积层的参数初始化为bias ，而最后一层 , 实验中设置为 .
两个实现细节
论文题目: Gradient Harmonized Single-stage Detector
改论文提出 Focal Loss 存在两个缺点:
该论文有一句概括该篇论文的核心思想的一句话: 类别的不平衡可以归结为难易样本的不平衡，难易样本的不平衡可以归结为梯度的不平衡原话如下:
如下图所示:
左边是样本数量关于梯度的分布，中间表示各个修正后的函数的梯度（使用了log scale）对原始梯度的，右边表示所有样本集的梯度贡献的分布。
定义 是模型未经过 sigmoid 之前的输出， 则 ,得出该损失函数对 的梯度为:
定义梯度的模长(norm) 为：
训练样本的梯度密度(Gradient Density)定义如下:
其中， 是第 k 个样本的gradient norm，
这个公式可以理解为，以梯度 为中心，宽度为 的区域内的样本密度。
梯度密度协调参数:
分母是对梯度位于 范围的部分样本进行归一化，如果所有样本的梯度时均分分布，那么对于任意 都有 .(这里不是很理解为什么N，可以理解它们相等)
通过将梯度密度协调参数将 GHM 嵌入到损失函数中，则 GHM-C Loss 为:
计算公式11时，求和有一个N，再求 时会遍历所有的样本，因此该公式的时间复杂度为 .如果并行的化，每个计算单元也有N的计算量。对gradient norm进行排序的最好的算法复杂度为 ，然后用一个队列去扫描样本得到梯度密度的时间复杂度为 n 。基于排序的方法即使并行也不能较快的计算，因为N往往是 甚至 ，仍然是非常耗时的.
作者提出的近似求解的方法如下:
根据上述定义，得出近似梯度密度函数为:
利用上面的公式，由于我们可以事先求好 , 在求和时只需查找 即可，因此时间复杂度为 .
因为loss的计算是基于梯度密度函数，而梯度密度函数根据一个batch中的数据得到，一个batch的统计结果是有噪声的。与batch normalization相同，作者用Exponential moving average来解决这个问题，也就是
将模型鱼的的偏移量定义为 , 将真实的偏移量定义为 ,回归loss采用 Smooth L1 loss:
其中
则 关于 的梯度为:
从公式可以看出，当样本操作 时， 所有样本都有相同的梯度 1， 这就使依赖梯度范数来区分不同样本是不可能的， 一种简单的替代方法时直接使用 作为衡量标准，但是该值理论上无限大，导致 无法实现，
为了将 GHM 应用到回归损失上，作者修改了原始的 损失函数:
该函数和 具有类似的属性，当d的绝对值很小时，近似 L2 loss， 当d的绝对值比较大时， 近似 L1 loss， 关于d的梯度为:
这样就将梯度值限制在
定义 , 则 GHM-R Loss 为:
论文题目: Prime Sample Attention in Object Detection
PISA 方法和 Focal loss 和 GHM 有着不同， Focal loss 和 GHM 是利用 loss 来度量样本的难以程度，而本篇论文作者从 mAP 出法来度量样本的难易程度。
作者提出提出改论文的方法考虑了两个方面:
Prime Samples 是指那些对检测性能有着巨大影响的样本。作者研究表明样本的重要程度依赖于它和ground truth 的 IoU值，因此作者提出了一种 IOU-HLR 排序。
在目标检测中时如何定义正样本（True Positive)的呢？
剩余的标注为负样本。
mAP 的原理揭露了对目标检测器更重要的 两个准则 :
基于上述分析，作者提出了一种称为 IoU-HLR 的排序方法，它既反映了局部的IoU关系(每个ground truth目标周围)，也反映了全局的IoU关系(覆盖整个图像或小批图像)。值得注意的是，不同于回归前的边界框坐标，IoU-HLR是根据样本的最终定位位置来计算的，因为mAP是根据回归后的样本位置来计算的。
该排序方法的大致流程如下图所示，其原理如下:
IoU-HLR遵循上述两个准则。首先，它通过局部排序（即上面的步骤2）将每个单独的 GT 的 对应的样本中 IoU 较高的样本放在前面，其次通过重采样和排序(步骤3， 4)将不同 GT 的 对应的样本中， 将 IoU 较高的放在了前面。
作者提出Prime Sample Attention，一种简单且有效的采样策略，该采样策略将更多的注意力集中到 Prime examples 上， PISA 由两部分组成: Importance- based Sample Reweighting(ISR)和Classification Aware Regression Loss(为CARL).
PISA 的训练过程是基于 prime samples 而不是同等对待所有样本。
作者提出一种基于 soft sampling 的方法: Importance-based Sample Reweighting (ISR), 他给不同样本根据重要性赋予不同的权重。首先它将Iou-HLR排序转化为线性映射的真实值。 IoU-HLR在每个类中分别进行计算。对于类 , 假设总共有 个样本， 通过 IoU-HLR 表示为 . 其中 ,使用一个线性转换函数将 转换为 , 表示第 类中的第 个样本的重要程度:
采用指数函数的形式来京一部将样本重要性 转换为 loss 的权值 , 表示对重要样本给予多大的优先权的程度因子， 决定最小样本权值的偏差(感觉就是一个决定最小的权值大小的一个变量)。
根据上面得到的权重值，重写交叉熵:
其中 n 和 m 分别表示真样本和负样本的数量， 和 分别表示预测分数和分类目标，需要注意的是，如果只是简单的添加 loss 权值将会改变 loss 的值，并改变正负样本的比例，因此为了保持正样本的总的 loss 值不变， 作者将 归一化为 (这里不是很理解，欢迎大家解惑)
已经介绍如何染个分类器知道 prime samples， 那么如何让回归其也知道 prime sample，作者提出了 Classification-Aware Regression Loss（CARL) 来联合优化分类器和回归其两个分支。CARL可以提升主要样本的分数，同时抑制其他样本的分数。回归质量决定了样本的重要性，我们期望分类器对重要样本输出更高的分数。两个分支的优化应该是相互关联的，而不是相互独立的。
作者的方法是让回归器知道分类器的分数，这样梯度就可以从回归器传播到分期其分支。公式如下:
表示相应类别的预测分数， 表示输出的回归偏移量。利用一个指数函数将 转化为 ，随后根据所有样本的平均值对它进行缩放。为了保持损失规模不变，对具有分类感知的 进行归一化。 是常用的smooth L1 loss。
关于 的梯度与原回归损失 成正比。 p_i \mathcal{L}(d_i, \hat d_i) \mathcal{L}(d_i, \hat d_i)$ 反映了样本i的定位质量，因此可以认为是一个IoU的估计，进一步可以看作是一个IoU-HLR的估计。可以近似认为，排序靠前的样本有较低的回归损失，于是分类得分的梯度较小。对于CARL来说，分类分支受到回归损失的监督。 不重要样本的得分被极大的抑制掉，而对重要样本的关注得到加强。
待续。。。
上面的方法大致可以分为两种：
Focal Loss认为正负样本的不平衡，本质上是因为难易样本的不平衡，于是通过修改交叉熵，使得训练过程更加关注那些困难样本，而GHM在Focal Loss的基础上继续研究，发现难易样本的不平衡本质上是因为梯度范数分布的不平衡，和Focal Loss的最大区别是GHM认为最困难的那些样本应当认为是异常样本，让检测器强行去拟合异常样本对训练过程是没有帮助的。PISA则是跳出了Focal Loss的思路，认为采样策略应当从mAP这个指标出发，通过IoU Hierarchical Local Rank (IoU-HLR)，对样本进行排序并权值重标定，从而使得recall和precision都能够提升。
研究生如果想要在期刊上发表论文是有一定难度的，所以是需要通过努力才可以发表的。
根据学术堂的了解,研究生小论文发表无非就是两种渠道:1.在期刊对应的数据库里检索这本期刊,然后在数据库的刊物首页里点击投稿系统.注意:一定是在数据库的首页,千万不能随便百度,杂志社很多是没有自己的官网的,你百度检索到的,很有可能是虚假广告或莆田系代理网站,要防.2.联系社内编辑,目前很多期刊杂志社都是联合征稿,编辑也是在主动地去联系作者约稿发表(时代在进步,等着别人投来的期刊杂志社都是国内顶尖期刊,而很多普刊杂志社还是需要编辑自己去寻找作者进行约稿的.)社内编辑现在鱼龙混杂,有很多代理或中介也冒充编辑的身份,如果加上了一定要核实编辑的杂志社是否在新闻出版总署上可以检索到,编辑身份也要拨打杂志社电话进行核实.
根据学术堂的了解,研究生小论文发表无非就是.在期刊对应的数据库里检索这本期刊,然后在数据库的刊物首页里点击投稿
作为一名研究生，到大学毕业的时候要面临的一个问题就是发表论文。研究生论文发表，怎么符合要求，成为了很多人都非常关心的一个问题，其实现在发表论文的方法，相对来讲是比较复杂的，那么接下来为大家进行详细的讲解分享一下个人经验。开启分步阅读模式工具材料：笔草稿纸操作方法01选择投稿的方式有两种，一种是自己投稿另外一种就是选择进行投稿。在发表论文的过程当中尽可能的去提前进行发表，省级刊物的发表周期一般在三到六个月左右的时间。02在选择期刊的过程当中必须要了解刊物对，格式以及字数的要求，然后再开始撰写。对于期刊的选择，可以到国家新闻出版总署(或者搜索杂志之家网)查询系统，确实其合法性和正规性。03要重视细节，发表之前，提前了解刊物的一些成品文章。发表的过程当中，一半靠实力，一半靠运气，但是必须要提高文章的质量。如果着急发表的话可以壹品——优、刊帮助，这样的话会提前审核。特别提示不要放弃，坚持就是胜利。重复率控制在10%到20%之间。
《计算机视觉教程》笔记 编著：章毓晋（清华大学电子工程系） 出版社：人民邮电出版社 出版时间： 图像数据文件的格式有很多种，不同的系统平台和软件常使用不同的图像文件格式。 介绍4种应用比较广泛的图像文件格式： BMP格式是Windows环境中的一种标准（但很多Macintosh应用程序不支持它），它的全称是Microsoft设备独立位图（DIB）。 BMP图像文件也称位图文件，其中包括3部分内容： 一个位图文件只能存放一幅图像。位图文件头长度固定为54个字节，它给出图像文件的类型、大小和位图阵列的起始位置等信息。位图信息给出图像的长和宽、每个像素的位数（可以是 1、4、8 和24，分别对应单色、16色、256色和真彩色的情况）、压缩方法、目标设备的水平和垂直分辨率等信息。位图阵列给出原始图像里每个像素的值（每3个字节表示一个像素，分别是蓝、绿、红的值），它的存储格式有压缩（仅用于16色和256色图像）和非压缩两种。 GIF 格式是一种公用的图像文件格式标准，它是 8 位文件格式（一个像素一个字节），所以最多只能存储256色图像。 GIF文件中的图像数据均为压缩过的。GIF文件结构较复杂，一般包括7个数据单元：文件头、通用调色板、图像数据区，以及4个补充区。其中，表头和图像数据区是不可缺少的单元。 一个 GIF 文件中可以存放多幅图像（这个特点对实现网页上的动画非常有利），所以文件头中包含适用于所有图像的全局数据和仅属于其后那幅图像的局部数据。当文件中只有一幅图像时，全局数据和局部数据一致。存放多幅图像时，每幅图像集中成一个图像数据块，每块的第一个字节是标识符，指示数据块的类型（可以是图像块、扩展块或文件结束符）。 TIFF格式是一种独立于操作系统和文件系统的格式（在Windows环境和Macintosh机上都可使用），便于在软件之间进行图像数据交换。 TIFF图像文件包括文件头（表头）、文件目录（标识信息区）和文件目录项（图像数据区）。文件头只有一个，且在文件前端。它给出数据存放顺序、文件目录的字节偏移信息。文件目录给出文件目录项的个数信息，并有一组标识信息，给出图像数据区的地址。文件目录项是存放信息的基本单位，也称为域。从类别上讲，域的种类主要包括基本域、信息描述域、传真域、文献存储和检索域5类。 TIFF 格式的描述能力很强，可制定私人用的标识信息。TIFF 格式支持任意大小的图像，文件可分为 4 类：二值图像、灰度图像、调色板彩色图像和全彩色图像。一个 TIFF 文件中可以存放多幅图像，也可存放多份调色板数据。 JPEG 格式源自对静止灰度或彩色图像的一种压缩标准JPEG，在使用有损压缩方式时可节省的空间是相当大的，目前数码相机中均使用这种格式。 JPEG 标准只是定义了一个规范的编码数据流，并没有规定图像数据文件的格式。Cube Microsystems公司定义了一种JPEG文件交换格式（JFIF）。 JFIF图像是一种使用灰度表示或使用Y，Cb，Cr分量彩色表示的JPEG图像。它包含一个与JPEG兼容的文件头。一个JFIF文件通常包含单个图像，图像可以是灰度的（其中的数据为单个分量），也可以是彩色的（其中的数据是Y，Cb，Cr分量）。Y，Cb，Cr分量与常见的R，G，B三原色的关系如下： TIFF 也支持用JPEG压缩的图像，TIFF文件可以包含直接DCT的图像，也可以包含无损JPEG图像，还可以包含用JPEG编码的条或块的系列（这样允许只恢复图像的局部而不用读取全部内容）。
目前，公认的计算机视觉三大会议分别为ICCV,ECCV,CVPR。1、ICCV ICCV的全称是 IEEE International Conference on Computer Vision，国际计算机视觉大会，是计算机视觉方向的三大顶级会议之一，通常每两年召开一次，2005 年 10 月曾经在北京召开。会议收录论文的内容包括：底层视觉与感知，颜色、光照与纹理处理，分割与聚合，运动与跟踪，立体视觉与运动结构重构，基于图像的建模，基于物理的建模，视觉中的统计学习，监控，物体、事件和场景的识别，基于视觉的图形学，图片和的获取，性能评估，具体应用等。ICCV是计算机视觉领域最高级别的会议，会议的论文集代表了计算机视觉领域最新的发展方向和水平。会议的收录率较低，以 2007 年为例，会议共收到论文1200余篇，接受的论文仅为244篇。会议的论文会被 EI 检索。2、ECCVECCV的全称是Europeon Conference on Computer Vision，两年一次，是计算机视觉三大会议（另外两个是ICCV和CVPR）之一。很明显，ECCV是一个欧洲会议，欧洲人一般比较看中理论，但是从最近一次会议来看，似乎大家也开始注重应用了，oral里面的demo非常之多，演示效果很好，让人赏心悦目、叹为观止。不过欧洲的会有一个不好，就是他们的人通常英语口音很重，有些人甚至不太会说英文，所以开会和交流的时候，稍微有些费劲。3、CVPRCVPR的全称是Internaltional Conference on Computer Vision and Pattern Recogintion。这是一个一年一次的会议，举办地从来没有出过美国，因此想去美国旅游的同学不要错过。正如它的名字一样，这个会上除了视觉的文章，还会有不少模式识别的文章，当然两方面的结合自然也是重点。
会议是人们为了解决某个共同的问题或出于不同的目的聚集在一起进行讨论、交流的活动，而会 议论文 格式就是指进行论文写作时的样式要求，以及写作标准。我整理了会议论文的格式，欢迎阅读! 会议论文的格式 1、题目：应简洁、明确、有概括性，字数不宜超过20个字。 2、摘要：要有高度的概括力，语言精练、明确，中文摘要约100—200字; 3、关键词：从论文标题或正文中挑选3～5个最能表达主要内容的词作为关键词。 4、目录：写出目录，标明页码。 5、正文： 论文正文字数一般应在3000字以上。 论文正文：包括前言、本论、结论三个部分。 前言(引言)是论文的开头部分，主要说明论文写作的目的、现实意义、对所研究问题的认识，并提出论文的中心论点等。前言要写得简明扼要，篇幅不要太长。 本论是论文的主体，包括研究内容与 方法 、实验材料、实验结果与分析(讨论)等。在本部分要运用各方面的研究方法和实验结果，分析问题，论证观点，尽量反映出自己的科研能力和学术水平。 结论是论文的收尾部分，是围绕本论所作的结束语。其基本的要点就是 总结 全文，加深题意。 6、谢辞：简述自己通过做论文的体会，并应对指导教师和协助完成论文的有关人员表示谢意。 7、参考文献：在论文末尾要列出在论文中参考过的专著、论文及其他资料，所列参考文献应按文中参考或引证的先后顺序排列。 8、注释：在论文写作过程中，有些问题需要在正文之外加以阐述和说明。 9、附录：对于一些不宜放在正文中，但有参考价值的内容，可编入附录中。 关于会议的论文 范文 电视会议技术发展 摘要 本文以视频会议系统组成，介绍了视频会议的协议标准、编解码标准及 网络技术 ，并对视频会议技术的发展前景进行了简单分析。 关键词 视频会议系统;视频会议技术;发展趋势 中图分类号TN91 文献标识码A 文章 编号 1674-6708(2012)68-0184-02 电视会议是通过电视和通信网络在两个或者多个地点之间举行的虚拟会议，它通过各种设备传送图像、声音以达到交流的目的，还可以通过白板发表意见;同时还能够观察与会人员的表情、动作、形象等，在会议效果上几乎等同于现场会议。电视会议适应了信息化时代便利、快速的特点，支持了远距离人们之间进行信息共享与交流，越来越多的公司、企业以及政府部门开始应用电视会议技术。 1 电视会议系统组成 电视会议系统主要由终端设备、传输设备、节点交换设备、附属备件等组成。1)终端设备。终端设备主要是完成信号发送与接收任务的，它将信息、音频、视频等各种信号进行处理之后组合成数据码流，再将数据码流进行信号格式转变，使其能够进行传输。终端设备主要有电视机、麦克风、控制切换设备、图像处理设备、编译码器、调制调解器等;2)传输设备。传输设备是经过终端设备加工后传输语音信号、图像信号的信道，主要有数字微波、卫星、电缆、ISDN网络、光缆、DDN专线等信道;3)节点交换设备。节点交换设备也就是多点控制单元。当有多方共同举行电视会议的时候，必须要使用节点交换设备将终端设备发出的信息、音频、视频等信号转换成为同一种模式的信号格式，然后再进行分配。节点交换设备就像一台交换机，将来自各个会场的信息流进行同步分离，将信息、音频、视频等数据抽取出来完成切换或者混合，最后将各个会场所需要的信息进行重新组合，送往对应会场的终端设;4)相关的附属备件。包括计算机监视器、放映机、白板、录像机、投影仪等。 2 电视会议技术发展 协议标准 随着视频会议系统市场需求的旺盛，越来越多的企业从事这方面的生产与研究工作，为了有效解决不同厂家生产的产品之间的互通问题，国家电信联盟自20世纪90年代便开始制定全球统一的视频会议标准。制定的主要保准有用于ISDN上的协议，用于局域网桌面上的协议，用于电话网上的协议，用于B-ISDN与ATM网络上的协议，还有视频编解码标准、、、、等。其中，协议与协议是最为成熟的技术，现在，是目前世界上应用最广泛的协议标准。 编解码技术 在各种信号的传输当中，视频信号的传输占用的带宽比较多，编解码技术是减少带宽一个关键环节。目前视频编解码的保准主要有两个，一个是国际标准化组织制定的MPEG系列，另一个是国际电信联盟制定的系列。MPEG系列主要有MPEG-1、MPEG-2以及MPEG-4等;系列主要有、以及等。国际电信联盟于2005年推出的因其低码率，尤其是高达102:1的数据压缩比，在视频编解码技术中得到广泛应用。当前，也正在研发制定阶段，它的压缩比率甚至比要高1倍以上，而且对编码与解码过程的计算量没有明显的影响。随着技术的不断发展，人们也正在将计算机视觉以及图形图像的识别、理解技术等相关内容融入至压缩编码算法当中。这些新算法、新理论正在不断促使着信息处理技术前进与完善，从而推动了电视会议技术的发展。 网络技术 目前，使用比较多的网络有ATM网、IP技术、宽带智能网。1)从网络技术的发展趋势来讲， IP技术的应用已经成为一个新的发展趋势。多媒体网络的一个发展趋势技术IP技术，尤其是IPV6技术更是进一步增加了IP的地址空间，具有了动态地分配网络地址与支持实时业务的功能，使IP层安全因素得到大大增加;2)宽带智能网突破了ATM网的局限，具备一些ATM网没有的功能，实现了将业务控制和信息传输分离开来的目标，而且系统的扩展性与相容性也比较好;3)ATM具有面向连接、延时小、吞吐量大、端口速率高等许多的优点，多媒体通信需求得到完全满足。但是设备的花费比较高，还要受到ATM网络的限制，如果没有ATM网则无法使用。因此，具体选择哪种网络技术方式来举行电视会议，要从工作效率、管理水平以及管理费用等方面进行综合考虑。 3 视频会议发展趋势 高清视频 由于交互式多媒体电视会议技术的时效性、可靠性以及传输载体质量与数量的不断提高，音频、视频传输也会更加逼真、清晰。同时接入方式的多样化，能够兼容不同速率、不同标准、不同厂家生产的各类终端。诸多的优点，使得多媒体电视会议技术有着更广阔的市场前景。 云视频会议 云计算技术的运用，使云视频会议具有高保真音频以及高清晰视频，数据可以同步传送，实现了协同操作;只要有网络与终端，就可以支持万人以上甚至数十万人同时举行会议。虽然云视频会议具有诸多的优点，但是性能的稳定性阻碍了其发展前进的脚步，所以安全系数高、简单易用、稳定性强等性能过硬的产品是厂家研究方向的重点，而不是研发更多的功能。 三网融合 三网融合指的是互联网、广播电视网、电信网的融合，将三者进行整合使其成为统一的相互兼容、相互渗透的信息同信网络，这就意味着视频会议将会不再受制于带宽的限制，实现成本较低的高数据流。三网融合也使手机屏、电脑屏以及电视屏统一起来，从而使会议地点不再局限于会议室内。 4 结论 近几年来视频会议技术发展飞快，技术不断成熟，音音频与视频传输质量有了大幅度提高，安全性与稳定性也有了长足的进步。随着云计算机的应用以及三网的融合，更是对视频会议的发展起到了推波助澜的作用。由此可以看出。视频会议技术的发展前景充满希望，以后会逐步地向集约化、简单化的方向发展，更贴近大众市场。 参考文献 [1]倪奇志，李文，苗军.SRIO联手DSP阵列创完美电视会议系统[J].信息系统工程，2008(9). [2]__钢. Pro/ENGINEER中创建尺寸阵列特征的思路及方法[J].CAD/CAM与制造业信息化，2007(1). [3]“点对点”迈向“多点”——桌面电视会议技术新应用[J].中国计算机用户，2007(42). [4]王玲，徐正雄，廖晓斌，王佳.电视会议技术的组成方法研究[J].解放军医院管理杂志，2009(2).看了“会议论文的格式”的人还看：1. ei会议论文格式 2. 学术会议通知格式范文6篇 3. 学术论文标准格式规范 4. 学术论文写作标准格式要求 5. 发表学术论文格式要求