４日目と５日目はそれぞれ、
- Matching
- Learning+Features
- MRFs
および
- Segmentation
- Computational Photography
- Active Reconstruction
のセッションがありました。段々自分の得意分野から外れてきたので、なかなか理解するのが大変です。
以下、個人的に面白いと思ったもの。
“SIFT Flow: Dense Correspondence across Different Scenes”
Ce Liu, Jenny Yuen, Antonio Torralba, Josef Sivic, and William T. Freeman
動画像などで、映像の動きを推定するのに用いられているOptical Flowという手法を元に、似たようなカテゴリの画像に対してその変化分を推定するSIFT Flowと呼ばれる手法の提案。
“What Is a Good Image Segment? A Unified Approach to Segment Extraction”
Shai Bagon, Oren Boiman, and Michal Irani
セグメンテーションの方法として、カラーやテクスチャなど色々な切り口があるが、それらを統一的に扱えるセグメンテーション手法の提案。
“Priors for Large Photo Collections and What They Reveal about Cameras”
Sujit Kuthirummal, Aseem Agarwala, Dan B Goldman, and Shree K. Nayar
Flickrなど、インターネット上に大量にある画像を利用して、カメラ毎の特性を、特定の撮影環境などの制約を設けることなく、統計的に求める手法を提案。（同じようなアプローチで、素人がとった写真か、玄人がとった写真家もわかる）
ちなみに、このうち１番目と３番目はAdobe Systemとの共同研究です。Adobeとマイクロソフトは、ＥＣＣＶでも目立ってた気がします。