2018年9月12日，新西兰皇家科学院院士、新西兰奥克兰理工大学Reinhard Klette教授访问了山东大学计算机科学与技术学院，并为计算机学院的师生带来了题为“Variants for Visual Odometry Estimation”的精彩报告。
在过去的十年中，视觉测量法（VO）得到了广泛的研究。VO的目标是根据图像序列恢复相机轨迹，而基于立体视觉的VO技术是指通过三维场景结构的视差去解决相机运动估计问题。解决这个问题通常有两种方法——将像素转化为特征求解或直接利用像素求解。求解的过程是通过最小化能量函数实现的。Reinhard Klette教授在介绍了perspective，epipolar，rigid，和photometric alignments四种常用的能量模型后，通过将这四种模型进行排列组合作为新的能量函数来对数据进行测试，并向大家展示了每一种组合的最优结果、最差结果以及平均结果。
之后，Reinhard Klette教授介绍了通用的特征跟踪框架的发展，并利用该框架将经典的VO问题上扩展到了能够充分利用两个摄像头的图像数据的更高维度。报告对linear，lookahead，stereo linear，parallel，circular和crosseye六种跟踪拓扑结构进行了综述和评价。通过对实验结果的观察发现，stereo-parallel配置能够独立地保持每个摄像机的特征跟踪，并且能够通过左右匹配集成跟踪功能。该配置与传统的linear配置相比，实现了30％的显著改进。
报告结束后Reinhard Klette教授与同学们就上述问题进行了热烈的讨论，相信大家在这次精彩的报告中一定是收益颇丰。
Reinhard Klette，现任新西兰皇家科学院院士，新西兰奥克兰理工大学教授，机器人与视觉中心主任。1973年和1978年获得德国耶拿大学数学硕士和博士学位，并于1982年获得德国耶拿大学计算机科学博士学位，曾任德国科学院、柏林技术大学，以及新西兰奥克兰大学教授。Reinhard Klette教授在IEEE TCVPR, ICCV,IROS, AI会议发表相关学术论文100余篇。1995年至今，多次应邀作为重要国际学术会议的主讲嘉宾。2003年，于美国马里兰大学Azriel教授合作编著首部综合性专著《数字图像几何算法》。2011年4月至2013年10月任JCET（控制工程和技术）期刊创刊主编。2001年至2008年任IEEE PAMI副主编，现任Journal of Information and Communication Convergence Engineering等多个期刊编委，以及Computational Imaging and Vision系列丛书编委。欧洲计算机图形和模式分析委员会终身荣誉会员，环太平洋图像和视频技术研讨委员会委员。近期主要研究方向为基于视觉的辅助驾驶、计算机视觉和道路安全、人的姿态理解等。
文 / 王培辉
图 / 王培辉 杨 淼
编 / 赵俊浩
