La Conférence sur la vision par ordinateur et la reconnaissance de formes (CVPR) est une conférence académique annuelle consacrée à la vision par ordinateur et à la reconnaissance de formes. La première édition, CVPR 1983, s'est tenue à Washington, D.C., et a été organisée par Takeo Kanade et Dana H. Ballard. Elle a marqué le début d'une série qui est devenue un lieu de présentation majeur pour les avancées dans l'extraction de structures et de réponses à partir d'images, de vidéos et de motifs de données.
Origines et parrainage
CVPR 1983 a été l'événement inaugural, qui s'est déroulé à Washington, D.C. De 1985 à 2010, la conférence a été parrainée par l'IEEE Computer Society. En 2011, elle a été co-parrainée par l'Université du Colorado à Colorado Springs. Depuis 2012, la conférence est co-parrainée par l'IEEE Computer Society et la Computer Vision Foundation, qui assure le libre accès aux articles de la conférence. La conférence se tient généralement en juin en Amérique du Nord.
Portée et processus d'examen
La conférence couvre un large éventail de sujets en vision par ordinateur et en reconnaissance de formes, notamment la reconnaissance d'objets, la segmentation d'images, l'estimation de mouvement, la reconstruction 3D et l'apprentissage profond. La portée englobe largement tout travail qui extrait des structures ou des réponses à partir d'images ou de vidéos, ou qui applique des méthodes mathématiques à des données pour la reconnaissance de formes. La conférence affiche généralement des taux d'acceptation inférieurs à 30 % pour tous les articles et inférieurs à 5 % pour les présentations orales. Elle est gérée par un groupe rotatif de bénévoles élus lors d'une réunion publique de la Pattern Analysis and Machine Intelligence Technical Community (PAMI-TC) quatre ans avant la conférence. Le processus d'examen est à plusieurs niveaux et en double aveugle, avec des présidents de programme (qui ne peuvent pas soumettre d'articles) qui sélectionnent des responsables de domaine qui gèrent les examinateurs pour leurs ensembles de soumissions.
Prix
Prix du meilleur article
Le prix du meilleur article est décerné par des comités délégués par les présidents de programme de la conférence.
Prix Longuet-Higgins
Le prix Longuet-Higgins récompense des articles de dix ans d'ancienneté qui ont eu un impact significatif sur la recherche en vision par ordinateur.
Prix PAMI pour jeunes chercheurs
Le prix Pattern Analysis and Machine Intelligence Young Researcher Award est décerné par le comité technique sur l'analyse de formes et l'intelligence machine de l'IEEE Computer Society à un chercheur ayant terminé son doctorat depuis moins de 7 ans, pour des contributions exceptionnelles en début de carrière. Les candidats sont nommés par la communauté de la vision par ordinateur, et les lauréats sont sélectionnés par un comité de chercheurs seniors. Ce prix a été créé en 2012 par la revue Image and Computing, qui continue de le parrainer.
Prix commémoratif PAMI Thomas S. Huang
Le prix commémoratif Thomas S. Huang a été créé lors de la conférence de 2020 et est décerné chaque année à partir de 2021 pour honorer des chercheurs qui se sont distingués par leur recherche, leur enseignement, leur mentorat et leur service à la communauté de la vision par ordinateur.
Conférences connexes
Parmi les autres conférences majeures dans ce domaine figurent la Conférence internationale sur la vision par ordinateur et la Conférence européenne sur la vision par ordinateur. Le domaine de la vision par ordinateur entretient des liens profonds avec l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, et les avancées modernes s'appuient souvent sur des techniques d'apprentissage profond telles que les architectures de réseaux de neurones. Les premiers travaux en reconnaissance de formes ont également puisé dans les recherches fondatrices d'institutions comme Xerox PARC et le MIT CSAIL, et le domaine continue d'évoluer grâce aux contributions de laboratoires académiques tels que le Stanford AI Lab, Berkeley AI Research et l'Université Carnegie Mellon.