A Conferência sobre Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões (CVPR) é uma conferência acadêmica anual focada em visão computacional e reconhecimento de padrões. A primeira edição, CVPR 1983, foi realizada em Washington, DC, e organizada por Takeo Kanade e Dana H. Ballard. Ela marcou o início de uma série que se tornou um principal fórum para apresentar avanços na extração de estruturas e respostas de imagens, vídeos e padrões de dados.
Origens e Patrocínio
A CVPR 1983 foi o evento inaugural, ocorrendo em Washington, DC. De 1985 a 2010, a conferência foi patrocinada pela IEEE Computer Society. Em 2011, foi copatrocinada pela Universidade do Colorado em Colorado Springs. Desde 2012, a conferência é copatrocinada pela IEEE Computer Society e pela Computer Vision Foundation, que fornece acesso aberto aos artigos da conferência. A conferência é geralmente realizada em junho na América do Norte.
Escopo e Processo de Revisão
A conferência abrange uma ampla gama de tópicos em visão computacional e reconhecimento de padrões, incluindo reconhecimento de objetos, segmentação de imagens, estimativa de movimento, reconstrução 3D e aprendizado profundo. O escopo abrange amplamente qualquer trabalho que extraia estruturas ou respostas de imagens ou vídeos, ou que aplique métodos matemáticos a dados para reconhecimento de padrões. A conferência geralmente tem taxas de aceitação inferiores a 30% para todos os artigos e inferiores a 5% para apresentações orais. Ela é gerenciada por um grupo rotativo de voluntários escolhidos em uma eleição pública na reunião da Comunidade Técnica de Análise de Padrões e Inteligência de Máquina (PAMI-TC) quatro anos antes da conferência. O processo de revisão é em múltiplas camadas e de duplo-cego, com presidentes de programa (que não podem submeter artigos) selecionando presidentes de área que gerenciam revisores para seus subconjuntos de submissões.
Prêmios
Prêmio de Melhor Artigo
O Prêmio de Melhor Artigo é selecionado por comitês delegados pelos presidentes de programa da conferência.
Prêmio Longuet-Higgins
O Prêmio Longuet-Higgins reconhece artigos de dez anos antes que tiveram um impacto significativo na pesquisa em visão computacional.
Prêmio PAMI de Jovem Pesquisador
O Prêmio de Jovem Pesquisador de Análise de Padrões e Inteligência de Máquina é concedido pelo Comitê Técnico de Análise de Padrões e Inteligência de Máquina da IEEE Computer Society a um pesquisador dentro de 7 anos após a conclusão de seu doutorado por contribuições excepcionais de pesquisa no início da carreira. Os candidatos são nomeados pela comunidade de visão computacional, com os vencedores selecionados por um comitê de pesquisadores seniores. O prêmio foi originalmente instituído em 2012 pela revista Image and Vision Computing, que continua a patrociná-lo.
Prêmio Memorial PAMI Thomas S. Huang
O Prêmio Memorial Thomas Huang foi estabelecido na conferência de 2020 e é concedido anualmente a partir de 2021 para homenagear pesquisadores reconhecidos como exemplos em pesquisa, ensino e orientação, e serviço à comunidade de visão computacional.
Conferências Relacionadas
Outras grandes conferências na área incluem a Conferência Internacional sobre Visão Computacional e a Conferência Europeia sobre Visão Computacional. O campo da visão computacional tem conexões profundas com inteligência artificial e aprendizado de máquina, com avanços modernos frequentemente dependendo de técnicas de aprendizado profundo, como arquiteturas de redes neurais. O trabalho inicial em reconhecimento de padrões também se baseou em pesquisa fundamental de instituições como Xerox PARC e MIT CSAIL, e o campo continua a evoluir com contribuições de laboratórios acadêmicos como Stanford AI Lab, Berkeley AI Research e Universidade Carnegie Mellon.