（位姿估计可视化：实物、SVM间接法、SVM直接法、CNN间接法、CNN直接法、真值）

日前，我校信电学院地理信息科学专业本科生邢畅作为第一作者，在AI领域国际会议29th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence（ICTAI IEEE）发表论文，该会议为CCF指定的AI领域C类国际会议，在美国马萨诸塞州波斯顿举办。论文题为“How Does a Camera Look at One 3D CAD Object?”，该论文通讯作者为我院教师郭浩。

该研究由三维点云数据智能处理研究组主导，与国际知名医学影像研究机构Kitware计算机视觉组龙成江博士合作，并得到了我校教务处URP、国创等本科生创新项目和国家自然科学青年基金的支持。团队成员邢畅、张缘均为2014级地理信息科学专业本科生。

摄像位姿估计是计算机视觉领域中的一个研究热点，可用于人机交互、机器人等多个领域。深度学习技术在计算机视觉领域已经证明在分类、识别等问题上优于传统机器学习技术，但在摄像位姿估计的问题上缺少相关对比研究。该论文以支持向量机SVM作为对比技术，利用深度学习技术解决了摄像位姿估计的问题。

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https://ieeexplore.ieee.org/document/8372003/