Michael J. Black - Michael J. Black

Michael J. Black
Michael J Black Copyright MPI-IS.jpg
Michael J. Black
Direktör, Max Planck Akıllı Sistemler Enstitüsü, Tübingen, Almanya
DoğumHaziran 1962 (57–58 yaş)
kuzey Carolina, Amerika Birleşik Devletleri
gidilen okul
Bilinen
ÖdüllerLonguet-Higgins ödülü (2020)
Helmholtz Ödülü (2013)
Koenderink Ödülü (2010)
Marr Ödülü, Mansiyon, ICCV (2005)
Marr Ödülü, Mansiyon, ICCV (1999)
IEEE Üstün Makale Ödülü (1991)
Yabancı Üye, İsveç Kraliyet Bilimler Akademisi
Bilimsel kariyer
Alanlar
KurumlarMax Planck Akıllı Sistemler Enstitüsü
Amazon
TezSağlam Artımlı Optik Akış  (1992)
Doktora danışmanıP. Anandan
Doktora öğrencileri
İnternet sitesips.dır-dir.tuebingen.mpg.de/kişi/siyah

Michael J. Black Amerika doğumlu bir bilgisayar bilimcisidir. Tübingen, Almanya. Kurucu direktördür. Max Planck Akıllı Sistemler Enstitüsü Bilgisayarla görü, makine öğrenimi ve bilgisayar grafiklerine odaklanan araştırmalarda Algılama Sistemleri Departmanını yönetmektedir. Kendisi aynı zamanda Seçkin bir Amazon Akademisyeni ve bir Fahri Profesördür. Tübingen Üniversitesi.

Black, bu alanda bilgisayarla görme alanında üç büyük zaman testi ödülünü de kazanan tek araştırmacıdır: Avrupa Bilgisayarla Görme Konferansı'nda (ECCV) 2010 Koenderink Ödülü, Uluslararası Bilgisayar Görüsü Konferansında 2013 Helmholtz Ödülü (ICCV) ve IEEE Bilgisayarlı Görü ve Örüntü Tanıma (CVPR) Konferansında 2020 Longuet-Higgins Ödülü.

Araştırma

Optik akış

Black'in tezi [1] yeniden formüle edilmiş optik akış olarak tahmin sağlam M tahmini sorun. Ana gözlem, görüntü hareketindeki uzamsal süreksizliklerin ve standart parlaklık sabitliği varsayımının ihlallerinin şu şekilde muamele edilebileceğiydi. aykırı değerler. Klasik optimizasyon problemini sağlam bir tahmin problemi olarak yeniden formüle etmek daha doğru sonuçlar üretti.

Bu "Siyah ve Anandan" optik akış algoritması, örneğin özel efektlerde yaygın olarak kullanılmaktadır.[2] Yöntem, resimdeki efektler için optik akışı hesaplamak için kullanıldı. Ne Düşler Gelebilir ve 3D yüz taramalarını kaydetmek için Matrix Yeniden Yüklendi.

Bu çalışmanın bir versiyonu, şu tarihte IEEE Üstün Makale Ödülünü aldı CVPR 1991 [3] ve Helmholtz Ödülü ICCV 2013, "zamana meydan okuyan" işler için.[4]

Özellikle hareket kesintilerinde, hareketin istatistiksel modellemesine erken odaklanması, diğer iki ödül makalesine yol açtı. "Olasılıksal Algılama ve Hareket Sınırlarının İzlenmesi" konulu David Fleet ile yaptığı çalışma, Marr Ödülü'ne mansiyon ödülü kazandı. ICCV '99.[5] Siyahın çalışması Stefan Roth "Optik akışın mekansal istatistikleri üzerine", Marr Ödülü için mansiyon aldı. ICCV 2005.[6]

Onunla çalışması Deqing Sun ve Stefan Roth üzerinde "Optik Akışın Sırları ”2020 ödülüne layık görüldü Longuet- Higgins Ödülü. Ödül, IEEE Model Analizi ve Makine Zekası (PAMI) Teknik Komitesi tarafından "Zaman Testine Dayanan Bilgisayarla Görme Katkıları" için yıllık olarak verilmektedir. "Sırlar" raporu, sahadaki en son teknolojinin kurulmasına yardımcı oldu ve yaygın olarak kullanılan Klasik + NL akış algoritmasına yol açtı.

Sağlam istatistikler ve görsel istatistikleri

"Black and Anandan" yöntemi popülerleşmeye yardımcı oldu sağlam istatistikler bilgisayar görüşünde. Bu, sağlam ceza işlevlerini, kullanılan klasik "hat süreçlerine" bağlayan birkaç makale ile kolaylaştırılmıştır. Markov Rastgele Alanları (MRF'ler) o sırada. Siyah ve Rangarajan [7] eşdeğer bir hat-işlem biçimine sahip olan ve bu formülasyonlar arasında dönüştürme için bir süreç sağlayan (şimdi "Black-Rangarajan Duality" olarak bilinen güçlü fonksiyonların biçimsel özelliklerini karakterize etmiştir.[8]Black ve meslektaşları bu fikirleri görüntü denoize etmek için uyguladılar.[9] anizotropik difüzyon,[10] ve temel bileşen analizi (PCA) [11][12]

Sağlam formülasyon elle yapıldı ve küçük mekansal mahallelerde kullanıldı. Stefan Roth ile Uzmanlar Alanları üzerine yapılan çalışma bu kısıtlamaları kaldırdı.[13] Alan potansiyellerini bir model olarak modelleyerek, büyük mekansal kliklere sahip bir MRF'nin potansiyel işlevlerini öğrendiler. uzmanların ürünü. Formülasyonları sığ olarak görülebilir evrişimli sinir ağı.

Katmanlı hareket tahmini

1993'te Black ve Jepson kullandı karışım modelleri çoklu hareketlerle optik akış alanlarını temsil etmek için [14] ("katmanlı" optik akış olarak da adlandırılır). Bu, Beklenti Maksimizasyonu (EM) bilgisayar görüşü alanına.

Sinirsel kod çözme ve sinir protezleri

2000'lerde Black, John Donoghue ve diğerleri Kahverengi Üniversitesi arkasındaki teknolojiyi yaratmak BrainGate nöral protezler teknoloji. Siyah ve meslektaşları geliştirdi Bayesci yöntemler -e sinir sinyallerini çözmek itibaren motor korteks. Ekip ilk kullananlardı Kalman filtreleme [15][16][17] ve partikül filtreleme [18] motor kortikal topluluk aktivitesini çözmek için. Ekip, bu Bayes kod çözme yöntemleriyle felçli bir insan tarafından bilgisayar imlecinin başarılı bir şekilde işaretle ve tıkla kontrolünü gösterdi. [19][20] ve insan olmayan primatlarda tam kol ve el hareketinin deşifresi.[21]

İnsan hareketi ve şekli

Siyah en çok insan hareketi ve şekil tahmini üzerine yaptığı çalışmalarla tanınır. Hedvig Sidenbladh ve David Fleet ile birlikte, 3B eklemli insan hareketini izlemek için parçacık filtreleme kullanımını tanıttı.[22] Bu çalışma, Koenderink Koenderink Bilgisayarlı Görüde Temel Katkı Ödülü'ne layık görüldü. ECCV 2000.

Şu anki çalışması, insan şeklini ve pozunu görüntülerden ve videodan modellemeye ve tahmin etmeye odaklanıyor. Ekibi, öğrenilmiş bir 3D insan vücudu modelini birden çok kameralı görüntü verilerine uyduran ilk kişiydi. CVPR 2007,[23] kıyafet altında ECCV 2008,[24] tek bir görüntüden ICCV 2009,[25] ve den RGB-D veri ICCV 2011.[26]

Grubu, popüler SMPL 3D vücut modelini üretti [27] (ve FLAME gibi çeşitli uzantılar [28] 3D insan yüzleri için, MANO [29] 3D eller ve SMPL-X için [30], elleri ve yüzleri olan etkileyici bir 3D vücut modeli) ve görüntülerden 3D vücut şeklini tahmin etmek için popüler hale getirilmiş yöntemler.[31][32] SMPL hem akademi hem de endüstride yaygın olarak kullanılmaktadır ve lisanslı temel teknolojilerden biriydi. Body Labs Inc.

Türevlenebilir oluşturma

Loper ve Black "farklılaştırılabilir render" ı popüler hale getirdi [33] Yüz analizi gibi sorunlar için sinir ağlarının kendi kendini denetleyen eğitiminin önemli bir bileşeni haline gelmiştir. Sentez yoluyla analiz için klasik yöntemler, nesnel bir işlevi formüle eder ve ardından onu farklılaştırır. OpenDR [34] yöntem, bir grafik oluşturma motorunu (yaklaşık olarak) farklılaştırması açısından daha geneldir. Otomatik farklılaşma. Bu, ileri sentez problemi oluşturmak ve ters problemi çözmek için otomatik olarak bir optimizasyon yöntemi elde etmek için bir çerçeve sağladı.

Veri kümeleri

Siyah, birkaç önemli veri kümesine katkıda bulundu. Middlebury Flow veri kümesi, bu alan için ilk kapsamlı kıyaslamayı sağladı.[35] MPI-Sintel Flow veri kümesi, sentetik verilerin yeterince zengin olduğunu ve gerçek verilere benzediğini, sıkı bir kıyaslama sağlamak ve optik akışı öğrenmek için yararlı olduğunu gösterdi.[36]

HumanEva veri kümesi [37] Hareket halindeki insanların RGB videosu ile yazışmalarda yer gerçeği 3D insan pozlarına sahip ilk veri setiydi. Yaklaşım, optik hareket yakalama ve çok kameralı video çekimi. Bu veri kümesi, alanın doğruluğu değerlendirmesini ve performansı ilk kez karşılaştırmasını sağladı.

İnsan duruşu, şekli ve aktivitesiyle ilgili olarak Siyah, insan hareketlerinin SURREAL veri setine katkıda bulunmuştur.[38] insan eylemlerinin JHMDB veri kümesi,[39] ve 3B vücut şekillerinin FAUST veri seti.[40] FAUST, Veri Kümesi Ödülünü, Geometri İşleme Üzerine Eurographics Sempozyumu (SGP), 2016.[41]

İş

1985–1989: Lisans derecesinden sonra Black, koy alanı GTE Government Systems and Advanced Decision Systems (ADS) firmasında yazılım mühendisi olarak çalıştı. uzman sistemler Xerox ve Symbolics'de Lisp makineleri. Bu süre zarfında, Stanford'daki Honors Co-Op Programı aracılığıyla Sembolik ve Sezgisel Hesaplamada Bilgisayar Bilimi Yüksek Lisansını tamamladı. Danışmanı John McCarthy.

1989–1992: Bu dönemde Black, Yale'de doktorasını sürdürdü ve NASA Yüksek Lisans Bursu tarafından desteklendi. Doktora eğitimini NASA Ames Araştırma Merkezi Andrew (Beau) Watson liderliğindeki İnsan Faktörleri Araştırma Bölümü'nde. Yale'de ona tavsiyelerde bulunuldu P. Anandan ve Drew McDermott.

1992–1993: Siyah, doktora sonrası çalışma yaptı. Toronto Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Yardımcı Doçenti olarak (Sözleşmeli Sınırlı Süreli Randevu). Allan Jepson tarafından denetlendi. Orada bulunduğu süre içerisinde Bilgisayar Bilimleri Öğrencileri Birliği Öğretmenlik Ödülü'nü aldı.

1993-2000: 1993'te Black katıldı Xerox Palo Alto Araştırma Merkezi (PARC) araştırma ekibinin bir üyesi olarak. Liderliğini Görüntü Anlama Alanında çalıştı. Daniel Huttenlocher. 1996 yılında yönetimi Huttenlocher'den devraldı. 1998 yılında Dijital Video Analiz Alanına başladı.

2000–2011: 2000 yılında Black, Brown Üniversitesi'ne Bilgisayar Bilimleri Doçenti olarak katıldı (görev süresi ile). 2004 yılında Profesörlüğe terfi etti.

2011-günümüz: 2011'de Black, The Scientific Member oldu. Max Planck Topluluğu ve yenisinin kurucu direktörlerinden biri Akıllı Sistemler için MPI.

2017-günümüz: 2017'de Amazon tarafından Body Labs'ın satın alınmasıyla Black, Amazon'a yarı zamanlı olarak Seçkin Amazon Bilgini olarak katıldı.

Yönetim

Akıllı Sistemler için MPI'nin ortak kuruculuğuna ek olarak Black, Akıllı Sistemler için Uluslararası Max Planck Araştırma Okulu'nun (IMPRS) kurulmasına öncülük etti.

2015 yılında, Almanya'nın Stuttgart-Tübingen bölgesini AI araştırma ve uygulamalarında dünya lideri yapmayı amaçlayan Cyber ​​Valley haline gelen bir girişim önerdi. Araştırma konsorsiyumunun Yürütme Kurulunda yer almaktadır ve sözcüsü olarak hizmet vermektedir.

Girişimcilik

2013 yılında, Black'in grubundan bir ekip, giyim ve oyun endüstrisi için 3D vücut modeli teknolojisini ticarileştiren Body Labs'ı kurdu. Black bir kurucu ortak ve yatırımcıydı. Body Labs, 2017 yılında Amazon.com tarafından satın alındı.[42]

Meshcapade GmbH 2018'de grubundan ayrıldı. Başlangıç, MPI-IS'de geliştirilen lisanslama teknolojisine ve hizmet sağlamaya odaklanıyor.[43]

Referanslar

  1. ^ Siyah, MJ (1992). "Sağlam Artımlı Optik Akış". Yale Üniversitesi, Bilgisayar Bilimleri Bölümü.
  2. ^ "Optik Akış Sanatı, FX Kılavuzu". 2006-02-28. Arşivlendi 2020-01-16 tarihinde orjinalinden. Alındı 2 Mart 2020.
  3. ^ Black, M.J .; Anandan, P. (Haziran 1991). "Zaman içinde sağlam dinamik hareket tahmini". IEEE Conf. Bilgisayarla Görme ve Örüntü Tanıma (CVPR) üzerine. CVPR. Maui, Hawaii. s. 296–302. Siyah: CVPR: 1991.
  4. ^ Black, M.J .; Anandan, P. (Mayıs 1993). "Optik akışın sağlam tahmini için bir çerçeve". Int. Conf. Bilgisayarla Görme (ICCV) hakkında. ICCV. Berlin, Almanya. s. 231–236. Siyah: ICCV: 1993.
  5. ^ Black, M.J .; Filo, D.J. (Eylül 1999). "Hareket kesintilerinin olasılıksal tespiti ve takibi". Int. Conf. Bilgisayarla Görme (ICCV) hakkında. ICCV. Korfu, Yunanistan: ICCV. s. 551–558. Siyah: ICCV: 1999.
  6. ^ Roth, R .; Siyah, MJ (2005). "Optik akışın uzamsal istatistikleri hakkında". Int. Conf. Bilgisayarla Görme (ICCV) hakkında. ICCV. s. 42–49. Roth: ICCV: 05.
  7. ^ Black, M.J .; Rangarajan, A. (Temmuz 1996). "Hat süreçleri, aykırı değer reddi ve sağlam istatistiklerin erken vizyondaki uygulamalarla birleştirilmesi üzerine". International Journal of Computer Vision (IJCV). 19: 57–92. CiteSeerX  10.1.1.75.6656. doi:10.1007 / BF00131148.
  8. ^ Barron Jonathan T. (2017). "Genel ve Uyarlanabilir Güçlü Kayıp İşlevi". arXiv:1701.03077. Bibcode:2017arXiv170103077B. Alıntı dergisi gerektirir | günlük = (Yardım)
  9. ^ Black, M.J .; Rangarajan, A. (1996). "Hat süreçleri, aykırı değer reddi ve sağlam istatistiklerin erken vizyondaki uygulamalarla birleştirilmesi üzerine". International Journal of Computer Vision. 19: 57–92.
  10. ^ Black, M.J .; Sapiro, G .; Marimont, D .; Heeger, D. (Mart 1998). "Sağlam anizotropik difüzyon". Görüntü İşlemede IEEE İşlemleri. 7 (3): 421–432. Bibcode:1998 ITIP .... 7..421B. doi:10.1109/83.661192. PMID  18276262.
  11. ^ De la Torre, F .; Siyah, MJ (2001). "Bilgisayarla görü için sağlam temel bileşen analizi". Int. Conf. Bilgisayarla Görme (ICCV) hakkında. ICCV. Vancouver, BC, ABD. sayfa 362–369. Torre: ICCV: 2001.
  12. ^ Black, M.J .; Jepson, A. (1998). "EigenTracking: Görünüme dayalı bir sunum kullanarak eklemlenmiş nesnelerin sağlam bir şekilde eşleştirilmesi ve izlenmesi". International Journal of Computer Vision (IJCV). 26: 63–84. doi:10.1023 / A: 1007939232436.
  13. ^ Roth, S .; Black, M.J. (Nisan 2009). "Uzman Alanları". International Journal of Computer Vision (IJCV). 82 (2): 205–29. doi:10.1007 / s11263-008-0197-6.
  14. ^ Jepson, A .; Black, M.J. (Haziran 1992). "Optik akış hesaplaması için karışım modelleri". IEEE Conf. Bilgisayarla Görme ve Örüntü Tanıma (CVPR) üzerine. CVPR. New York, NY. s. 760–761. Siyah: IEEE: 1993.
  15. ^ Wu, W .; Black, M.J .; Gao, y .; Bienenstock, E .; Serruya, M .; Shaikhouni, A .; Donoghue, J.P. (2003). "Kalman filtresi kullanarak imleç hareketinin sinirsel kod çözme". Sinirsel Bilgi İşleme Sistemlerindeki Gelişmeler 15 (NIPS). MIT Basın. s. 133–140. Siyah: ANIPS: 2003.
  16. ^ Wu, W .; Gao, Y .; Bienenstock, E .; Donoghue, J.P .; Siyah, MJ (2006). "Kalman filtresi kullanarak motor kortikal aktivitenin Bayes popülasyonunun kodunu çözme". Sinirsel Hesaplama. 18: 80–118. CiteSeerX  10.1.1.218.2370. doi:10.1162/089976606774841585. PMID  16354382.
  17. ^ Kim, S.-P .; Simeral, J .; Hochberg, L .; Donoghue, J.P .; Siyah, MJ (2008). "Tetraplejili insanlarda motor kortikal yükselme aktivitesinin kodunu çözerek bilgisayar imleç hızının sinirsel kontrolü". J. Sinir Mühendisliği. 5 (4): 455–476. Bibcode:2008JNEng ... 5..455K. doi:10.1088/1741-2560/5/4/010. PMC  2911243. PMID  19015583.
  18. ^ Gao, Y .; Black, M.J .; Bienenstock, E .; Shoham, S .; Donoghue, J. (2002). "Motor korteksteki sinirsel aktiviteden el hareketinin olasılıksal çıkarımı". Sinirsel Bilgi İşleme Sistemlerindeki Gelişmeler 14 (NIPS). NIPS. MIT Basın. s. 221–228. Siyah: ANIPS: 2002.
  19. ^ Kim, S.-P .; Simeral, J .; Hochberg, L .; Donoghue, J.P .; Friehs, G.M .; Black, M.J. (Nisan 2011). "Tetrapleji Olan İnsanlar Tarafından İntrakortikal Nöral Arayüz Sistemiyle İşaretle ve Tıkla İmleç Kontrolü". Sinir Sistemleri ve Rehabilitasyon Mühendisliği IEEE İşlemleri. 19 (2): 193–203. doi:10.1109 / TNSRE.2011.2107750. PMID  21278024.
  20. ^ Simeral, J.D .; Kim, S.-P .; Black, M.J .; Donoghue, J.P .; Hochberg, L.R. (2011). "İntrakortikal mikroelektrot dizisinin yerleştirilmesinden 1000 gün sonra tetraplejili bir insan tarafından imleç yörüngesinin sinirsel kontrolü ve tıklama". J. Of Sinir Mühendisliği. 8 (2): 025027. Bibcode:2011JNEng ... 8b5027S. doi:10.1088/1741-2560/8/2/025027. PMC  3715131. PMID  21436513.
  21. ^ Vargas-Irwin, C.E .; Shakhnarovich, G .; Yadollahpour, P .; Mislow, J.M.K .; Black, M.J .; Donoghue, J.P. (Temmuz 2010). "Yerel birincil motor korteks popülasyonlarından tam erişim ve kavrama eylemlerinin kodunu çözme". Nörobilim Dergisi. 39 (29): 9659–9669. doi:10.1523 / JNEUROSCI.5443-09.2010. PMC  2921895. PMID  20660249.
  22. ^ Sidenbladh, H .; Black, M.J .; Filo, D.J. (Haziran 2000). "2D görüntü hareketi kullanarak 3D insan figürlerinin stokastik takibi". Avrupa Bilgisayarla Görü Konferansı (ECCV). ECCV. Dublin, İrlanda: Springer Verlag. s. 702–718. Siyah: ECCV: 2000.
  23. ^ Balan, A .; Black, M.J .; Davis, J .; Haussecker, H. (Haziran 2007). "Resimlerden ayrıntılı insan şekli ve pozu". IEEE Conf. Bilgisayarla Görme ve Örüntü Tanıma (CVPR) üzerine. CVPR. Minneapolis. s. 1–8. Balan: CVPR: 2007.
  24. ^ Balan, A; Black, M.J. (Ekim 2008). "Çıplak gerçek: Kıyafet altında vücut şeklini tahmin etmek". Avrupa Konf. Bilgisayarla Görme (ECCV) hakkında. ECCV. Marsilya, Fransa: Springer-Verlag. s. 15–29. Balan: ECCV.
  25. ^ Guan, P .; Weiss, A .; Balan, A .; Siyah, MJ (2009). "İnsan şeklini ve pozunu tek bir görüntüden tahmin etme". Int. Conf. Bilgisayarla Görme (ICCV) hakkında. ICCV. sayfa 1381–1388. Guan: ICCV: 2009.
  26. ^ Weiss, A .; Hirshberg, D; Black, M.J. (Kasım 2011). "Evde 3D vücut, gürültülü görüntü ve menzil verilerinden tarar". Int. Conf. Bilgisayarla Görme (ICCV) hakkında. ICCV. Barselona: IEEE. s. 1951–1958. Weiss: ICCV: 11.
  27. ^ Loper, M .; Mahmood, N .; Romero, J .; Pons-Moll, G .; Black, M.J. (Ekim 2017). "SMPL: Derili Çok Kişili Doğrusal Model". ACM Trans. Grafikler (Proc. SIGGRAPH Asia). 34: 248:1–248:16. doi:10.1145/2816795.2818013.
  28. ^ Aydınlatılmış.; Bolkart, T .; Black, M.J .; Li, H .; Romero, J. (2017). "4D taramalardan yüz şekli ve ifadesi için bir model öğrenme". ACM Trans. Grafikler (Proc. SIGGRAPH Asia). 36: 194:1–194:17. doi:10.1145/3130800.3130813.
  29. ^ Romero, J .; Tzionas, D .; Siyah, MJ (2017). "Bedenlenmiş Eller: Elleri ve Bedenleri Birlikte Modelleme ve Yakalama". ACM Trans. Grafikler (Proc. SIGGRAPH Asia). 36: 245:1--245:17. doi:10.1145/3130800.3130883.
  30. ^ Pavlakos, G .; Choutas, V .; Ghorbani, N .; Bolkart, T .; Osman, A.A.A .; Tzionas, D .; Siyah, MJ (2019). "Etkileyici Vücut Yakalama: Tek Bir Görüntüden 3D Eller, Yüz ve Vücut". 36: 10975–10985. Alıntı dergisi gerektirir | günlük = (Yardım)
  31. ^ Bogo, F .; Kanazawa, A .; Lassner, C .; Gehler, P .; Romero, J .; Black, M.J. (Ekim 2016). "Saklayın SMPL: Tek Bir Görüntüden 3D İnsan Duruşu ve Şeklini Otomatik Olarak Tahmin Etme". Avrupa Konf. Bilgisayarla Görme (ECCV) hakkında. ECCV. Amsterdam, Hollanda: Springer International Publishing. s. 561–578. Bogo: ECCV: 2016.
  32. ^ Kanazawa, A .; Black, M.J .; Jacobs, D.W; Malik, J. (2018). "İnsan Şekli ve Duruşunun Uçtan Uca İyileştirilmesi". IEEE Conf. Bilgisayarla Görme ve Örüntü Tanıma (CVPR) üzerine. CVPR. Salt Lake City, ABD: IEEE Bilgisayar Topluluğu. sayfa 7122–7131. Kanazawa: CVPR: 2018.
  33. ^ Loper, M .; Black, M.J. (Eylül 2014). "OpenDR: Yaklaşık Bir Farklılaştırılabilir Oluşturucu". Avrupa Konf. Bilgisayarla Görme (ECCV) hakkında. ECCV. Zürih, İsviçre: Springer International Publishing. s. 154–169. Loper: ECCV: 2014.
  34. ^ "Farklılaştırılabilir Oluşturucu Aç". 2020-02-16. Arşivlendi 2017-07-24 tarihinde orjinalinden. Alındı 2 Mart 2020.
  35. ^ "Optik Akış için Bir Veritabanı ve Değerlendirme Metodolojisi". Arşivlendi 2019-07-27 tarihinde orjinalinden. Alındı 2 Mart 2020.
  36. ^ "MPI Sintel Akış Veri Kümesi". Arşivlendi 2019-07-29 tarihinde orjinalinden. Alındı 2 Mart 2020.
  37. ^ "HumanEva Veri Kümesi". Arşivlendi 2019-09-10 tarihinde orjinalinden. Alındı 2 Mart 2020.
  38. ^ "SURREAL Veri Kümesi". Arşivlendi 2020-01-16 tarihinde orjinalinden. Alındı 2 Mart 2020.
  39. ^ "Ortak açıklamalı İnsan Hareketi Veri Tabanı". Arşivlendi 2019-07-24 tarihinde orjinalinden. Alındı 2 Mart 2020.
  40. ^ "MPI FAUST Veri Kümesi". Arşivlendi 2019-08-11 tarihinde orjinalinden. Alındı 2 Mart 2020.
  41. ^ "Geometri İşleme Ödül Programları". Arşivlendi 2014-07-29 tarihinde orjinalinden. Alındı 2 Mart 2020.
  42. ^ "Amazon, 3D vücut modeli başlangıcı Body Labs'ı 50 milyon - 70 milyon ABD Doları karşılığında satın aldı". Arşivlendi 2019-12-17 tarihinde orjinalinden. Alındı 2 Mart 2020.
  43. ^ "Meshcapade". Arşivlendi 2020-01-16 tarihinde orjinalinden. Alındı 2 Mart 2020.

Dış bağlantılar