近日，国际学术期刊《International Journal of  Computer Vision》在线发表了我校信息科学与技术学院王菡子教授课题组取得的最新研究成果“Superpixel-guided Two-view  Deterministic Geometric Model Fitting”。IJCV是计算机科学领域最顶级的国际期刊之一，其影响因子为  8.222。该成果首次将超像素分割与模型拟合相融合以确定性地采样高质量的数据子集，用于解决复杂的几何模型拟合问题。

相比传统的模型拟合方法，王菡子教授课题组所提出的基于超像素的拟合方法能够确定性地得到稳定的拟合结果，避免了传统拟合方法存在的随机性。所提方法首先采用超像素包含的先验信息指导采样数据子集以初步生成模型假设集，然后提出新型模型假设更新策略用于提升所生成的模型假设的质量。该成果能够生成少数且高质量的模型假设，将传统采样算法的性能提升到了一个新的层次。另外，王菡子教授课题组还针对所生成的模型假设的特性，提出一种简单且有效的模型选择算法。该模型选择算法显著地提升传统的“拟合-去除”框架的鲁棒性和计算效率。

该论文的第一作者是厦大博士后肖国宝博士。该项研究得到了国家自然科学基金项目（项目批准号：U1605252、61702431、61472334、61571379）、澳大利亚ARC基金（项目批准号：DP130102524）项目等的资助。

全文链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s11263-018-1100-8

（信息科学与技术学院）