复制伪造是对图像的复制和粘贴特定贴片的操纵，并具有潜在的非法或不道德用途。法医伪造的法医方法的最新进展显示出在检测准确性和鲁棒性方面的成功越来越大。但是，对于具有高自相似性或强烈信号损坏的图像，现有算法通常会表现出效率低下的过程和不可靠的结果。这主要是由于低级视觉表示与高级语义概念之间的固有语义差距。在本文中，我们提出了一项最初的研究，该研究试图减轻复制移动伪造检测中的语义差距问题，并通过空间汇集当地矩不变式以用于中级图像表示。我们的检测方法将传统作品扩展到两个方面：1）我们首次将视野模型介绍到该领域，这可能意味着法医研究的新观点； 2）我们提出了一个单词到短语功能描述和匹配管道，涵盖了数字图像的空间结构和视觉显着性信息。广泛的实验结果表明，在克服语义差距引起的相关问题时，我们的框架优于最先进的算法。

图像取证是一个上升的话题，因为值得信赖的多媒体内容对于现代社会至关重要。像其他与视觉相关的应用一样，法医分析在很大程度上依赖于适当的图像表示。尽管很重要，但目前对这种表示的理论理解仍然有限，其关键作用的忽视程度不同。对于这个差距，我们试图从理论，实施和应用的角度研究以法医为导向的图像表示作为一个独特的问题。我们的工作始于基本原则的抽象，法医的表示应该满足，尤其是揭示了鲁棒性，可解释性和覆盖范围的关键性。在理论层面上，我们为取证的新表示框架提出了一个称为密​​集不变表示（dir）的新表示框架，该框架的特征是具有数学保证的稳定描述。在实现级别上，讨论了DIR的离散计算问题，并设计相应的准确和快速解决方案具有通用性质和恒定的复杂性。我们在密集域模式检测和匹配实验上演示了上述论点，从而提供了与最新描述符的比较结果。此外，在应用程序级别上，提出的DIR最初是在被动和主动取证中探索的，即复制移动伪造的检测和感知散列，在满足此类法医任务的要求方面表现出了好处。

本文的目的是通过提出一种新颖的方案，提高图像取证中复制伪造检测（CMFD）的准确性，主要贡献正在不断发展循环域覆盖（ECDC）算法。该方案集成了基于块和基于关键点的伪造检测方法。首先，从整个图像中提取逻辑极性空间和比例不变特征变换（SIFT）中的加速强大功能（SURF）。其次，采用广义2最近邻（G2NN）来获得大规模匹配的对。然后，采用随机样本共识（RANSAC）算法来滤除不匹配的对，从而允许粗略地位伪造区域。要更准确地展示这些伪造地区，我们提出了高效准确的ECDC算法呈现它们。该算法可以通过从联合演化的圆形域中提取块特征来找到满意的阈值区域，这些域在匹配对上以匹配的对。最后，应用形态学操作来优化检测到的伪造区域。实验结果表明，与其他最先进的CMFD方案相比，所提出的CMFD方案可以在各种攻击下实现更好的检测性能。

图像表示是计算机视觉和模式识别中的一个重要主题。它在一系列应用中扮演了了解视觉内容的基本作用。据报道，基于矩的图像表示在满足其由于其有益的数学特性而满足语义描述的核心条件，特别是几何不变性和独立性。本文介绍了对图像表示的正交矩的全面调查，涵盖了快速/准确计算，鲁棒性/不变性优化，定义扩展和应用程序的最新进步。我们还为各种广泛使用的正交瞬间创建一个软件包，并在同一基地中评估此类方法。提出的理论分析，软件实施和评估结果可以支持社区，特别是在开发新颖的技术和促进现实世界的应用方面。

兴趣点检测是计算机视觉和图像处理中最根本，最关键的问题之一。在本文中，我们对图像特征信息（IFI）提取技术进行了全面综述，以进行利益点检测。为了系统地介绍现有的兴趣点检测方法如何从输入图像中提取IFI，我们提出了IFI提取技术的分类学检测。根据该分类法，我们讨论了不同类型的IFI提取技术以进行兴趣点检测。此外，我们确定了与现有的IFI提取技术有关的主要未解决的问题，以及以前尚未讨论过的任何兴趣点检测方法。提供了现有的流行数据集和评估标准，并评估和讨论了18种最先进方法的性能。此外，还详细阐述了有关IFI提取技术的未来研究方向。

尽管提取了通过手工制作和基于学习的描述符实现的本地特征的进步，但它们仍然受到不符合非刚性转换的不变性的限制。在本文中，我们提出了一种计算来自静止图像的特征的新方法，该特征对于非刚性变形稳健，以避免匹配可变形表面和物体的问题。我们的变形感知当地描述符，命名优惠，利用极性采样和空间变压器翘曲，以提供旋转，尺度和图像变形的不变性。我们通过将等距非刚性变形应用于模拟环境中的对象作为指导来提供高度辨别的本地特征来培训模型架构端到端。该实验表明，我们的方法优于静止图像中的实际和现实合成可变形对象的不同数据集中的最先进的手工制作，基于学习的图像和RGB-D描述符。描述符的源代码和培训模型在https://www.verlab.dcc.ufmg.br/descriptors/neUrips2021上公开可用。

关键点匹配是多个图像相关应用的关键组件，例如图像拼接，视觉同时定位和映射（SLAM）等。基于手工制作和最近出现的深度学习的关键点匹配方法仅依赖于关键点和本地功能，同时在上述应用中丢失其他可用传感器（如惯性测量单元（IMU））的视觉。在本文中，我们证明IMU集成的运动估计可用于利用图像之间的关键点之前的空间分布。为此，提出了一种注意力制剂的概率视角，以自然地将空间分布集成到注意力图神经网络中。在空间分布的帮助下，可以减少用于建模隐藏特征的网络的努力。此外，我们为所提出的关键点匹配网络提出了一个投影损耗，它在匹配和未匹配的关键点之间提供了平滑的边缘。图像匹配在Visual Slam数据集上的实验表明了呈现的方法的有效性和效率。

Sparse local feature extraction is usually believed to be of important significance in typical vision tasks such as simultaneous localization and mapping, image matching and 3D reconstruction. At present, it still has some deficiencies needing further improvement, mainly including the discrimination power of extracted local descriptors, the localization accuracy of detected keypoints, and the efficiency of local feature learning. This paper focuses on promoting the currently popular sparse local feature learning with camera pose supervision. Therefore, it pertinently proposes a Shared Coupling-bridge scheme with four light-weight yet effective improvements for weakly-supervised local feature (SCFeat) learning. It mainly contains: i) the \emph{Feature-Fusion-ResUNet Backbone} (F2R-Backbone) for local descriptors learning, ii) a shared coupling-bridge normalization to improve the decoupling training of description network and detection network, iii) an improved detection network with peakiness measurement to detect keypoints and iv) the fundamental matrix error as a reward factor to further optimize feature detection training. Extensive experiments prove that our SCFeat improvement is effective. It could often obtain a state-of-the-art performance on classic image matching and visual localization. In terms of 3D reconstruction, it could still achieve competitive results. For sharing and communication, our source codes are available at https://github.com/sunjiayuanro/SCFeat.git.

Due to object detection's close relationship with video analysis and image understanding, it has attracted much research attention in recent years. Traditional object detection methods are built on handcrafted features and shallow trainable architectures. Their performance easily stagnates by constructing complex ensembles which combine multiple low-level image features with high-level context from object detectors and scene classifiers. With the rapid development in deep learning, more powerful tools, which are able to learn semantic, high-level, deeper features, are introduced to address the problems existing in traditional architectures. These models behave differently in network architecture, training strategy and optimization function, etc. In this paper, we provide a review on deep learning based object detection frameworks. Our review begins with a brief introduction on the history of deep learning and its representative tool, namely Convolutional Neural Network (CNN). Then we focus on typical generic object detection architectures along with some modifications and useful tricks to improve detection performance further. As distinct specific detection tasks exhibit different characteristics, we also briefly survey several specific tasks, including salient object detection, face detection and pedestrian detection. Experimental analyses are also provided to compare various methods and draw some meaningful conclusions. Finally, several promising directions and tasks are provided to serve as guidelines for future work in both object detection and relevant neural network based learning systems.

近年来，已经产生了大量的视觉内容，并从许多领域共享，例如社交媒体平台，医学成像和机器人。这种丰富的内容创建和共享引入了新的挑战，特别是在寻找类似内容内容的图像检索（CBIR）-A的数据库中，即长期建立的研究区域，其中需要改进的效率和准确性来实时检索。人工智能在CBIR中取得了进展，并大大促进了实例搜索过程。在本调查中，我们审查了最近基于深度学习算法和技术开发的实例检索工作，通过深网络架构类型，深度功能，功能嵌入方法以及网络微调策略组织了调查。我们的调查考虑了各种各样的最新方法，在那里，我们识别里程碑工作，揭示各种方法之间的联系，并呈现常用的基准，评估结果，共同挑战，并提出未来的未来方向。

小天体的任务在很大程度上依赖于光学特征跟踪，以表征和相对导航。尽管深度学习导致了功能检测和描述方面的巨大进步，但由于大规模，带注释的数据集的可用性有限，因此培训和验证了空间应用程序的数据驱动模型具有挑战性。本文介绍了Astrovision，这是一个大规模数据集，由115,970个密集注释的，真实的图像组成，这些图像是过去和正在进行的任务中捕获的16个不同物体的真实图像。我们利用Astrovision开发一组标准化基准，并对手工和数据驱动的功能检测和描述方法进行详尽的评估。接下来，我们采用Astrovision对最先进的，深刻的功能检测和描述网络进行端到端培训，并在多个基准测试中表现出改善的性能。将公开使用完整的基准管道和数据集，以促进用于空间应用程序的计算机视觉算法的发展。

现有方法以非可分子点检测关键点，因此它们不能直接通过背部传播优化关键点的位置。为解决此问题，我们呈现了一个可差异的关键点检测模块，其输出精确的子像素键点。然后提出了再分断损耗直接优化这些子像素键点，并且呈现了分散峰值损耗以获得准确的关键点正则化。我们还以子像素方式提取描述符，并通过稳定的神经输注误差丢失训练。此外，轻量化网络被设计用于关键点检测和描述符提取，其可以在商业GPU上以每秒95帧运行为95帧。在同性记估计，相机姿态估计和视觉（重新）定位任务中，所提出的方法通过最先进的方法实现了相同的性能，而大大减少了推理时间。

随着对手工卫生的需求不断增长和使用的便利性，掌上识别最近具有淡淡的发展，为人识别提供了有效的解决方案。尽管已经致力于该地区的许多努力，但仍然不确定无接触棕榈污染的辨别能力，特别是对于大规模数据集。为了解决问题，在本文中，我们构建了一个大型无尺寸的棕榈纹数据集，其中包含了来自1167人的2334个棕榈手机。为了我们的最佳知识，它是有史以来最大的非接触式手掌形象基准，而是关于个人和棕榈树的数量收集。此外，我们提出了一个名为3DCPN（3D卷积棕榈识别网络）的无棕榈识别的新型深度学习框架，它利用3D卷积来动态地集成多个Gabor功能。在3DCPN中，嵌入到第一层中的新颖变体以增强曲线特征提取。通过精心设计的集合方案，然后将低级别的3D功能卷积以提取高级功能。最后在顶部，我们设置了基于地区的损失功能，以加强全局和本地描述符的辨别能力。为了展示我们方法的优越性，在我们的数据集和其他流行数据库同济和IITD上进行了广泛的实验，其中结果显示了所提出的3DCPN实现最先进的或可比性的性能。

Automatically identifying feature correspondences between multimodal images is facing enormous challenges because of the significant differences both in radiation and geometry. To address these problems, we propose a novel feature matching method, named R2FD2, that is robust to radiation and rotation differences.Our R2FD2 is conducted in two critical contributions, consisting of a repeatable feature detector and a rotation-invariant feature descriptor. In the first stage, a repeatable feature detector called the Multi-channel Auto-correlation of the Log-Gabor is presented for feature detection, which combines the multi-channel auto-correlation strategy with the Log-Gabor wavelets to detect interest points with high repeatability and uniform distribution. In the second stage, a rotation-invariant feature descriptor is constructed, named the Rotation-invariant Maximum index map of the Log-Gabor, which consists of two components: fast assignment of dominant orientation and construction of feature representation. In the process of fast assignment of dominant orientation, a Rotation-invariant Maximum Index Map is built to address rotation deformations. Then, the proposed RMLG incorporates the rotation-invariant RMIM with the spatial configuration of DAISY to depict a more discriminative feature representation, which improves RMLGs resistance to radiation and rotation variances.

特征提取和匹配是许多计算机视觉任务的基本部分，例如2D或3D对象检测，识别和注册。众所周知，2D功能提取和匹配已经取得了巨大的成功。不幸的是，在3D领域，由于描述性和效率低下，目前的方法无法支持3D激光雷达传感器在视觉任务中的广泛应用。为了解决此限制，我们提出了一种新颖的3D特征表示方法：3D激光点云的线性关键点表示，称为link3d。 Link3D的新颖性在于它完全考虑了LiDar Point Cloud的特征（例如稀疏性，场景的复杂性），并用其强大的邻居键盘来表示当前关键点，从而对当前关键点的描述提供了强烈的约束。提出的链接3D已在两个公共数据集（即Kitti，Steven VLP16）上进行了评估，实验结果表明，我们的方法在匹配性能方面的最先进表现都大大优于最先进的方法。更重要的是，Link3D显示出出色的实时性能（基于LIDAR的频率10 Hz）。 Link3D平均仅需32毫秒即可从64射线激光束收集的点云中提取功能，并且仅需大约8毫秒即可匹配两次LIDAR扫描，当时用Intel Core i7 @2.2 GHz处理器执行笔记本。此外，我们的方法可以广泛扩展到各种3D视觉应用。在本文中，我们已将Link3D应用于3D注册，LiDAR ODOMETIRE和放置识别任务，并与最先进的方法相比实现了竞争成果。

Single-frame InfraRed Small Target (SIRST) detection has been a challenging task due to a lack of inherent characteristics, imprecise bounding box regression, a scarcity of real-world datasets, and sensitive localization evaluation. In this paper, we propose a comprehensive solution to these challenges. First, we find that the existing anchor-free label assignment method is prone to mislabeling small targets as background, leading to their omission by detectors. To overcome this issue, we propose an all-scale pseudo-box-based label assignment scheme that relaxes the constraints on scale and decouples the spatial assignment from the size of the ground-truth target. Second, motivated by the structured prior of feature pyramids, we introduce the one-stage cascade refinement network (OSCAR), which uses the high-level head as soft proposals for the low-level refinement head. This allows OSCAR to process the same target in a cascade coarse-to-fine manner. Finally, we present a new research benchmark for infrared small target detection, consisting of the SIRST-V2 dataset of real-world, high-resolution single-frame targets, the normalized contrast evaluation metric, and the DeepInfrared toolkit for detection. We conduct extensive ablation studies to evaluate the components of OSCAR and compare its performance to state-of-the-art model-driven and data-driven methods on the SIRST-V2 benchmark. Our results demonstrate that a top-down cascade refinement framework can improve the accuracy of infrared small target detection without sacrificing efficiency. The DeepInfrared toolkit, dataset, and trained models are available at https://github.com/YimianDai/open-deepinfrared to advance further research in this field.

We introduce a lightweight network to improve descriptors of keypoints within the same image. The network takes the original descriptors and the geometric properties of keypoints as the input, and uses an MLP-based self-boosting stage and a Transformer-based cross-boosting stage to enhance the descriptors. The enhanced descriptors can be either real-valued or binary ones. We use the proposed network to boost both hand-crafted (ORB, SIFT) and the state-of-the-art learning-based descriptors (SuperPoint, ALIKE) and evaluate them on image matching, visual localization, and structure-from-motion tasks. The results show that our method significantly improves the performance of each task, particularly in challenging cases such as large illumination changes or repetitive patterns. Our method requires only 3.2ms on desktop GPU and 27ms on embedded GPU to process 2000 features, which is fast enough to be applied to a practical system.

玻璃在我们的日常生活中非常普遍。现有的计算机视觉系统忽略了它，因此可能会产生严重的后果，例如，机器人可能会坠入玻璃墙。但是，感知玻璃的存在并不简单。关键的挑战是，任意物体/场景可以出现在玻璃后面。在本文中，我们提出了一个重要的问题，即从单个RGB图像中检测玻璃表面。为了解决这个问题，我们构建了第一个大规模玻璃检测数据集（GDD），并提出了一个名为GDNet-B的新颖玻璃检测网络，该网络通过新颖的大型场探索大型视野中的丰富上下文提示上下文特征集成（LCFI）模块并将高级和低级边界特征与边界特征增强（BFE）模块集成在一起。广泛的实验表明，我们的GDNET-B可以在GDD测试集内外的图像上达到满足玻璃检测结果。我们通过将其应用于其他视觉任务（包括镜像分割和显着对象检测）来进一步验证我们提出的GDNET-B的有效性和概括能力。最后，我们显示了玻璃检测的潜在应用，并讨论了可能的未来研究方向。

近年来，机器人社区已经广泛检查了关于同时定位和映射应用范围内的地点识别任务的方法。这篇文章提出了一种基于外观的循环闭合检测管道，命名为“fild ++”（快速和增量环闭合检测） .First，系统由连续图像馈送，并且通过通过单个卷积神经网络通过两次，通过单个卷积神经网络来提取全局和局部深度特征。灵活，分级导航的小世界图逐步构建表示机器人遍历路径的可视数据库基于计算的全局特征。最后，每个时间步骤抓取查询映像，被设置为在遍历的路线上检索类似的位置。遵循的图像到图像配对，它利用本地特征来评估空间信息。因此，在拟议的文章中，我们向全球和本地特征提取提出了一个网络与我们之前的一个网络工作（FILD），而在生成的深度本地特征上采用了彻底搜索验证过程，避免利用哈希代码。关于11个公共数据集的详尽实验表现出系统的高性能（实现其中八个的最高召回得分）和低执行时间（在新学院平均22.05毫秒，这是与其他国家相比包含52480图像的最大版本） - 最艺术方法。

在许多计算机视觉管道中，在图像之间建立一组稀疏的关键点相关性是一项基本任务。通常，这转化为一个计算昂贵的最近邻居搜索，必须将一个图像的每个键盘描述符与其他图像的所有描述符进行比较。为了降低匹配阶段的计算成本，我们提出了一个能够检测到每个图像处的互补关键集的深度提取网络。由于仅需要在不同图像上比较同一组中的描述符，因此匹配相计算复杂度随集合数量而降低。我们训练我们的网络以预测关键点并共同计算相应的描述符。特别是，为了学习互补的关键点集，我们引入了一种新颖的无监督损失，对不同集合之间的交叉点进行了惩罚。此外，我们提出了一种基于描述符的新型加权方案，旨在惩罚使用非歧视性描述符的关键点的检测。通过广泛的实验，我们表明，我们的功能提取网络仅在合成的扭曲图像和完全无监督的方式进行训练，以降低匹配的复杂性，在3D重建和重新定位任务上取得了竞争成果。