CV界的明星人物们和他们的主页地址

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【转载】CV界的明星人物们

原文出处：http://www.bfcat.com/index.php/2013/07/cv-star/

今天在cvchina论坛上看到的一篇帖子，总结了当前CV界最火的一些人。列举的比较全面了。bfcat还想补充几个，加在后面了。

CV人物1：Jianbo Shi史建波毕业于UC Berkeley，导师是Jitendra Malik。其最有影响力的研究成果：图像分割。其于2000年在PAMI上多人合作发表”Normalized cuts and image segmentation”。这是图像分割领域内最经典的算法。主页：www.cis.upenn.edu/~jshi/ 和www.cs.cmu.edu/~jshi/

（补充：Jianbo Shi还有一个经典的工作就是KLT点跟踪算法，虽然KLT三个字母里面没有他的名字，但是这篇文章确实是源于他的经典论文：Good Features To Track）。

CV人物2：Kristen Grauman毕业于MIT，导师是Trevor Darrell。其最有影响力的研究成果：Pyramid Match Kernel，用于图像匹配。她和Darrell在2005年CVPR合作发表了”The Pyramid Match Kernel: Discriminative Classification with Sets of Image Features”。金字塔匹配核函数可快速搜索两个特征集合之间匹配的特征，可应用于图像匹配、物体识别，是该领域经典算法之一。2011年Marr奖得主。主页：www.cs.utexas.edu/~grauman/

CV人物3：Irfan Essa现任教于Georgia Tech佐治亚理工大学，毕业于MIT，其最有影响力的研究成果：人脸表情识别。Essa和Alex Penland 在1997年PAMI合作发表了”Coding, analysis, interpretation, and recognition of facial expression”, 结合了几何模型和面部肌肉无力模型，用来描述脸部结构。主页：www.ic.gatech.edu/people/irfan-essa

CV人物4：Matthew Turk毕业于MIT，最有影响力的研究成果：人脸识别。其和Alex Pentland在1991年发表了”Eigenfaces for Face Recognition”.该论文首次将PCA（Principal Component Analysis）引入到人脸识别中，是人脸识别最早期最经典的方法，且被人实现，开源在OpenCV了。主页：www.cs.ucsb.edu/~mturk/

CV人物5：David Lowe毕业于斯坦福大学，导师是Thomas Binfold，最有影响力的研究成果：SIFT。他是SIFT特征点检测的发明人。由于SIFT具有对于图像平移、旋转和尺度变化不变性的优点，使得SIFT成为近十年来最流行的图像特征点检测方法，被广泛用于图像匹配、物体识别、分类等领域。主页：http://www.cs.ubc.ca/~lowe/

CV人物6：Pascal Fua毕业于Orsay，导师是O.D.Faugera。最有影响力的研究成果：立体视觉。其在1993年发表了”A parallel stereo algorithm that produces dense depth maps and preserves image features”,提出了利用相关性来估计dense深度图的快速并行立体视觉算法，是立体视觉领域内经典算法之一。主页：http://cvlab.epfl.ch/~fua/ 和 http://people.epfl.ch/pascal.fua

CV人物7：Luc Van Gool毕业于Katholieke Universiteit Leuven.最有影响力的研究成果：图像特征点检测和摄像机标定。Gool等发明的Surf(speeded up robust features)是除SIFT外，应用最广泛的特征点检测算法，surf具有提取速度更快、维度更低的优点，也被广泛用于物体检测、识别等。Opencv开源。Marc Pollefeys, Koch和Goolz 1999年IJCV上发表了”self-calibration and metric reconstruction in spite of varying and unknown intrinsic camera parameters”,是摄像机自标定领域内最经典论文，并获1998年Marr奖。主页：http://www.vision.ee.ethz.ch/~vangool/

CV人物8：Michal Irani毕业于Hebrew大学，最有影响力的研究成果：超分辨率。她和Peleg于1991年在Graphical Models and Image Processing发表了”Improving resolution by image registration”,提出了用迭代的、反向投影的方法来解决图像放大的问题，是图像超分辨率最经典的算法。我在公司实现的产品化清晰化增强算法就参考了该算法思想哈哈。主页：http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~irani/

CV人物9： Jean Ponce毕业于Paris Orsay,最有影响力的研究成果：计算机视觉教育、物体识别。他和David Forsyth合写的”Computer Vision: A Modern Approach”被视为现代计算机视觉领域最经典教科书之一。其近年来的研究重点是物体识别，是Spatial Pyramid Matching算法发明人之一，比起之前广泛使用的bag-of-words方法相比，该方法考虑了一些局部特征之间的空间关系，因此更有效地描述物体特征。是目前最普遍使用的算法之一。主页：http://www.di.ens.fr/~ponce/

CV人物10： Andrew Blake毕业于Edinburgh，最有影响力的研究成果：目标跟踪、图像分割、人体姿态跟踪与分析。他是世界知名CV专家，两次荣获ECCV最佳论文奖和1次Marr奖。他和Michael Isard在1998年IJCV中合写的”Condensation—conditional density propagation for visual tracking”，将粒子滤波器用于目标跟踪，该领域的经典论文。二人1998年合写的另一篇”Active Contours”是图像分割领域经典算法，该算法用spline函数，通过最小化能量函数，使得样条逼近物体轮廓，在该算法基础上，衍生出了著名的Active shape model。Blake领导的微软剑桥研究院在人体姿态跟踪与分析上去的突破，用于Kinect中。主页：http://research.microsoft.com/~ablake

CV人物11： Antonio Criminisi毕业于牛津大学，导师是Andrew Zisserman 和Ian Reid。最有影响力的研究成果：Image Inpainting.他在2004年发表”Region filling and object removal by exemplar-based image inpainting”，该方法用于去除图像中大的遮挡物或小的刮痕，结合了采样纹理生成和结构传递的图像修补技术，获得不错效果。主页：http://research.microsoft.com/en-us/people/antcrim/

CV人物12： Paul Viola毕业于MIT，研究领域：目标检测；最有影响力的研究成果：人脸检测；他和Michael Jones在2001年CVPR发表了”Rapid object detection using a boosted cascade of simple features”，真正意义上解决了人脸检测的问题，并开启了boosting算法的一个时代，很多学者受到boosting cascade算法的影响，扩展了该算法的应用领域，牛逼的影响力。主页：http://research.microsoft.com/en-us/um/people/viola/

CV人物13： Henry Rowley毕业于CMU，导师：Takeo Kanade；研究领域：大规模图像识别和机器学习；最有影响力的研究成果：人脸检测；他使用人工神经网络用于人脸检测，该算法是Paul Viola的boosting cascade人脸检测算法出现前，最经典的人脸检测算法。主页：http://www.cs.cmu.edu/~har/

CV人物14： Dorin Comaniciu毕业于Rutgers；最有影响力的研究成果：目标跟踪、图像分割；他在2000年发表了”Real-time tracking of non-rigid objects using mean shift”。该算法首次将mean shift用于目标跟踪，并在2002年PAMI发表了”Mean shift: A robust approach toward feature space analysis”，并将Meanshift拓展应用于图像分割中。主页：http://coewww.rutgers.edu/riul/FORMER/comanici/

CV人物15： Henry Schneiderman毕业于CMU，导师：Takeo Kanade；研究领域：目标检测和识别；最有影响力的研究成果：目标检测；他在2000年CVPR上发表了”A statistical method for 3D object detection applied to faces and cars”。该算法采用多视角训练样本，可用于检测不同视角下的物体，如人脸和车，是第一个能够检测侧脸的算法。他创建了PittPatt公司，后被Google收购。主页：http://www.cs.cmu.edu/~hws/

CV人物16： William T. Freeman毕业于MIT；研究领域：应用于CV的ML、可视化感知的贝叶斯模型、计算摄影学；最有影响力的研究成果：图像纹理合成；Alex Efros和Freeman在2001年SIGGRAPH上发表了”Image quilting for texture synthesis and transfer”，其思想是从已知图像中获得小块，然后将这些小块拼接mosaic一起，形成新的图像。该算法是图像纹理合成中经典中的经典。主页：http://people.csail.mit.edu/billf/

CV人物17： Fei-Fei Li李菲菲，毕业于Caltech；导师：Pietro Perona；研究领域：Object Bank、Scene Classification、ImageNet等；最有影响力的研究成果：图像识别；她建立了图像识别领域的标准测试库Caltech101/256。是词包方法的推动者。主页：http://vision.stanford.edu/~feifeili/

CV人物18：Jitendra Malik毕业于斯坦福大学；导师：Thomas O. Binford；研究领域：轮廓检测、图像/视频分割、图形匹配、目标识别等；最有影响力的研究成果：边缘检测、图像分割和形状匹配；Malik培养了众多牛人，牛人的导师，你说牛不牛。培养了Alexie Efros, Jianbo Shi, Paul Debevec, Pietro Perona, Serge J.Belongie, Yair Weiss等知名专家。主页：http://www.cs.berkeley.edu/~malik/

CV人物19：Alexie Efros毕业于Berkeley大学；导师：Jitendra Malik；研究领域：Qualitative Reasoning for Image Understanding、Building the Visual Memex等；最有影响力的研究成果：图像纹理合成；他在1999年ICCV发表了”Texture Synthesis by non-parametric sampling”。该论文将MRF引入到纹理合成中。该方法最大限度保留了纹理的局部结构。主页：https://www.cs.cmu.edu/~efros/

CV人物20：Andrew Zisserman毕业于剑桥大学；最有影响力的研究成果：视觉几何、目标识别、可视化搜索；他牛逼了，三次获得Marr奖。是CV界权威中的权威。搞CV的人没读过他的多视几何学一书，枉为搞CV的。我2007年起，花了2年时间阅读、编码实现了其中所有两视几何学内容。主页：http://www.robots.ox.ac.uk/~az/

CV人物21：Ian D. Reid毕业于牛津大学；最有影响力的研究成果：目标跟踪；他在2007年PAMI发表了”MonoSLAM: real-time single camera SLAM”，是跟踪和机器人导航领域经典论文。在2011年CVPR上，和Ben Benfold发表了”Stable Multi-Target Tracking in Real-time survillance video”。主页：http://www.robots.ox.ac.uk/~ian/

CV人物22：Alan L. Yuille毕业于剑桥大学；导师：S.W. Hawking；最有影响力的研究成果：人脸检测和跟踪；他在1992年IJCV发表了”Feature Extraciton from Faces Using Deformable Templates”.该论文首次用可变形模板来描述人脸的特征，如眼睛、嘴巴等。主页：http://www.stat.ucla.edu/~yuille/

CV人物23：David Forsyth毕业于牛津大学；最有影响力的研究成果：计算机视觉教育、三维重建、图像与语义信息；他与Jean Ponce合写的”Computer Vision: A Modern Approach”是经典CV教材啊，当初我可是仔细研读、编码实现了的。1993年因论文”Extracing Projective Structure from Single Perspective Views of 3D Point Sets”，而获得Marr奖。主页：http://luthuli.cs.uiuc.edu/~daf/

CV人物24：Ram Nevatia毕业于斯坦福大学；导师Thomas O. Binford；最有影响力的研究成果：物体几何形状描述，人体检测与跟踪；他的关于三维物体的广义圆柱体形状的描述，是早期物体识别经典研究方法之一。主页：http://iris.usc.edu/people/nevatia/index.html

CV人物25：Paul Debevec毕业于Berkeley大学；导师：Jitendra Malik；研究成果：HDR、IBR；他是知名的将CV和CG结合研究的牛人。很多成果应用于好莱坞电影中。他发明了light stage人脸捕捉重建技术，是基于他在2000年SIGGRAPH上的研究成果发展起来的，被用于Avatar等电影。他因此技术，和合作者获得2009年奥斯卡科学和工程奖。主页：http://www.pauldebevec.com/或http://ict.debevec.org/~debevec/

CV人物26：David Kriegman毕业于斯坦福大学；导师：Thomas O. Binford；最有影响力的研究成果：人脸识别；他在1997年PAMI发表了”Eigenfaces vs. fisherfaces: recognition using class specific linear projection”，将Fisher线性判决用于人脸识别。主页：http://cseweb.ucsd.edu/~kriegman/

CV人物27：Michael J. Black毕业于纽约大学；最有影响力的研究成果：人的姿态估计和跟踪；他在2000年ECCV上发表了”Stochastic tracking of 3d human figures using 2d image motion”，从单个视频中估算和跟踪人体各个部分的三维姿态。2010年，他因此论文获得ECCV Koenderink奖。主页：http://cs.brown.edu/~black/

CV人物28：Carlo Tomasi毕业于CMU；导师Takeo Kanade;最有影响力的研究成果：1998年ICCV发表的双边滤波”Bilateral filtering for gray and color images”。2000年IJCV发表的”The earth mover’s distance as a metric for image retrieval”,该论文将EMD(earth mover’s distance)用于度量由不同图像形成的分布，如颜色、纹理，之间的相似程度，并依据此来实现图像检索，检索结果优于分布直方图。目标跟踪，著名的K-L-T tracking算法中的T就是Tomasi。主页：http://www.cs.duke.edu/~tomasi/

CV人物29：Larry S. Davis毕业于马里兰大学；最有影响力的研究成果：视频监控；Davis等人实现的W4实时视频监控系统，是最早的能够实时户外人体检测、跟踪和行为分析的视频监控系统。主页：http://www.umiacs.umd.edu/~lsd/

CV人物30：Marc Pollefeys毕业于Katholieke Universiteit Leuven；做摄像机标定的人不知道他，我就鄙视你了。Pollefeys,Koch和Gool在1999年IJCV上发表了”Self-Calibration and metric reconstruction inspite of varying and unknown intrinsic camera parameters”，是摄像机自标定最经典论文，因此获得1993年Marr奖。2007年俺仔细学习了其主页提供的CV的ppt课程。主页：http://www.cs.unc.edu/~marc/

CV人物31： Richard Szeliski毕业于CMU，导师Takeo Kanade和Geoff Hinton。其编写的这本书不错<Computer Vision: Algorithms and Applications>，详见http://szeliski.org/Book/主页：http://research.microsoft.com/en-us/um/people/szeliski/

下面是补充的

CV人物32： Takeo Kanade（金出武雄），应该是和J. Malik齐名的CV界泰斗级人物。KLT跟踪里的K，就是他。上面介绍的人物中，也有4个人都是他的学生。是CMU的教授。他现在已经发表了几百篇文章，持有数十项专利。他曾经获得过一次Marr奖和两次 Longuet-Higgins 奖。他的代表作除了LK稀疏光流算法外，还有用于3D场景分析的TK 分解法。以及基于神经网络的人脸检测。他的个人主页：http://www.ri.cmu.edu/person.html?person_id=136

CV人物33：Pedro Felzenszwalb（会读他的姓的请举手），是最近一些年势头非常猛的一位明星级人物。他于1999年毕业于康奈尔大学。2001年获得MIT硕士学位，2003年获得MIT博士学位（神速啊）。他的代表作有好几个，一个是基于图的分割，graph-based segmentation，速度快，效果好，已经成为经典算法之一。另外就是他在行人检测方面的杰出贡献，他提出的LSVM以及part based model，让他获得了PASCAL目标识别大赛的数次冠军。个人主页：http://cs.brown.edu/~pff/

CV人物34：Thomas Brox，现在是德国freiburg大学的教授。曾经在J. Malik手下做过两年Ph.D. 他最著名的工作是基于变分框架的光流算法。High accuracy optical flow estimation based on a theory for warping，这篇文章是2004年ECCV最佳论文，也成为了稠密光流计算的经典算法。后来，他又在PAMI上发表了一篇针对大运动的光流估计算法，将特征点匹配作为约束加入了能量函数中。他还在视频目标分割领域作出了杰出贡献。个人主页：http://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/brox/index.html

2013/.年07/.26

【转载】天下第一铭汤晓鸥：“五篇CVPR/ICCV，就毫不犹豫的把妹妹嫁给了他”

网址：http://vip.book.sina.com.cn/book/chapter_76425_46784.html
2003年3月8日，陪秋梅过了最后一个属于我们二人世界的妇女节（一直觉得妇女节比情人节重要），第二天，我们安静的二人世界就变成了吵闹的三口之家。新来的第三者白白胖胖，叫铭铭，是在香港威尔士亲王医院10层楼的产科病房出生的。铭铭出生的那天，11层楼住进了一个特殊的病人，说是肺病。可是我们那几天太高兴了，根本没注意。过了两天医生叫我们去他办公室问我们要不要提前出院，因为楼上有个传染病人。我们觉得还有很多东西要和护士学，肺炎也没什么可怕的，不想早出院。等我们回到病房，发现一个层楼的新任妈妈都在收拾行李,已经走的差不多了。我们才明白问题很严重。回家后的两个多月，再没敢带铭铭出门一步。后来才知道11层的病人是香港第一例SARS

铭铭的全名叫汤之铭，是佛教大师南怀瑾先生起的名字。一直觉得是老先生取的名字保佑了铭铭。名字是老先生根据2000多年前的一部畅销书《大学》里面的典故起的。经历了SARS的苦其心志，又有老先生的保佑, 我一直觉得天将降大任于铭铭，常和秋梅讲，铭铭将来很可能成就“天下第一铭”。真是想什么来什么，果然四个月大时，就显灵了。
那时我父母第一次从国内来看铭铭，第二天就要到了，可是我们一直在为一件很头疼的事伤脑筋，铭铭已经14天没大便了，看了几次医生，都说孩子活蹦乱跳的没问题，可能消化太好，听医生讲14 天可能是香港地区的纪录了，不知是不是华南地区纪录。不管怎样说，我儿子有了他自己的第一个地区级纪录了，可惜后来再没能破此纪录，最多一次才四天，可能上次太难受了，看来铭铭也不傻，不愿为虚名太苦了自己。好在我父母来的头一天，问题解决了。父母来了后抱着铭铭说，这孩子没照片上看着胖了，怎么这么轻，我当时后悔不已，不该逼铭铭做他不愿意做的事，否则铭铭至少比头一天重一倍。这孩子其实用心良苦。

铭铭六个月大的时候，妈妈的假期结束了，不得不回北京工作了。铭铭当然毫不犹豫地决定跟妈妈走（主要是从他的哭声中判断的），这样我又开始了对微软亚洲研究院的经久不息的访问。可能是访问实在太频了，结果我访问的媒体计算组的主任，时任研究院副院长的张宏江问我愿不愿意接管他的媒体计算组，还没等我们开始谈条件，没过多久，研究院重组，宏江成了新成立的工程院院长，另一位副院长Harry(沈向洋)成了研究院新院长。Harry好像觉得我来管媒体计算组不大合适。我也没问为啥。过了没多久，一个周三的下午，Harry突然来电邮说想和我谈谈。原来Harry想找我接管他自己的视觉计算组，又觉得对不起媒体计算组，所以干脆将两个组合并成一个，问我愿不愿带。我第二天就答应了，Harry也怕夜长梦多，隔天我们就把很多细节敲定了，没有经过任何面试，我就在几天之内成了研究院的人了。周六，我就买了房子。那一周，感觉上像两个恋人生怕对方反悔而匆匆领了结婚证。

我当然不会反悔，我对研究院其实爱慕已久，研究院在我心里很像铭铭，大有天下第一铭的气势。我一直觉得Bill一生中做了两个了不起的决定，第一是和IBM签了DOS协议，第二就是建立了微软亚洲研究院。当然，有些同学可能不同意这种说法，我有时也想，和世界上最大的计算机公司签约怎么能和同世界上最大的国家签约相比呢，所以也许建立了亚洲研究院应该更重要。

北京的学校差不多集中了中国十几亿人中最优秀的人才。研究院是中国唯一的一所由跨国公司成立的从事基础研究的地方。和国外一流研究机构相比，研究院近水楼台；和国内的一流研究院比，亚洲研究院具有国际一流的理念和管理模式；和IBM 及Google 在中国的研究院比，亚洲研究院从事基础研究而不是产品开发。这样独树一帜的地位，天下无双。

其后果自然是人才的高度集中。其程度让我想起了中国科学技术大学和麻省理工学院(MIT)。三个地方的人都挺好，却不太一样。说起来上世纪80年代的科大最难进，因为她只看高考成绩，没什么别的好说的。这样的后果是人才比较同质化，大家的长处都差不多，学生都很像运动员，会比赛，但缺少解决实际问题的能力。MIT就好申请多了，允许书面申请，这样即使某一方面较弱也可以申诉，强调自己的强项。课外活动有超常的地方也可以加分不少。微软亚洲研究院就更好进了，不但有书面申请，还可以当面申诉（面试），有机会全面表现自己。当然，全面表现的后果也很严重，就是进去以后要全面兑现。研究能力，编程能力，写作能力，吹牛能力，缺一不可。

视觉计算组的同事就具有这样的特性，感觉和他们在一起，没有什么题目做不出来的。所以我又想起了铭铭，总感觉和铭铭在一起的时间太少，想把每一分钟都记录下来，结果照了大量照片。于是很自私地号召大家做照片管理方面的研究，就有了我们在SIGCHI 上的第一篇长论文。接着为了更方便地把照片中的人像一次从多张照片中分割出来，又做了多图分割的题目。为了快速方便地查找图像，我们做了实时图像检索技术。为了找到更多有趣的应用，又用人脸检测和照片管理技术做了一个将真人头像植入卡通图片的技术，于是很容易的用铭铭的照片将“小兵张嘎”动画图片系列变成了“小兵汤嘎”。我在研究院和一些高校做报告时经常把我们的研究课题总结为“下一代”图象处理技术，因为我们的技术多是应用在我们“下一代”儿童的照片上。

铭铭的照片经常用在视觉计算组的各种实验数据里，成了组里最受欢迎的形象模特

我们做的一些好玩的技术已经开始影响微软的图像管理和搜索产品开发。在计算机研究领域有个矛盾，要想在实际产品中应用，一项技术必需简单实用，要想发表文章，这项技术又必需显得复杂深奥。要想既像Google那样做出实用产品，又像MIT那样在顶级会议发表文章，就要付出更多辛苦。作为一个做基础研究的地方，我们对在顶级会议发表文章的重视程度和MIT没有什么区别。在过去三年中，我们在一流的计算机视觉会议（ICCV , CVPR , ECCV ）发表了60多篇论文。至少在数量上已差不多“天下第一铭”。我常讲做研究就像比武论剑一样,要论剑就要到华山论剑,如果你一定要去太行山论剑, 去挺进大别山，那别人只能当你是游击队, 永远也别想成正规军。在计算机视觉领域，农村是永远也包围不了城市的。华山以外，很难论出好剑。

发这些论文的另外一个好处是吸引了很多好学生，这些年我见过很多非常优秀的学生，有些已不能用优秀来形容，只能说是天才。晓刚是我见到的第一个天才学生，在硕士阶段就发表了五篇CVPR/ICCV。他的才华和人品如此出众，以至于我毫不犹豫地将妹妹嫁给了他。后来我的另一个天才级学生达华发表了更多的文章，可是我已经没有妹妹可以再嫁了。好在最近的一个天才级学生靖宇，来的时候就有女朋友了。靖宇编程打字的速度是如此之快，以至于我看不清他在键盘上快速移动的手。这三个学生共同特点是都收到MIT 和斯坦福的全额奖学金。晓刚和达华去了MIT, 靖宇选择了斯坦福。我有种感觉，将来他们都会非常成功，成为各自领域的“天下第一铭”。我有种感觉，他们会越来越多。我更有种感觉，铭铭不属于他们。

铭铭让我自豪的地方也很多。比如铭铭长的很漂亮。这不是我一个人说了算，你可以去问晓晓，桃桃，月月，同同，扬扬，希希，。。。，。。。，我家院里每个四五岁大的小女孩儿都认为铭铭是她最好的朋友。铭铭四岁前所结交的女朋友（在幼儿园结识的不算）已超过他爸爸四十年艰苦努力的成果（在研究院结识的不算）。

可惜铭铭对学习的态度就像功夫熊猫阿波对面条的感觉，毫无兴趣。铭铭对面条的感觉倒像阿波对功夫的感觉，兴趣盎然。铭铭的人生理想和同龄孩子很不一样，不是做医生，警察，或宇航员，而是“吃饭，睡觉，做佳菲猫”。而且说到做到，铭铭唯一喜欢的课程是厨艺课。厨艺课老师Mariana也觉得铭铭是五岁孩子中厨艺最精湛的了。可惜和同龄孩子一起的时候，极少有比厨艺的时候，反倒是认字，背诗经常被拿出来做表演项目。为了培养铭铭对体育的兴趣，对艺术的热爱，及对中华民族的自豪感，秋梅和我一起带铭铭去看了奥运会开幕式。对于这场人类历史上最精彩最完美最盛大的演出，铭铭印象最深刻的是我在现场餐厅为他买的两根烤香肠。想起来那一定是这世界上代价最高的两根香肠了。

也许铭铭的血液里真的是流淌着面条汤？希望铭铭长大时，可以选择的已不只华山这一条路，总不能人人都上华山，太挤了，希望有更多的山可以上，有更多的路可以走。总得给铭铭这样不爱学习又厨艺精湛的孩子一条出路吧，但愿那条路不像面条一样弯延曲折。

秋梅近来常怪我乱讲天下第一铭，给讲坏了。我只好苦笑，怪自己当初求上帝的时候忘了说是正着数还是倒着数了。我就安慰秋梅说“在认字，背诗，音乐，数学，中文，英文，这几个小的方面，铭铭是比别人差一点，好吧，不只一点，差一节，一大节，我们可能也不用太担心，或许铭铭是想后发制人。”

秋梅温柔地看了我一眼，冷冷地说，“制谁呀！你看后面还有人么？”

作者介绍：汤晓鸥教授，是汤之铭的爸爸。1990年于中国科学技术大学获学士学位，1996年于麻省理工学院(MIT)获博士学位。现于香港中文大学信息工程系任终身教授。2005到2007年，于微软亚洲研究院担任视觉计算组主任。现任IEEE ICCV’09程序委员会主席 (Program Chair)及IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI)编委 (Associate Editor)。他的研究领域包括计算机视觉、模式识别、及视频处理。

晓鸥在亚洲研究院期间，被一致推选为研究院文工团团长，兼团委书记，连续三年出任研究院年度文艺晚会主持人，他的演艺生涯开始于研究院，也是在研究院达到顶峰，为此，他为自己起了个艺名叫“小o”，在研究院引起很大反响和误会，其正确发音应为Xiao Ou, 而不是“小圈”，“小圆”，“小饼”，“小豆”，“小球”，“小轮”，“小零”，或“小句号”。小o的名言是：“看事物要一分为二，任何事物都有两个方面，有可笑的一面，同时也有更可笑的一面”。他就是这样看着铭铭一天天长大。

注1，SIGCHI: Special Interest Group for Computer Human Interaction，是世界上人机交互领域最大的专业组织，这是一个多学科交叉的学术组织，包括计算机科学家、软件工程师、心理学家、交互设计人员、图形设计人员、社会学家和人类学家等等。大家共同理念是"设计有用且可用的技术是一个多学科交叉的过程，这一过程的恰当实施可以改变人们的生活"。

注2，ICCV: International Conference on Computer Vision，由IEEE主办的国际计算机视觉大会。作为世界顶级的学术会议，首届国际计算机视觉大会于1987年在伦敦揭幕，其后两年举办一届。2005年第10届ICCV在北京举行。

注3，CVPR: Computer Vision and Pattern Recognition, 由IEEE主办的国际计算机视觉与模式识别大会，它是计算机视觉领域最顶级的三大学术会议之一。

注4，ECCV: European Conference on Computer Vision，两年举办一次，是计算机视觉领域三大顶级学术会议之一。

注5，王晓刚：中国科大本科毕业，少年班第一名，郭沫若奖学金获得者，于香港中文大学取得硕士学位，现于麻省理工学院攻读博士学位。

注6，林达华：中国科大本科毕业，于香港中文大学取得硕士学位，获香港中文大学工程院优秀硕士论文奖（每年度全院只选一人），现于麻省理工学院攻读博士学位。

注7，崔靖宇：清华大学本科及硕士毕业，随汤晓鸥在研究院做了一年半的实习生，获微软学者奖学金，现于斯坦福大学攻读博士学位。

人人网来源：

来源：赖重远

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