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Dieser im Rahmen der Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) verliehene Preis ehrt wissenschaftliche Beiträge, die über Jahre hinweg einen signifikanten Einfluss auf das Forschungsfeld der Computer Vision ausgeübt haben.
Tübingen. 16. Juni 2020 – Michael J. Black, Direktor der Abteilung Perzeptive Systeme am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme und Distinguished Amazon Scholar, ist heute während der IEEE Konferenz Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) mit dem Longuet-Higgins Preis 2020 geehrt worden. Die CVPR ist eine der großen und namhaften Konferenzen der Forschungsgemeinschaft und findet dieses Jahr online bis zum 18. Juni statt.
Jedes Jahr vergibt die Jury der IEEE Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI) diesen Preis für Beiträge zur Forschung an Computer Vision, die sich über Jahre bewährt haben. Er zeichnet CVPR Publikationen von zehn Jahren zuvor aus, die einen signifikanten Einfluss auf die Forschungsgemeinschaft ausgeübt haben. Black erhält diesen Preis zusammen mit seinen früheren Studenten, Dr. Deqing Sun (Google) and Professor Stefan Roth (TU Darmstadt) für die Publikation “Secrets of optical flow estimation and their principles (2010)”.
“Ich fühle mich geehrt, mit so tollen Studenten und Kollegen wie Deqing und Stefan zusammen gearbeitet zu haben und ich danke der Jury, dass sie unsere Veröffentlichung ausgezeichnet hat”, sagt Black. Er ist bisher der einzige Wissenschaftler, der die drei Test-of-time-Preise der bedeutendsten Konferenzen der Computer Vision erhalten hat. Im Jahr 2010 wurde er mit dem Koenderink-Preis auf der European Conference on Computer Vision (ECCV), im Jahr 2013 mit dem Helmholtz-Preis auf der International Conference on Computer Vision (ICCV) ausgezeichnet.
Die Veröffentlichung beleuchtete die wissenschaftliche Fragestellung, wie Bewegung in Videosequenzen, oder auch der “Optische Fluss”, berechnet werden kann. Erschienen zur CVPR 2010, ist sie seitdem oft zitiert worden. Damals begutachteten die Wissenschaftler intensiv viele der dominierenden Methoden und Techniken zur Berechnung des Optischen Flusses mit dem Ziel, die Wichtigsten zu identifizieren. Sie fanden heraus, dass eine einfache Heuristik der Schlüssel zu Genauigkeit war. Indem sie diese Heuristik mit einer Formel umschrieben, konnten die Wissenschaftler diese verbessern und in einen grundlegenden Algorithmus zur Berechnung des Optischen Fluss einbauen. Sie schufen somit die Methode “Classic+NL”, die damals neuester Stand der Technik war.
Im Laufe des vergangenen Jahrzehnts hat Michael J. Black die Forschung an Computer Vision weiter vorangetrieben. Seit 2010 haben er und seine Abteilung 57 Publikationen im Rahmen der CVPR veröffentlicht.
Weiterführende Informationen:
Michael J. Black: https://ps.is.tuebingen.mpg.de/person/black CVPR 2020: http://cvpr2020.thecvf.com/ Longuet-Higgins Prize: https://www.thecvf.com/?page_id=534 Award-winning paper: http://www.cs.brown.edu/people/dqsun/pubs/cvpr_2010_flow.pdf Cyber Valley: https://cyber-valley.de/en Max Planck Institute for Intelligent Systems: https://is.mpg.de/ Amazon Science: https://www.amazon.science/ Deqing Sun: https://deqings.github.io/ Stefan Roth: https://www.visinf.tu-darmstadt.de/team_members/sroth/sroth.en.jsp