home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ vis-ftp.cs.umass.edu / vis-ftp.cs.umass.edu.tar / vis-ftp.cs.umass.edu / pub / Text / Rosenfeld / additional89.txt next >
Text File  |  1994-06-06  |  8KB  |  227 lines

  1.  
  2. Date: Mon, 20 Nov 89 14:54:39 EST
  3. From: flynn@pixel.cps.msu.edu (Patrick J. Flynn)
  4. Subject: Bibliography: IEEE 1989 SMC Conference
  5.  
  6. Here's a list of computer vision-related papers presented at the 1989
  7. IEEE SMC conference in Cambridge on November 15-17.  Apologies in
  8. advance for any omissions; I tried to be liberal in my criteria for
  9. deciding whether a paper is `computer vision-related' or not. 
  10.  
  11. S. Grossberg, Recent Results on Neural Network Architectures
  12. for Vision and Pattern Recognition, p. 1.
  13.  
  14. F. Arman, B. Sabata, and J.K. Aggarwal, Hierarchical Segmentation
  15. of 3-D Range Images, pp. 156-161.
  16.  
  17. P. Flynn and A. Jain, CAD-Based Computer Vision: From CAD Models
  18. to Relational Graphs, pp. 162-167.
  19.  
  20. C. Hansen, T. Henderson, and R. Grupen, CAD-Based 3-D Object
  21. Recognition, pp. 168-172.
  22.  
  23. R. Hoffman and H. Keshavan, Evidence-Based Object Recognition
  24. and Pose Estimation, pp. 173-178.
  25.  
  26. G. Medioni and P. Saint-Marc, Issues in Geometric Reasoning from
  27. Range Imagery, pp. 179-185.
  28.  
  29. M. Trivedi, M. Abidi, R. Eason and R. Gonzalez, Object Recognition
  30. and Pose Determination in Multi-Sensor Robotic Systems, pp. 186-193.
  31.  
  32. E. Feria, Predictive Transform for Optimum Digital Signal Processing,
  33. pp. 1228-1237.
  34.  
  35. W. Wu and A. Kundu, A Modified Reduced Update Kalman Filter for
  36. Images Degraded by Non-Gaussian Additive Noise, pp. 352-355.
  37.  
  38. C. Wright, E. Delp, and N. Gallagher, Morphological Based Target
  39. Enhancement Algorithms to Counter the Hostile Nuclear Environment,
  40. pp. 358-363.
  41.  
  42. R. Jha and M. Jernigan, Edge Adaptive Filtering: How Much and
  43. Which Direction?, pp. 364-366.
  44.  
  45. B. Javidi, M. Massa, C. Ruiz, and J. Ruiz, Experiments on
  46. Nonlinear Optical Correlation, pp. 367-369.
  47.  
  48. H. Arsenault, Similarity and Pathology in Neural Nets,
  49. pp. 401-404.
  50.  
  51. E. Paek, J. Wullert, A. VonLehman, J. Patel, A. Sherer,
  52. J. Harbison, H. Yu, and R. Martin, Vander Lugt Correlator
  53. and Neural Networks, pp. 408-414.
  54.  
  55. B. Javidi, Optical Attentive Associative Memory with
  56. Channel Dependent Nonlinearity in the Weight Plane,
  57. pp. 415-420.
  58.  
  59. Z. Bahri and B. Vijaya Kumar, Design of Partial Information Filters
  60. for Optical Correlators, pp. 421-426.
  61.  
  62. F. Palmieri and S. Shah, A New Algorithm for Training Multilayer
  63. Perceptrons, pp. 427-428.
  64.  
  65. N. Nasarbadi, W. Li, B. Epranian and C. Butkus, Use of Hopfield
  66. Network for Stereo Correspondence, pp. 429-432.
  67.  
  68. W. Owen, W. Hare, and A. Wang, The Role of the Bipolar Cell in
  69. Retinal Signal Processing, pp. 435-442.
  70.  
  71. J. Troy and C. Enroth-Cugell, Signals and Noise in Mammalian
  72. Retina, pp. 443-447.
  73.  
  74. R. Emerson, Linear and Nonlinear Mechanisms of Motion Selectivity
  75. in Single Neurons of the Cat's Visual Cortex, pp. 448-453.
  76.  
  77. A. Dobbins and S. Zucker, Mean Field Theory and MT Neurons,
  78. pp. 454-458.
  79.  
  80. M. Tuceryan and A. Jain, Segmentation and Grouping of Object
  81. Boundaries, pp. 570-575.
  82.  
  83. Y. Shui and S. Ahmad, 3-D Location of Circular and Spherical
  84. Features by Monocular Model-Based Vision, pp. 576-581.
  85.  
  86. M. Chantler and C. Reid, Integration of Ultrasonic and Vision
  87. Sensors for 3-D Underwater Scene Analysis, pp. 582-583.
  88.  
  89. H. Fujii and T. Inui, Modelling the Spatial Recognition
  90. Process in a Computer-Generated 3-D World, pp. 584-585.
  91.  
  92. C. Chang and S. Chatterjee, Depth from Stereo Image Flow,
  93. pp. 586-591.
  94.  
  95. R. Safae-Rad, B. Benhabib, K. Smith, and Z. Zhou, Pre-Marking Methods
  96. for 3D Object Recognition, pp. 592-595.
  97.  
  98. C. Bandera and P. Scott, Foveal Machine Vision Systems, pp. 596-599.
  99.  
  100. J. Kottas and C. Warde, Trends in Knowledge Base Processing Using
  101. Optical Techniques, pp. 1250-1257.
  102.  
  103. J. Horner, Variations of the Phase-only Filter, p. 644 (abstract)
  104.  
  105. D. Gregory, J. Kirsch, and W. Crowe, Optical Correlator Guidance
  106. and Tracking Field Tests, pp. 645-650.
  107.  
  108. Y. Fainman, L. Feng, and Y. Koren, Estimation of Absolute Spatial
  109. Position of Mobile Systems by Hybrid Opto-Electronic Processor,
  110. pp. 651-657.
  111.  
  112. T. Lu, X. Xu, and F. Yu, Hetero Associative Neural Network
  113. Pattern Recognition, pp. 658-663.
  114.  
  115. M. Oguztoreli, Neural Computations in Visual Processes, pp. 664-670.
  116.  
  117. M. Jernigan, R. Belshaw, and G. McLean, Image Enhancement with
  118. Nonlinear Local Interactions, pp. 676-681.
  119.  
  120. R. Pinter, R. Olberg, and E. Warrant, Luminance Adaptation of
  121. Preferred Object Size in Identified Dragonfly Movement
  122. Detectors, pp. 682-686.
  123.  
  124. A. Meyer, Z. Li, E. Haupt, K. Lu, and H. Louis, Clinical
  125. Electrophysiology of the Eye: Physiological Modeling
  126. and Parameter Estimation, pp. 687-692.
  127. S. Levine and J. Kreifeldt, Minimal Information for the Unique
  128. Representation of a Pattern of Points, pp. 828-830.
  129.  
  130. N. Ansari and E. Delp, Partial Shape Recognition: A Landmark-Based
  131. Approach, pp. 831-836.
  132.  
  133. T. Fukuda and O. Hasegawa, Creature Recognition and Identification by
  134. Image Processing Based on Expert System, pp. 837-842.
  135.  
  136. Y. Shiu and S. Ahmad, Grouping Image Features into Loops for
  137. Monocular Recognition, pp. 843-844.
  138.  
  139. T. Matsunaga, A. Tokumasu, and O. Iwaki, A Study of Document
  140. Format Identification Based on Table Structure, pp. 845-846.
  141.  
  142. T. Topper and M. Jernigan, On the Informativeness of Edges,
  143. pp. 909-914.
  144.  
  145. C. Choo and H. Freeman, Computation of Features of 2-D Polycurve-Encoded
  146. Boundaries, pp. 1041-1047.
  147.  
  148. A. Gross and T. Boult, Straight Homogeneous Generalized Cylinders,
  149. Analysis of Reflectance Properties and a Necessary Condition for
  150. Class Membership, pp. 1260-1267.
  151.  
  152. W. Yim and D. Joo, Surface Contour Mapping Using Cross-Shaped
  153. Structured Light Beam, pp. 1048-1050.
  154.  
  155. A. Perry and D. Lowe, Segmentation of Non-random Texture Regions
  156. in Real Images, pp. 1051-1054.
  157.  
  158. S. Lee and J. Pan, Tracing and Representation of Human Line
  159. Drawings, pp. 1055-1061.
  160.  
  161. T. Taxt, P. Flynn, and A. Jain, Segmentation of Document Images,
  162. pp. 1062-1067.
  163.  
  164. K. Yokosawa, Human-Based Character String Image Retrieval from Textual
  165. Images, pp. 1068-1069.
  166.  
  167. S. Lee, Classification of Similar Line-Drawing Patterns with Attributed
  168. Graph Matching, pp. 1070-1071.
  169.  
  170.  
  171. ------------------------------
  172.  
  173. Subject: Perception v18n6
  174. Date: Tue, 22 May 90 09:28:25 EDT
  175. From: ES.Library@B.GP.CS.CMU.EDU
  176.                                   REFERENCES
  177.  
  178. [1]   Braunstein, Myron L.; Hoffman, Donald D.; and Saidpour, Asad.
  179.       Parts of Visual Objects: an Experimental Test of the Minima Rule.
  180.       Perception 18(6):817-826, November, 1989.
  181.  
  182. [2]   Deary, Ian J. and Mitchell, Howard.
  183.       Inspection Time and High-Speed Ball Games.
  184.       Perception 18(6):789-792, November, 1989.
  185.  
  186. [3]   Johnstone, Syren and Wenderoth, Peter.
  187.       Pattern Orientation, not Motion, Determines the Two-Dimensional Tilt
  188.          Illusion.
  189.       Perception 18(6):729-737, November, 1989.
  190.  
  191. [4]   Marendaz, Christian.
  192.       Selection of Reference Frames and the 'Vicariance' of Perceptual
  193.          Systems.
  194.       Perception 18(6):739-751, November, 1989.
  195.  
  196. [5]   Moorhead, Ian R.; Haig, Nigel D.; and Clement, Richard A.
  197.       An Investigation of Trained Neural Networks from a Neurophysiological
  198.          Perspective.
  199.       Perception 18(6):793-803, November, 1989.
  200.  
  201. [6]   Moulden, Bernard and Kingdom, Fred.
  202.       An Orientation Anisotropy in Induced Brightness.
  203.       Perception 18(6):703-713, November, 1989.
  204.  
  205. [7]   O'Toole, Alice J.
  206.       Structure from Stereo by Associative Learning of the Constraints.
  207.       Perception 18(6):767-782, November, 1989.
  208.  
  209. [8]   Parks, Theodore E.
  210.       Illusory-Figure Lightness: Evidence for a Two-Component Theory.
  211.       Perception 18(6):783-788, November, 1989.
  212.  
  213. [9]   Rossano, Matt J. and Warren, David H.
  214.       The Importance of Alignment in Blind Subjects' Use of Tactual Maps.
  215.       Perception 18(6):805-816, November, 1989.
  216.  
  217. [10]  Webb, Barbara and Wenderoth, Peter.
  218.       Some Additional Predictions and Further Tests of the Marr-Ullman Model
  219.          of Motion Perception.
  220.       Perception 18(6):753-765, November, 1989.
  221.  
  222. [11]  Wenderoth, Peter; Van der Zwan, Rick; and Johnstone, Syren.
  223.       Orientation Illusions Induced by Briefly Flashed Plaids.
  224.       Perception 18(6):715-728, November, 1989.
  225.  
  226.  
  227.