home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #18 / NN_1992_18.iso / spool / comp / ai / vision / 28 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-08-19  |  29.3 KB

  1. Path: sparky!uunet!cis.ohio-state.edu!ucbvax!ADS.COM!Vision-List-Request
  2. From: Vision-List-Request@ADS.COM (Vision-List moderator Phil Kahn)
  3. Newsgroups: comp.ai.vision
  4. Subject: VISION-LIST digest 11.28
  5. Message-ID: <9208200400.AA06760@euler.ads.com>
  6. Date: 17 Aug 92 18:49:21 GMT
  7. Sender: daemon@ucbvax.BERKELEY.EDU
  8. Reply-To: Vision-List@ads.com
  9. Distribution: inet
  10. Organization: The Internet
  11. Lines: 885
  12. Approved: vision-list@ads.com
  13.  
  14. VISION-LIST Digest    Mon Aug 17 10:49:21 PDT 92     Volume 11 : Issue 28
  15.  
  16.  - Send submissions to Vision-List@ADS.COM
  17.  - Vision List Digest available via COMP.AI.VISION newsgroup
  18.  - If you don't have access to COMP.AI.VISION, request list 
  19.    membership to Vision-List-Request@ADS.COM
  20.  - Access Vision List Archives via anonymous ftp to FTP.ADS.COM
  21.  
  22. Today's Topics:
  23.  
  24.  D-Type skeletonisation
  25.  Digital Triangulation
  26.  About some medical references ...
  27.  Signature verification
  28.  C/C++ code for Kalman filtering
  29.  Connected component labeling Algorithms
  30.  PC-app. for segmentation and morphology of microscopic images sought
  31.  help in getting article
  32.  Advance Programme for BMVC92
  33.  CFP: SPIE Image Storage and Retrieval, Jan 1993
  34.  Conference AISB'93: 2nd CFP and Revised Submission Date
  35.  CFP: Conference on Human Vision, Visual Processing and Digital Display 
  36.  
  37. ----------------------------------------------------------------------
  38.  
  39. Date: Fri, 31 Jul 92 10:05:32 GMT
  40. From: cmch.ernet.in!vasan@saathi.ncst.ernet.in
  41. Subject: D-Type skeletonisation
  42.  
  43. Hello friends/colleagues,
  44.  
  45. I had a few problems while applying the D-Type skeletonisation based
  46. on morphological operators.
  47.  
  48. To recapitulate,
  49. the templates for detecting D-Type skeleton were
  50.  
  51. 0 0 x
  52. 0 1 1
  53. 0 0 x  and all its rotations. The x's mean don't cares. 
  54. The 1's are replaced by 0's if the input image agrees with the template.
  55. The replacements are done in the output image.
  56.  
  57. Now consider an image made of the pattern 
  58.  
  59. 0 0 0 0 0 0 0 0
  60. 0 0 0 0 0 0 0 0
  61. 0 0 0 1 1 0 0 0
  62. 0 0 0 0 0 0 0 0 
  63. 0 0 0 0 0 0 0 0
  64. The above mentioned template would be applicable equally well to both 
  65. the 1's in this image thus reducing the object to all zeroes giving an
  66. incorrect count of the objects/particles in the image. This problem occurs
  67. whenever the input object sizes are even numbered. 
  68.  
  69. Are the results of applying the structuring template to one pixel to be used
  70. for subsequent pixels in the same iteration. Such a criterion would never-
  71. theless make these algorithms less amenable to parallelisation.
  72.  
  73. I referred to JSerra's bible and a few other papers but the problem still
  74. remained.
  75.  
  76. So, friends, where is the catch or where have I committed the gaffe.
  77.  
  78. Ciao
  79. SrinivasanVS
  80. Systems Engineer
  81. CMC Ltd
  82. 115, Sarojini Devi Road
  83. Secunderabad - 500 003 ( INDIA )
  84. E-Mail : vasan@cmch.ernet.in
  85.  
  86. ------------------------------
  87.  
  88. Date: Mon, 3 Aug 1992 16:33:14 GMT
  89. From: ng910@twins.pnl.gov
  90. Organization: Battelle Pacific Northwest Labs, Richland, WA
  91. Subject: Digital Triangulation
  92. Keywords: vision/trinagulation
  93.  
  94. Hi all, I am looking for source code or algorythms for multiple camera 
  95. real-time triangulation of objects.  If anybody can help, thanks in advance!
  96.  
  97. Dave Wagle
  98.  
  99. ------------------------------
  100.  
  101. Date: Mon, 10 Aug 92 8:53:36 MESZ
  102. From: Thomas Buck <buck@goya.gris.informatik.uni-tuebingen.de>
  103. Subject: About some medical references ...
  104.  
  105. Dear folk:
  106.  
  107. I'm studying 3D medical image processing at our computer graphics department.
  108.  
  109. Now I have come to the point where I need some literature reference about
  110. applying an geometrical description (something like an anatomical atlas) to
  111. our patient data.
  112.  
  113. Not only this, but also algorithms for rigid and elastic matching.
  114. Please, if you know some literature about this, send me (:-)).
  115.  
  116. Thanks very much in advance,
  117. Thomas
  118.  
  119. THOMAS DE ARAUJO BUCK   [Internet] buck@goya.gris.informatik.uni-tuebingen.de
  120. Universitaet Tuebingen             Wilhelm Schickard Institut fuer Informatik
  121. Auf der Morgenstelle 10, C-9                 7400 Tuebingen 1  -  DEUTSCHLAND
  122. Phone: +49 (0) 7071 / 29-5464                     Fax: +49 (0) 7071 / 29-5466
  123.  
  124. ------------------------------
  125.  
  126. Date: Wed, 29 Jul 1992 18:09:47 GMT
  127. From: eugene@sbcs.sunysb.edu (Eugene Joseph)
  128. Organization: State University of New York at Stony Brook
  129. Subject: Signature verification
  130. Keywords: pattern recognition
  131.  
  132. Does anyone know of one of the following:
  133. 1) A program
  134. 2) An algorithm
  135. 3) A reference for 1) or 2)
  136. that will compare the images of two signatures
  137. and provide a distance measure between the images;
  138. i.e. signature verification ?
  139.  
  140. Thanks.
  141. Eugene.
  142.  
  143. ------------------------------
  144.  
  145. Date: Wed, 29 Jul 92 21:20:08 CDT
  146. From: odonnell@osage.csc.ti.com (Tom O'Donnell)
  147. Subject: C/C++ code for Kalman filtering
  148.  
  149. I am seeking generic c or c++ code for Kalman filtering.
  150. It would be used for position prediction of actors in a scene.
  151.  
  152. Thanks in advance,
  153. Tom O'Donnell
  154.  
  155. ------------------------------
  156.  
  157. Date: Fri, 31 Jul 92 11:00:20 KDT
  158. From: dmyoon@lion.postech.ac.kr (Yoon Doo Man)
  159. Subject:  Connected component labeling Algorithms
  160.  
  161.   Hi,
  162.  
  163.   I'm surveying Connected component labeling Algorithms.
  164.   It is quite time-consuming job in computer vision. So I would
  165.   test the speed of the algorithms. 
  166.  
  167.   Would you send me your own programs which are implemented by yourself or
  168.   which you are using for your work ?
  169.  
  170.   I'll let you know the result of my test .
  171.  
  172.   Thanks,
  173.   Doo-man yoon
  174.   e-mail : dmyoon@csd.postech.ac.kr
  175.  
  176. ------------------------------
  177.  
  178. Date: Sun, 2 Aug 1992 18:44:13 GMT
  179. From: wolfi@cs.tu-berlin.de (Wolfgang Schwanke)
  180. Organization: Techn. University of Berlin, Germany
  181. Subject:  PC-app. for segmentation and morphology of microscopic images sought
  182.  
  183. Hi everyone,
  184.  
  185. for a friend I am looking for a programme that can do visual segmentation and
  186. morphology of microscopic photos of living cells. He wants to run it on a PC,
  187. preferrably under Windows, but DOS applications would also be interesting.
  188.  
  189. As this is almost a standard computer vision task, I am pretty sure there are
  190. a lot such applications around. I would welcome any hint on where to find them
  191. (shareware preferred, but info on commercial packages is also welcome).
  192.  
  193. Thank you in advance,
  194.  
  195. Wolfgang Schwanke * Technische Universitaet Berlin * Germany * wolfi on irc
  196. email: wolfi@cs.tu-berlin.de       *      wolfaefg@w250zrz.zrz.tu-berlin.de
  197.  
  198. ------------------------------
  199.  
  200. Date: 31 Jul 92 17:12:01 GMT
  201. From: vasanth@cbis.ece.drexel.edu (Vasanth Shreesha)
  202. Organization: Drexel University, ECE Department, Philadelphia, PA
  203. Subject: help in getting article
  204.  
  205. Hi Netters,
  206. I am looking for the following article
  207. Licklider,J.C.R. A duplex theory of pitch perception Experientia (Basel)
  208. 7, 128-134 (1951).
  209. Anybody out there having a copy of this article and willing to send me a copy ?
  210. Thank you for your attention;
  211. Vasanth
  212.  
  213. Vasanth Shreesha                            
  214. Graduate Student
  215. Dept. of Electrical and Computer Engineering
  216. Drexel University
  217. Philadelphia, PA 19104.
  218. tel. (215) 386-9893(Home)   e-mail: vasanth@cbis.ece.drexel.edu
  219.      (215) 895-2250(Office)         shreeshv@duvm.bitnet
  220.  
  221. ------------------------------
  222.  
  223. Date: Fri, 7 Aug 92 10:57:38 BST
  224. From: dch@scs.leeds.ac.uk
  225. Subject: Advance Programme for BMVC92
  226.  
  227.                  British Machine Vision Conference 1992
  228.                   University of Leeds,  21-24 September
  229.  
  230.                            ADVANCE PROGRAMME
  231.  
  232. Tuesday, 22nd September
  233.  
  234. INVITED SPEAKER
  235.     Performance characterisation in computer vision
  236.     Robert Haralick, University of Washington
  237.  
  238. SHAPE
  239.     Training models of shape from sets of examples 
  240.     T F Cootes,  C J Taylor,  D H Cooper,  J Graham
  241.     Dept of Medical Biophysics, University of Manchester
  242.  
  243.     The Delaunay/Voronoi selection graph: a method for extracting shape 
  244.     information from 2-D dot-patterns with an extension to 3-D
  245.     G Robinson,  L Griffin,  A Colchester
  246.     Dept of Neurobiology, Guy's Hospital
  247.  
  248. STRUCTURE FROM MULTIPLE IMAGES
  249.     Range recovery using virtual multi-camera stereo
  250.     D W Murray,  P A Beardsley
  251.     Dept of Engineering Science, University of Oxford
  252.  
  253.     Robust recovery of 3D ellipse data
  254.     S Pollard,  J Porrill
  255.     AI Vision Research Unit, University of Sheffield
  256.  
  257.     Affine and projective structure from motion
  258.     S Demey (1),  A Zisserman (2),  P Beardsley (2)
  259.     (1) Dept of Mechanical Engineering, Katholieke Universiteit Leuven
  260.     (2) Dept of Engineering Science, University of Oxford
  261.  
  262.     Planar region detection and motion recovery
  263.     D Sinclair,  A Blake,  S Smith,  C Rothwell
  264.     Dept of Engineering Science, University of Oxford
  265.  
  266.     3D structure and motion estimation from 2D image sequences
  267.     T N Tan,  K D Baker,  G D Sullivan
  268.     Dept of Computer Science, University of Reading
  269.  
  270. SEGMENTATION AND FEATURES
  271.     Statistical detection of independent movement from a moving camera
  272.     P H S Torr,  D W Murray
  273.     Dept of Engineering Science, University of Oxford
  274.  
  275.     Accurate boundary location from motion
  276.     J A Marchant
  277.     Agricultural and Food Research Council, Silsoe Research Institute
  278.  
  279.     From features to perceptual categories
  280.     W Richards1,  J Feldman1,  A Jepson2
  281.     1. Dept of Brian & Cognitive Sciences, MIT
  282.     2. Dept of Computer Science, University of Toronto
  283.  
  284.     Vanishing point detection
  285.     A Tai,  J Kittler,  M Petrou,  T Windeatt
  286.     Dept of Electronic and Electrical Engineering, University of Surrey
  287.  
  288.     Contextual junction finder
  289.     J Matas,  J Kittler
  290.     Dept of Electronic and Electrical Engineering, University of Surrey
  291.  
  292. POSTER SESSION 1
  293.     Generation of 3D dense depth maps by dynamic vision
  294.     J Santos-Victor,  J Sentieiro
  295.     Centro de Analise e Processamento de Sinais, Inst Superior Tecnico
  296.  
  297.     A new class of corner finder
  298.     S Smith
  299.     Dept of Engineering Science, University of Oxford & DRA (RARDE Chertsey)
  300.  
  301.     On evidence assessment for model-based recognition
  302.     L Du,  G D Sullivan,  K D Baker
  303.     Dept of Computer Science, University of Reading
  304.  
  305.     Lane boundary tracking for an autonomous road vehicle
  306.     N W Campbell,  B T Thomas
  307.     University of Bristol
  308.  
  309.     Indexing  two-dimensional objects using parametrised geometric features
  310.     C C Hand
  311.     IT Research Institute, Brighton Polytechnic
  312.  
  313.     The adpative bisector method: separating slant and tilt in estimating 
  314.     shape from texture
  315.     J V Stone
  316.     Dept of Computer Science, University of Wales, Aberystwyth
  317.  
  318.     A step towards efficient bayesian signal reconstruction
  319.     J W Dickson
  320.     IBM UK Scientific Centre
  321.  
  322.     Multistage combined ellipse and line detection
  323.     G A W West,  P L Rosin
  324.     School of Computing Science, Curtin University of Technology
  325.  
  326.     Using colour templates for target identification and tracking
  327.     S Brock-Gunn1,  T Ellis2
  328.     1. Computer Science Dept, City University
  329.     2. Centre for Information Engineering, City University
  330.  
  331.     Machine vision inspection of web textile fabric
  332.     L Norton-Wayne,  M Bradshaw,  A J Jewell
  333.     Dept of Elec. and Elec. Eng. & CIMTEX Centre, Leicester Polytechnic
  334.  
  335. PHASE-BASED DISPARITY ESTIMATION
  336.     Multiresolution estimation of 2-D disparity using a frequency domain 
  337.     approach
  338.     A D Calway1,  H Knutsson2,  R Wilson1
  339.     1. Dept of Computer Science, University of Warwick
  340.     2. Computer Vision Laboratory, Linkoping University
  341.  
  342.     Estimating mean disparity of stereo images using shift-trials of phase 
  343.     differences
  344.     Li-Dong Cai,  J E W Mayhew
  345.     AI Vision Research Unit, University of Sheffield
  346.  
  347.     On transparent motion computation
  348.     K Langley1,  D J Fleet2,  T J Atherton3
  349.     1. Dept of Psychology, University College London
  350.     2. Dept of Computing Science, Queen's University, Canada
  351.     3. Dept of Computer Science, University of Warwick
  352.  
  353.  
  354. Wednesday, 23rd September
  355.  
  356. OBJECT RECOGNITION
  357.     A neural network approach to recognition of structural aberrations in 
  358.     chromosomes
  359.     M Turner1,  J Austin1,  N Allinson2,  P Thompson3
  360.     Depts of (1) Computer Science, (2) Electronics, (3) Psychology, 
  361.     University of York
  362.  
  363.     Active shape models -- `smart snakes'
  364.     T F Cootes,  C J Taylor
  365.     Dept of Medical Biophysics, University of Manchester
  366.  
  367.     A generic system for image interpretation using flexible templates
  368.     A Hill,  T F Cootes,  C J Taylor
  369.     Dept of Medical Biophysics, University of Manchester
  370.  
  371.     Recognition of volcanoes on Venus using correlation methods
  372.     C R Wiles,  M R B Forshaw
  373.     Dept of Physics and Astronomy, University College London
  374.  
  375.     The use of symmetry chords for expressing grey level constraints
  376.     D R Bailes,  C J Taylor
  377.     Department of Medical Biophysics, University of Manchester
  378.  
  379. CORRESPONDENCE
  380.     A matching and tracking strategy for independently moving objects
  381.     L S Shapiro,  H Wang,  J M Brady
  382.     Department of Engineering Science, University of Oxford
  383.  
  384.     Statistical analysis of a stereo matching algorithm
  385.     N A Thacker,  P Courtney
  386.     AI Vision Research Unit, University of Sheffield
  387.  
  388.     Line based trinocular stereo
  389.     D Yang,  J Illingworth
  390.     Dept of Electronic and Electrical Engineering, University of Surrey
  391.  
  392.     Stereo without disparity gradient smoothing: a Bayesian sensor fusion 
  393.     solution
  394.     I J Cox,  S Hingorani,  B M Maggs,  S B Rao
  395.     NEC Research Institute, Princeton, USA
  396.  
  397.     On local matching of free-form curves
  398.     Z Zhang
  399.     INRIA Sophia-Antipolis, France
  400.  
  401. ACTIVE VISION 1
  402.     Coarse image motion for saccade control
  403.     P F McLauchlan,  I Reid,  D W Murray
  404.     Dept of Engineering Science, University of Oxford
  405.  
  406.     Vergence micromovements and depth perception
  407.     A Francisco
  408.     Dept of Numerical Analysis and Computing Science, Royal Inst of 
  409.     Technology, Sweden
  410.  
  411.     Layered architecture for the control of micro saccadic tracking of a 
  412.     stereo camera head
  413.     J E W Mayhew1,  Y Zheng2,  S A Billings2
  414.     1. AI Vision Research Unit, University of Sheffield
  415.     2. Dept of Automatic Control & Systems Engineering, Univ. of Sheffield
  416.  
  417.     Image tracking in real-time: a transputer emulation of some early 
  418.     mammalian vision processes
  419.     P H Welch,  D C Wood
  420.     Computing Laboratory, University of Kent
  421.  
  422. POSTER SESSION 2
  423.     A curvature sensitive filter and its application in microfossil image 
  424.     characterisation
  425.     J P Oakley,  R T Shann
  426.     Dept of Electrical Engineering, University of Manchester
  427.  
  428.     Measuring geometrical parameters of involute spur gears to sub-pixel 
  429.     resolution
  430.     M J Robinson,  J P Oakley
  431.     Dept of Electrical Engineering, University of Manchester
  432.  
  433.     Camera calibration using vanishing points
  434.     P Beardsley,  D W Murray
  435.     Dept of Engineering Science, University of Oxford
  436.  
  437.     Ground plane motion parameter estimation for non-circular paths
  438.     G J Ellwood1,  Y Zheng1,  S A Billings1,  J Mayhew2, J P Frisby2
  439.     1. Dept of Automatic Control & Systems Engineering, Univ. of Sheffield
  440.     2. AI Vision Research Unit, University of Sheffield
  441.  
  442.     Estimation of cloud cover using colour and texture
  443.     K Richards,  G D Sullivan
  444.     Department of Computer Science, University of Reading
  445.  
  446.     Building a model of a road junction using moving vehicle information
  447.     X Li-Qun1,  D S Young1,  D C Hogg2
  448.     (1) School of Cognitive and Computing Sciences, University of Sussex
  449.     (2) School of Computer Studies, University of Leeds
  450.  
  451.     Off-line handwriting recognition by recurrent error propagation networks
  452.     A W Senior,  F Fallside
  453.     Engineering Department, University of Cambridge
  454.  
  455.     Evaluating a hidden Markov model of syntax in a text  recognition system
  456.     S Hanlon,  R Boyle
  457.     School of Computer Studies, University of Leeds
  458.  
  459.     Segmentation of music primitives
  460.     K C Ng,  R D Boyle
  461.     School of Computer Studies, University of Leeds
  462.  
  463.     Active contours using finite elements to control local scale
  464.     P Karaolani,  G D Sullivan,  K D Baker
  465.     Dept of Computer Science, University of Reading
  466.  
  467. FACE RECOGNITION
  468.     Automatic face location to enhance videophone picture quality
  469.     T I P Trew1,  R D Gallery1,  D Thanassas1,  E Badique2
  470.     (1) Philips Research Laboratories, Redhill
  471.     (2) Philips Kommunikations Industrie AG, Nurnberg
  472.  
  473.     Face recognition by computer
  474.     I Craw,  P Cameron
  475.     Dept of Mathematical Sciences, University of Aberdeen
  476.  
  477.     A comparison of vector quantization codebook generation algorithms 
  478.     applied to automatic face recognition
  479.     C S Ramsay,  K Sutherland,  D Renshaw,  P B Denyer
  480.     Dept of Electrical Engineering, University of Edinburgh
  481.  
  482.     Blink rate monitoring for a driver awareness system
  483.     D Tock,  I Craw
  484.     Dept of Mathematical Sciences, University of Aberdeen
  485.  
  486.  
  487. Thursday, 24th September
  488.  
  489. INVITED SPEAKER
  490.     Vision during action
  491.     Giulio Sandini, University of Genoa
  492.  
  493. ACTIVE VISION 2
  494.     Online calibration of a 4 DOF Stereo Head
  495.     N A Thacker,  P Courtney
  496.     AI Vision Research Unit, University of Sheffield
  497.  
  498.     Visibility scripts for active feature-based inspection
  499.     E Trucco,  E Thirion,  M Umasuthan,  A M Wallace
  500.     Dept of Computer Science, Heriot-Watt University
  501.  
  502.     Ground plane obstacle detection under variable camera geometry using a 
  503.     predictive stereo matcher
  504.     S Cornell, J Porrill,  J E W Mayhew
  505.     AI Vision Research Unit, University of Sheffield
  506.  
  507.  
  508. MODEL-BASED VISION
  509.     Non-wildcard matching beats the interpretation tree
  510.     R B Fisher
  511.     Dept of Artificial Intelligence, University of Edinburgh
  512.  
  513.     Modelling data complexity for model-based vision
  514.     L Du,  G D Sullivan,  K D Baker
  515.     Dept of Computer Science, University of Reading
  516.  
  517.     Practical aspect-graph derivation incorporating feature segmentation 
  518.     performance
  519.     A W Fitzgibbon,  R B Fisher
  520.     Dept of Artificial Intelligence, University of Edinburgh
  521.  
  522.     Recognising polyhedral objects from a single perspective view
  523.     K C Wong,  J Kittler
  524.     Dept of Electronic and Electrical Engineering, University of Surrey
  525.  
  526.     Linear algorithms for object pose estimation
  527.     T N Tan,  G D Sullivan,  K D Baker
  528.     Dept of Computer Science, University of Reading
  529.         
  530. ================================================================================
  531.  
  532.                                Tutorial
  533.                                --------
  534.  
  535.                     Geometric Invariance in Vision
  536.     
  537. Presenter: Andrew Zisserman (University of Oxford)
  538. Date:  21st September 1992
  539.  
  540. Abstract
  541.  
  542. Invariants are properties of geometric configurations which remain unchanged under an appropriate class of transformations.  The application of invariants to machine vision has provided a tool for handling problems until recently considered intractable.  In contrast to traditional approaches, vision tasks may be performed without requiring knowledge of object pose, or intrinsic camera parameters, or making affine approximations to perspective projection.
  543.  
  544. The tutorial will be in two parts. The first will be an introduction to the basics of invariance theory and projective geometry.  Important transformations will be identified and the number and type of invariants described.  The second will cover the application of invariants to a number of important visual tasks including: recognition of 2D and 3D objects from single uncalibrated images; shape description; and, transfer of projected structure between images. Throughout, points will be illustrated by examp
  545.  
  546. les based on real images.  Finally, we will outline some of the more recent developments in this rapidly evolving field. 
  547.  
  548. ================================================================================
  549.  
  550. For additional information contact:    Charlie Brown
  551.                     School of Computer Studies
  552.                     University of Leeds
  553.                     LEEDS  LS2 9JT
  554.                     tel: 0532-335463   (fax: -335468)
  555.                     e-mail: charlie@uk.ac.leeds.scs
  556.  
  557. ================================================================================
  558.  
  559.  
  560. ------------------------------
  561.  
  562. Date: Mon, 3 Aug 92 18:05:31 PDT
  563. From: "Wayne Niblack" <niblack@almaden.ibm.com>
  564. Subject: Call for Papers for SPIE Image Storage and Retrieval, Jan 1993
  565.  
  566.               Announcement and Call for Papers
  567.  SPIE / IS&T Symposium on Electronic Imaging Science and Technology
  568.  
  569.  
  570.       Storage and Retrieval for Image and Video Databases
  571.  
  572.                 January 31 - February 5, 1993
  573.                  San Jose Convention Center
  574.                     San Jose, California
  575.  
  576.                    Conference Co-Chairs
  577.                  Alan Bell and Wayne Niblack
  578.                  IBM Almaden Research Center
  579.  
  580. Continuing advances in the density of data storage technologies
  581. coupled with increasingly efficient approaches to image and video data
  582. compression have resulted in an expanding opportunity for storage
  583. intensive applications involving these data.  To be effective, such
  584. applications demand innovative approaches to a variety of issues
  585. including the storage subsystem platform(s), automatic and manually
  586. entered descriptors, indexing and retrieval methods, and user
  587. interface.
  588.  
  589. The purpose of this conference is to bring together those engaged in
  590. the hardware aspects of the storage systems, the software issues of
  591. storage hierarchies and "intelligent", content-based retrieval, and
  592. those doing the definition of requirements and the system and
  593. application development.
  594.  
  595. Papers are solicited in the following areas:
  596.    * Image and video databases
  597.    * Optical disk or magnetic tape library systems
  598.    * Hierarchical storage systems
  599.    * Storage management for large image/video databases
  600.    * Intelligent retrieval methods such as content-based
  601.      indexing and geometric/structural hashing
  602.    * Visual query languages
  603.    * Query by image example and/or sketch
  604.    * Semantic queries based on image descriptors
  605.    * Similarity retrieval for image and video data
  606.    * Image and/or digital video applications
  607.    * Applications and systems of image and video databases in areas
  608.      such as biomedical, publishing, journalism, GIS, and cataloging
  609.  
  610.  
  611.  
  612. Submit a 500 word abstract by August 15, 1992 to Wayne Niblack
  613. (niblack@almaden.ibm.com).  Include the paper title, principal
  614. author's complete address (including telephone, fax, mail, and
  615. e-mail), and brief author biography (50 to 100 words, principal
  616. author only).
  617.  
  618. Papers may also be mailed:
  619.     Wayne Niblack
  620.     K54/802
  621.     IBM Almaden Research Center
  622.     650 Harry Road
  623.     San Jose, CA 95120-6099
  624. or faxed:
  625.     408-927-4049 or
  626.     408-997-4662 or
  627.     408-927-2100
  628.  
  629. Abstract due date:               August   15, 1992
  630. Acceptance notification:         October  15, 1992
  631. Camera Ready Abstract due date:  November 16, 1992
  632. Manuscript due date:             January   4, 1993
  633.  
  634.  
  635. ------------------------------
  636.  
  637. Date: Sat, 25 Jul 92 16:28:25 BST
  638. Subject: Conference AISB'93: 2nd CFP and Revised Submission Date
  639. From: Donald Peterson <D.M.Peterson@computer-science.birmingham.ac.uk>
  640.  
  641.     ================================================================
  642.  
  643.                           AISB'93 CONFERENCE
  644.  
  645.            SECOND CALL FOR PAPERS (REVISED SUBMISSION DATE)
  646.  
  647.     Theme: "Prospects for AI as the General Science of Intelligence"
  648.  
  649.                        29 March --  2 April 1993 
  650.  
  651.                         University of Birmingham
  652.  
  653.     ================================================================
  654.  
  655.  
  656.  
  657. 1.  Introduction
  658. 2.  Invited talks
  659. 3.  Topic areas for submitted papers
  660. 4.  Timetable for submitted papers
  661. 5.  Paper lengths and submission details
  662. 6.  Call for referees 
  663. 7.  Workshops and Tutorials
  664. 8.  LAGB Conference 
  665. 9.  Email, paper mail, phone and fax. 
  666.  
  667. 1. INTRODUCTION
  668.  
  669. The Society for the Study of Artificial Intelligence and the
  670. Simulation of Behaviour (one of the oldest AI societies) will hold its
  671. ninth bi-annual conference on the dates above at the University of
  672. Birmingham. The site is Manor House, a charming and convivial
  673. residential hall close to the University. 
  674.  
  675. Tutorials and Workshops are planned for Monday 29th March and the
  676. morning of Tuesday 30th March, and the main conference will start with
  677. lunch on Tuesday 30th March and end on Friday 2nd April.
  678.  
  679. The Programme Chair is Aaron Sloman, and the Local Arrangements
  680. Organiser is Donald Peterson, both assisted by Petra Hickey.
  681.  
  682. The conference will be "single track" as usual, with invited speakers
  683. and submitted papers, plus a "poster session" to allow larger numbers to
  684. report on their work, and the proceedings will be published. 
  685.  
  686. The conference will cover the usual topic areas for conferences on AI
  687. and Cognitive Science. However, with the turn of the century
  688. approaching, and with computer power no longer a major bottleneck in
  689. most AI research (apart from connectionism) it seemed appropriate to
  690. ask our invited speakers to look forwards rather than backwards, and
  691. so the theme of the conference will be "Prospects for AI as the
  692. general science of intelligence". Submitted papers exploring this are
  693. also welcome, in addition to the normal technical papers. 
  694.  
  695.  
  696. 2. INVITED TALKS
  697.  
  698. So far the following have agreed to give invited talks:
  699.  
  700. Prof David Hogg (Leeds)
  701.    "Prospects for computer vision"
  702.  
  703. Prof Allan Ramsay (Dublin)
  704.    "Prospects for natural language processing by machine"
  705.  
  706. Prof Glyn Humphreys (Birmingham)
  707.     "Prospects for connectionism - science and engineering". 
  708.  
  709. Prof Ian Sommerville (Lancaster)
  710.     "Prospects for AI in systems design"
  711.  
  712. Titles are provisional.
  713.  
  714.  
  715. 3. TOPIC AREAS for SUBMITTED PAPERS
  716.  
  717. Papers are invited in any of the normal areas represented at AI and
  718. Cognitive Science conferences, including:
  719.  
  720. AI in Design,
  721. AI in software engineering
  722. Teaching AI and Cognitive Science,
  723. Analogical and other forms of Reasoning
  724. Applications of AI,
  725. Automated discovery,
  726. Control of actions,
  727. Creativity,
  728. Distributed intelligence,
  729. Expert Systems,
  730. Intelligent interfaces
  731. Intelligent tutoring systems,
  732. Knowledge representation,
  733. Learning,
  734. Methodology,
  735. Modelling affective processes,
  736. Music,
  737. Natural language,
  738. Naive physics,
  739. Philosophical foundations,
  740. Planning,
  741. Problem Solving,
  742. Robotics,
  743. Tools for AI,
  744. Vision,
  745.  
  746. Papers on neural nets or genetic algorithms are welcomed, but should be
  747. capable of being judged as contributing to one of the other topic areas.
  748.  
  749. Papers may either be full papers or descriptions of work to be presented
  750. in a poster session.
  751.  
  752. 4. TIMETABLE for SUBMITTED PAPERS
  753.  
  754. Submission deadline: 15th September 1992
  755.  
  756. Date for notification of acceptances: 1st December 1992
  757.  
  758. Date for submission of camera ready final copy: 15th January 1993
  759.  
  760. The conference proceedings will be published. Long papers and invited
  761. papers will definitely be included. Selected poster summaries may be
  762. included if there is space.
  763.  
  764. 5. PAPER LENGTH and SUBMISSION DETAILS
  765.  
  766. Full papers:
  767.     10 pages maximum, A4 or 8.5"x11", no smaller than 12 point print
  768.     size Times Roman or similar preferred, in letter quality print.
  769.  
  770. Poster submissions
  771.     5 pages summary
  772.  
  773. Excessively long papers will be rejected without being reviewed.
  774.  
  775. All submissions should include
  776.  
  777.     1. Full names and addresses of all authors
  778.     2. Electronic mail address if available
  779.     3. Topic area
  780.     4. Label: "Long paper" or "Poster summary"
  781.     5. Abstract no longer than 10 lines.
  782.     6. Statement certifying that the paper is not being
  783.        submitted elsewhere for publication.
  784.     7. An undertaking that if the paper is accepted at least
  785.        one of the authors will attend the conference.
  786.  
  787. THREE copies are required.
  788.  
  789.  
  790. 6. CALL for REFEREES
  791.  
  792. Anyone willing to act as a reviewer during September should write to the
  793. Programme Chair, with a summary CV or indication of status and
  794. experience, and preferred topic areas.
  795.  
  796.  
  797. 7. WORKSHOPS and TUTORIALS
  798.  
  799. The first day and a half of the Conference are allocated to workshops
  800. and tutorials. These will be organised by Dr Hyacinth S. Nwana, and
  801. anyone interested in giving a workshop or tutorial should contact him
  802. at: 
  803.  
  804. Department of Computer Science, 
  805. University of Keele, 
  806. Staffs. 
  807. ST5 5BG. 
  808. U.K.
  809.  
  810. phone: +44 782 583413, or +44 782 621111(x 3413) 
  811.  
  812. email
  813.     JANET: nwanahs@uk.ac.keele.cs  
  814.     BITNET: nwanahs%cs.kl.ac.uk@ukacrl
  815.     UUCP  : ...!ukc!kl-cs!nwanahs  
  816.     other : nwanahs@cs.keele.ac.uk 
  817.  
  818.  
  819. 8. LAGB CONFERENCE.
  820.  
  821. Shortly before AISB'93, the Linguistics Association of Great Britain
  822. (LAGB) will hold its Spring Meeting at the University of Birmingham
  823. from 22-24th March, 1993. For more information, please contact Dr.
  824. William Edmondson: postal address as below; phone +44-(0)21-414-4763;
  825. email EDMONDSONWH@vax1.bham.ac.uk 
  826.  
  827.  
  828. 9. EMAIL, PAPER MAIL, PHONE and FAX. 
  829.  
  830. Email:
  831.     * aisb93-prog@cs.bham.ac.uk 
  832.       (for communications relating to submission of papers to the programme)
  833.     * aisb93-delegates@cs.bham.ac.uk 
  834.       (for information on accommodation, meals, programme etc. as it 
  835.        becomes available --- enquirers will be placed on a mailing list)
  836.  
  837. Address:
  838.     AISB'93 (prog) or AISB'93 (delegates), 
  839.     School of Computer Science,
  840.     The University of Birmingham,
  841.     Edgbaston,
  842.     Birmingham,
  843.     B15 2TT, 
  844.     U.K. 
  845.  
  846. Phone:
  847.     +44-(0)21-414-3711
  848.  
  849. Fax:
  850.     +44-(0)21-414-4281
  851.  
  852.  
  853.  
  854. Donald Peterson, April 1992. 
  855.  
  856. ------------------------------
  857.  
  858. Date:     Mon, 27 Jul 1992 07:05:06 -0400
  859. Subject: CFP: Conference on Human Vision, Visual Processing and Digital Display
  860.  
  861.     Final Call for Papers: Extended Deadline August 21, 1992
  862.  
  863. Conference on HUMAN VISION, VISUAL PROCESSING and DIGITAL DISPLAY IV
  864.          SPIE/IS&T Symposium on Electronic Imaging
  865.                   San Jose, California
  866.                January 31 - February 5, 1993
  867.  
  868. The goal of this conference is to explore the role of human
  869. vision, perception, and cognition in the design, analysis, and
  870. use of imaging systems.
  871.  
  872. Papers are welcome on basic and applied research in 1) the
  873. perception of digitally sampled spatial, color, dynamic, or
  874. stereo images; 2) the application of models for human vision,
  875. perception, and cognition to the design systems which
  876. scan, generate, process, compress, and display electronic images;
  877. 3) the perceptual and cognitive requirements for evaluating,
  878. manipulating, and interpreting digital images in conventional and
  879. virtual environments.
  880.  
  881. Papers are invited in these and related topics:
  882. o Models of Human Vision, Perception, and Cognition
  883. o Color Perception and its Applications
  884. o Psychophysical Assessment of Image Quality
  885. o Quantization and Halftoning
  886. o Vision-Based Algorithms for Image Processing
  887. o Higher-Level Processes: Semantics, Attention, Task-dependence
  888. o Perception and Performance in Virtual Environments
  889. o Interactive Visualization, Manipulation and Exploration
  890.  
  891. Send 200-500 word abstract to the SPIE, or to the Conference Chairs:
  892. SPIE  1000 20th Street, Bellingham, VA, 98225
  893.     (206) 676-3290   fax: (206) 647-1445   spie@nessie.wwu.edu
  894. Dr. Bernice Rogowitz, IBM Research.  rogowtz@watson.ibm.com
  895. Dr. Jan Allebach, Purdue University, allebach@ecn.purdue.edu
  896.  
  897. ------------------------------
  898.  
  899. End of VISION-LIST digest 11.28
  900. ************************
  901.