2022年第13届ICVGIP： 印度甘地那加
索马·比斯瓦斯 , Shanmuganathan Raman公司 , 阿米特·罗伊·乔杜里 :
第十三届印度计算机视觉、图形和图像处理会议记录，ICVGIP 2022，印度甘地那加，2022年12月8日至10日。 ACM公司 2022 ，国际标准图书编号 978-1-4503-9822-0 奇皮·M·马努 
, Sreeni K.G公司 :
一种新的用于单图像去噪的多尺度剩余密集去噪网络（MSRDNet）。 1:1-1:9 阿瓦尼·古普塔 , 索拉巴·赛尼 , P.J.纳拉亚南 :
使用概念激活解释内在图像分解。 2:1-2:9 索拉巴·赛尼 , P.J.纳拉亚南 :
四元数分解模拟曝光融合。 3:1-3:9 Sevakram Tanaji Kumbhare公司 , 阿南达·S·乔杜里 :
从多个数据集学习以识别人类行为。 4:1-4:9 亚什万斯·拉马穆尔蒂（Yashwanth Ramamurthi） , 阿米特·查托帕迪耶 :
使用多维Reeb图的拓扑形状匹配。 5:1-5:10 Soumyajit Karmakar公司 , 阿贝尔·班纳吉 , 普拉尚特·萨达希夫·吉德 , 苏米特·索拉夫 , 桑杰·辛格 :
基于卷积集成的微小缺陷检测技术。 6:1-6:7 斯里达尔·索拉 , 达尔山·杰拉 :
表达式的屏蔽学生数据集。 7:1-7:9 阿布舍克-蒂瓦里 , 拉杰夫·库马尔·辛格 :
绩效、信任或两者兼而有之？ 利用X射线图像的深度集成转移学习诊断和预测新冠肺炎。 8:1-8:9 巴拉·文卡特斯瓦鲁·伊苏努里 , 贾加迪什·卡卡拉 :
使用转移学习和剩余可分离卷积网络对阿尔茨海默病严重程度进行分类。 9:1-9:6 阿提拉·维诺德 , 希尔纳 , Sreeni K.G公司 , Anurenjan Purushothaman公司 , 珍妮·R·S :
从胸部X线照片中检测冠状病毒（COVID-19）疾病线索。 10:1-10:7 维沙卡S.R , 贾亚普拉卡什·阿库拉 , B.H.巴万·普拉萨德 , 绿玫瑰K.S :
体态引导人体动作识别在健身应用中的应用。 11:1-11:9 阿乔伊·蒙达尔 , 罗希特·萨卢贾 , C.V.贾瓦哈 :
面向具有即时用户参与的鲁棒手写文本识别。 12:1 阿哈娜·昆都 , 乌杰瓦尔·巴塔查里亚 :
低资源退化质量文档图像二值化-域自适应是方法。 13:1-13:10 瓦亨班·卡南·库马尔 , Manoj Paidimarri公司 , 阿里吉特·苏尔 :
基于对抗性防御的全球连接和可训练层次精细注意力生成对抗性网络。 14:1-14:9 斯里迪维亚R.S , 维吉塔P.R , 斯里拉塔·加纳帕西 :
FERA-net：使用带有注意机制的FER-net从面部表情中提取情感分类器✱。 15:1-15:7 拉维·基兰·雷迪·科特洛·巴德 , 库马尔·舒巴姆 , 戈帕拉克里什南·文卡泰什 , 斯里拉姆·甘迪科塔 , 萨塔克·科什 , 迪内什·巴布·贾亚戈皮 , 戈帕拉克里什南·斯里尼瓦萨拉加万 :
StyleALAE中的一次性学习：在语义修改期间保持面部特征。 16:1-16:7 阿波瓦·斯利瓦斯塔瓦 , 阿诺普·南布迪里 :
分割和编织：单摄像头3D指纹捕捉。 17:1-17:9 西斯塔·拉维特加 , 拉坎娜·萨提什 , 里亚·阿格拉瓦尔 , 乌帕尔德 , 帕塔·普拉蒂姆·查克拉巴蒂 , Debdoot表 :
我是GROOT：一个多头多GRaph网络Ork，识别三重肌的手术动作。 18:1-18:9 赛普拉迪普·查卡 , 尼拉姆·辛哈 :
基于CNN的监督对比多任务学习层次瑜伽姿势分类。 19:1-19:9 Avijit Dasgupta公司 , C.V.贾瓦哈 , 卡提克·阿拉哈里 :
克服无源无监督视频域适配中的标签噪声。 20:1-20:9 Snehith Goud Routhu公司 , 赛萨加·金卡 , 阿维纳什·夏尔马 :
REF-SHARP：对穿着宽松衣服的人进行面部和几何重建。 21:1-21:10 普雷塔姆·查扬·查特吉 , Ashutosh Soni公司 , Partha Bhowmick公司 , Iit Kharagpur Bhowmick公司 :
使用曲率贴图和Voronoi细分✱的端到端GPU加速低多边形重网格。 22:1-22:9 苏雷什·尼赫拉 , 贾扬塔·拉哈 , 贾扬塔·穆霍帕迪亚 , 普拉比尔·库马尔·比斯瓦斯 :
使用立体光场相机进行深度估计。 23:1-23:9 纳库尔·夏尔马 , Abhirama Subramanyam V.B.Penamakuri公司 , 阿南德·米什拉 :
对比多视图文字视觉编码：走向百分之一尺度的单快照标识✱。 24:1-24:9 普拉夫尔·库马尔·科巴 , Chirag Parikh公司 , C.V.贾瓦哈 , 拉维·基兰·萨瓦德瓦巴特拉 , 罗希特·萨卢亚 :
无约束道路的细粒度车辆检测（FGVD）数据集。 25:1-25:9 阿比谢克·库马尔 , Debdoot表 :
组织病理学线性超声成像肿瘤切片优化选择系统和方法的设计。 26:1-26:8 里图·拉霍蒂 , 尼拉姆·辛哈 , 维诺德·V·雷迪 :
基于2D CNN两阶段训练的多视图学习，用于从3D脑MRI体积分割肿瘤亚区域。 27:1-27:8 西迪·布拉姆巴特 :
穿越印度道路的数据集和模型。 28:1-28:8 内厄姆·贾恩 , 戈皮·拉朱·马塔 , 考希克·米特拉 :
朝向真实的水下数据集生成和颜色恢复✱。 29:1-29:9 阿米亚·哈尔德 , 鲁德拉吉特·乔杜里 , 普里塔姆·巴塔查里亚 , 阿伯巴·萨卡尔 :
脑磁共振图像的一种新的统计高密度盐和剥离噪声去除算法。 30:1-30:9 R.Jenkin Suji先生 , W.威尔弗雷德·戈弗雷 , 乔伊迪普·达尔 :
基于深度学习的肺结节分割流水线中粒子图像测速处理对CT Dicom图像的影响。 31:1-31:8 纳粹党徽什雷亚·米什拉 , 库马尔·舒巴姆 , 迪内什·巴布·贾亚戈皮 :
用于生成真实听觉行为视频的刚性和非刚性混合运动近似。 32:1-32:6 基蒂·瓦尔盖塞 , 苏达珊·拉贾戈帕兰 , 莫希特·兰巴 , 考希克·米特拉 :
用于显著性检测的光谱激励的微光图像转换。 33:1-33:9 达什尔·沙阿 , 戈皮卡-戈潘K , 尼拉姆·辛哈 :
VCA-Net：使用深度神经网络进行视觉创意分析。 34:1-34:8 普尼玛耆那教 , Punith B.Venkategowda公司 , 尼拉姆·辛哈 :
用于加速MRI的新型复合AUTOMAP。 35:1-35:9 Seeni Mohamed Aliar Maraikkayar S.M公司 , 泰米尔塞尔维·拉金德兰 , M.Parisa Beham先生 , 坎南Shanmugapriya :
利用生物物理剖面图像分析羊水在胎儿评估中的作用。 36:1-36:9 萨西思拉德维·安巴拉甘 , Shoba Sivapatham公司 , D.萨巴里·内森 , S.Mohamed Mansoor Roomi先生 :
KolamNet：一个基于注意力的kolam分类模型。 37:1-37:6 阿维纳什·楚汉 , 尼特斯·金达尔 , 阿里吉特·苏尔 , 迪比亚吉奥蒂·丘蒂亚 , 希夫·普拉萨德·阿加瓦尔 :
EDCGAN：基于编解码器的条件GAN，用于SAR到光学图像的转换✱。 38:1-38:8 达瓦尔·西里孔达 , Aakash KT公司 , P.J.纳拉亚南 :
使用Learnt Transfer✱实时渲染任意曲面几何体。 39:1-39:9 阿维鲁普·德伊 , 米塔·纳西普里 , 尼巴拉·达斯 :
增强历史文献图像二值化的变分增强。 40:1-40:7 奇蒂米雷迪·信杜拉 , Harsha Vardhan Reddy Vengama公司 , Subrahmanyam Gorthi公司 :
高效-PSP-Net：CT扫描中肝脏和肿瘤分割的轻量级模型。 41:1-41:6 拉胡尔·戈尔 , 达瓦尔·西里孔达 , 索拉巴·赛尼 , P.J.纳拉亚南 :
StyleTRF：设计张量辐射场的样式。 42:1-42:9 阿米亚·哈尔德 , 鲁德拉吉特·乔杜里 , 阿伯巴·萨卡尔 :
增强型核化条件空间模糊C均值算法在噪声脑MRI组织分割中的应用。 43:1-43:9 阿乔伊·蒙达尔 , 克里希纳·图尔相 , C.V.贾瓦哈 :
Word级手写文档图像的自动注释。 44:1-44:9 索纳姆·古普塔 , 阿蒂·凯沙里 , 苏克亨德·达斯 :
基于隐式神经表示的特征模板耦合可控图像合成。 45:1-45:9 萨提亚·巴马 , Shankarmahadevan公司 , S.Mohamed Mansoor Roomi先生 , 萨巴里·内森 , 卡斯基 :
使用3D挤压激发-残留光谱网络（SERSN）估算布林贾尔地区的农药残留。 46:1-46:6 Priya Kansal公司 , 萨巴里·内森 :
Insta-Net:用于去除Instagram过滤器的递归残差网络。 47:1-47:7 萨兰斯·戴夫 , 里塔姆·巴苏 , 维涅特·甘地 :
跨领域类对比学习：为改进的领域泛化寻找低维表示。 48:1-48:8 尼沙·瓦尔盖塞 , Rajagopalan Ambasamudram公司 :
红外图像实时多点目标检测与跟踪。 49:1-49:9 Deepak巴布山姆 , 吉米约瑟夫 , 阿比纳夫·阿加瓦拉 , Venkatesh Babu Radhakrishnan先生 :
密集或稀疏：二进制监督的人群计数。 50:1-50:9 Chanda Grover公司 , Indra Deep马斯坦 , 德巴扬·古普塔 :
上下文CLIP：在CLIP视觉表示上对图像-文本对进行上下文对齐。 51:1-51:10 莫哈娜·辛格 , K.Ram Prabhakar公司 , Viswanath Pamulakanty Sudarshan公司 , 穆拉利·波杜瓦尔 , Arpan Pal公司 , 贾亚瓦尔达纳·古比 :
基于MRI的膝关节疾病模糊分层诊断的少靶方法。 52:1-52:9 查特拉·贾姆比吉 , 奥马尔·马苏德 , Anirban Chakraborty公司 :
G-PReDICT：使用域不变量对比技术的广义人重ID✱。 53:1-53:9 施鲁蒂·辛格 , 潘卡杰·潘迪 , Shivam Chaudhary公司 , 克里希纳·P·米亚普拉姆 , 詹姆斯·德里克·洛马斯 :
针对不同类型的冥想，开发个性化和通用的脑信号接口。 54:1-54:9 Aryamaan Jain公司 , 阿维纳什·夏尔马 , 克里希南·桑达拉·拉詹 :
使用扩散模型和柏林噪声的自适应和多分辨率程序无限地形生成。 55:1-55:9 沙达布·艾哈迈德 , 拉贾什·帕尔 , 阿瓦塔拉姆·加尼瓦达 :
基于匹配分数的生物特征质量估计，用于分数和等级级融合，用于人员识别。 56:1-56:8 Praveen Kumar Chandaliya公司 , 扎希德·阿赫塔尔 , 内埃塔·奈恩 :
儿童人脸识别中面罩和非面罩的纵向分析。 57:1-57:7 斯瓦蒂·布格拉 , 普雷拉娜·穆克吉 , 维奈·考希克 , Ritika Jha公司 , 布雷杰什·拉尔 , 桑塔努·乔杜里 :
TARSNet：用于植物表型分析的拓扑感知根分割网络。 58:1-58:8 拉文德拉·库马尔·索尼 , 内埃塔·奈恩 :
监控应用中无约束低分辨率人脸识别的合成数据方法✱。 59:1-59:6
