本篇论文提出了一种基于线特征引导的局部映射的图像拼接方法，并采用全局相似性约束来减少透视失真，实验结果表明该方法具有令人信服的拼接性能并且优于当前主流方法。

Feb, 2017

提出一种鲁棒的方法，使用简化形状图形和图形匹配技术来找到不同表示方法下的形状区域对应关系，并且可以用于构建点对点的形状之间映射。

Oct, 2017

提出了一个基于提升算法的方法来学习一个对应结构，以处理由于摄像机视角变换或人体姿态变化而导致的空间错配问题。学习的对应结构可以不仅可以捕获摄像机之间的空间对应模式，还可以处理个体图像的视角或人形态变化。此外，还提出了一种全局匹配过程，通过在所学习的对应结构上整合全局匹配约束，来排除图像补丁匹配过程中的跨视角错配，从而实现更可靠的图像匹配得分。

Apr, 2015

通过准确识别结构差异，使用几何结构一致性方法（GSC）推断真实对应关系并过滤掉噪声样本，以提高跨模态学习中的性能。

May, 2024

本文介绍了一种基于增强学习的方法来学习对应关系结构，进而解决人物重新识别中由于摄像视角变化和人体姿势变化导致的空间配准问题，并通过引入全局约束性匹配过程和多结构方案来提高精度。

Mar, 2017

本研究提出了一种可训练的、基于几何感知的图像生成方法，利用几何和分割等场景信息生成逼真自然、符合期望的场景结构的图像，并通过 GIS 框架插入驾驶场景中的车辆、生成来自 Linemod 数据集的物体新视角，展示其能够广泛适用于新颖的场景、物体形状和分割，且可用于合成大量训练数据以训练实例分割模型。

Sep, 2018

该论文提出了一种用于图像恢复的机制，通过锚定条纹自注意力机制，GRL 网络架构和其他技术能够明确地建模全局、区域和局部范围内的图像层次结构，并在 7 种图像恢复类型中取得了最新的研究成果。

Mar, 2023

本文提出了一种在非受控环境下从野外拍摄的单张图像中推断人类和物体的空间布局和形状的方法，并证明了尝试联合考虑人类和物体可以通过引入 3D 常识约束来减少可能的 3D 空间配置。

Jul, 2020

本文提出了一种有效且高效的视觉目标跟踪方法，通过短期模型和长短期范式相结合来实现稳定性与适应性的平衡，并采用整体结构的一致性以及瞬时变化的建模来识别并定位目标。

Aug, 2020

该研究提出了一种基于图形的方法来处理医学影像中解剖拓扑的连续性和连通性问题，实验表明与传统方法相比，该方法在保持解剖形态连续性的同时，在连通性方面有显著的改进，而在分割度量方面表现更好或持平。

Apr, 2023