计算机视觉在WACV：超越像素标注的技术前沿
某中心杰出科学家Gérard Medioni在本届IEEE冬季计算机视觉应用会议（WACV）担任主席，并负责邀请三位主题演讲嘉宾。会议聚焦计算机视觉如何从简单的像素标注演进为复杂的环境理解技术。
动态场景理解与行为预测
Medioni指出：“计算机视觉应被视作对场景的解读——不仅是静态的，更是动态的。它通过视觉输入理解环境，这包括对行为的预测和理解。”活动理解作为计算机视觉的子领域，需要回答“这个人在做什么”等深层问题。
自动驾驶与无人商店的技术沙盒
自动驾驶和无人商店被视为计算机视觉的“理想试验场”。Medioni解释：“自动驾驶需要理解场景——识别标志、行人、车辆，并推断行为，同时还需生成控制信号驱动车辆。与人类驾驶员共存时，缺乏非语言交互（如眼神接触）成为独特挑战。”
虚拟形象的生成挑战
Pinscreen公司CEO Hao Li在演讲中探讨了生成逼真虚拟形象的技术难点。Medioni强调：“真实的虚拟形象需模拟面部肌肉微动作、舌头与牙齿等细节，任何细微偏差都会导致‘恐怖谷效应’。这比简单的表情分类更为复杂。”
技术发展的长期挑战
Medioni指出，无论是自动驾驶还是虚拟形象生成，基础案例相对简单，但存在大量边缘案例。“无法在实验室预判所有情况，必须通过数万小时的实景数据积累来解决。”
计算机视觉领域正以每周可见的速度进步，从静态图像识别迈向动态环境交互，展现出无限可能。
