鉴于成倍增加的数量的数据从相机,摄像头,或者其他光学、雷达传感器,等等,大量的图像或视频不同的性质可用于不同的应用程序。例如,高性能的目标识别的问题,异常检测等,在军事和民用领域中起着重要的作用。在军事领域,图像处理可以用于情报解读和战场监视。在民事领域,图像或视频处理可用于人脸识别、驾驶员辅助系统、地质调查等。

然而,它仍然是具有挑战性的,实现高性能的图像分类、目标探测与识别,视频跟踪等,因为现实世界的复杂的场景(如噪声、遮挡、变形等)。最近,机器学习计算机视觉领域方面的进步已经让他们在实际应用潜力。深层神经网络方法在图像和视频处理常用的,包括分割、分类、识别等。

这个特殊问题的目的是强调研究讨论先进的机器学习方法在图像和视频处理。这个问题将提供新的指导机器学习研究人员和扩大机器学习和计算机视觉的研究人员的观点。最初的研究和评论文章是受欢迎的。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 科学编程的图像和视频处理
• 在机器学习科学编程工具
• 机器学习在图像的解释
• 机器学习在视频解释
• 深度学习在图像分类和目标识别
• 深度学习的视频检测/跟踪