机器视觉论文发表

这样的主题论文还是比较好写的，首先必须要抓住论文的中心，确立文章的思想内涵，然后分几个不同的角度进行有效的论证。

以下是几个顶级会议的列表（不完整的，但基本覆盖）(1)机器学习顶级会议：NIPS, ICML, UAI, AISTATS; （期刊：JMLR, ML, Trends in ML, IEEE T-NN）计算机视觉和图像识别：ICCV, CVPR, ECCV; （期刊：IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-IP）人工智能：IJCAI, AAAI; （期刊AI）另外相关的还有SIGRAPH, KDD, ACL, SIGIR, WWW等。特别是，如果做机器学习，必须地，把近4年的NIPS, ICML翻几遍；如果做计算机视觉，要把近4年的ICCV, CVPR, NIPS, ICML翻几遍。(2)另外补充一下：大部分顶级会议的论文都能从网上免费下载到。(3)说些自己的感受。对计算机视觉和计算神经科学领域，从方法和模型的角度看，统计模型（包括probabilistic graphical model和statistical learning theory）是主流也是非常有影响力的方法。有个非常明显的趋势：重要的方法和模型最先在NIPS或ICML出现，然后应用到CV,IR和MM。虽然具体问题和应用也很重要，但多关注和结合这些方法也很有意义。