机器学习与计算机视觉权威人物指南：从 Marr 到 Wu 的研究脉络

本文档是一份详尽的机器学习与计算机视觉领域的大牛族谱，涵盖了从Phd到Post-doc阶段的重要学者及其之间的学术传承关系。这份族谱旨在帮助研究者在寻找高质量论文时，能够明确关注特定领域的顶尖专家，提高文献检索的效率。 起始人物David Marr, 被誉为计算机视觉的先驱，他在MIT工作期间，对后续的研究产生了深远影响。他的学生Shimon Ullman，继续在Weizmann Institute发展并成为计算机视觉的重要人物。通过这一链条，我们可以看到Demetri Terzopoulos在UCLA指导下的工作，他的研究对Dimitris Metaxas在Rutgers的研究有所启发。 接下来，Eric Grimson和Pedro Felzenszwalb分别在MIT和UChicago，进一步推动了计算机视觉技术的发展。Polina Golland也在MIT工作，她的研究为Xiaogang Wang在CUHK的成就奠定了基础。Daniel Huttenlocher不仅与Marr、Minsky等共事，还在Cornell大学培养了新一代学者，如Marvin Minsky（获得图灵奖）。 Berthold Horn, Tomas Lozano-Perez, John Canny等人在MIT、UC Berkeley等机构的研究成果，如Canny边缘检测算法，对边缘检测技术有重大贡献。Paul Viola和Olivier Faugeras的研究则拓展了微软在计算机视觉领域的影响力。 Martial Hebert在CMU的工作，特别是与Derek Hoiem的合作，推动了UIUC的计算机视觉研究。此外，Jean Ponce和Lazebnik在UNC的研究，尤其是Spatial Pyramid Matching，对图像特征提取有着显著影响。Zhengyou Zhang和Takeo Kanade在微软及CMU的合作，展示了跨机构合作在深度学习和人脸识别中的重要作用。 Qifa Ke, Shree Nayar以及Srinivasa Narasimhan等人的贡献也值得一提，他们在各自的领域为计算机视觉带来了独特的视角。Simon Baker、Richard Szeliski、Carlo Tomasi等在Microsoft和Duke的研究，展现了计算机视觉理论与实际应用的结合。 最后，Jianxin Wu、Whitman Richards和Alex Pentland等学者在全球顶级学府如NTU、MIT等推动了学术交流与创新。Trevor Darrell和Kristen Grauman在UC Berkeley和UTexas的协作，展示了视觉计算在深度学习金字塔匹配技术上的进展。 这份族谱揭示了机器学习与计算机视觉领域中的一系列关键节点，不仅展示了学术传承的重要性，还突显了不同研究机构和学者间的交叉影响，为研究者提供了宝贵的学习和参考资源。