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出门在外也不愁牛人·牛事·牛店”系列访谈-深圳火狐狸采购总监王志辉
辉哥也说，上述情况也仅仅是对深圳火狐狸本身而言的，深圳火狐狸更贴近其自身深圳地区的特性——更多的外来人口、消费者年轻化等特点。大众消费者成为了深圳火狐狸的主要消费人群，相比较其他户外店而言，高端消费者以及专业驴友在店中的消费并非消费主力。这两年来，我到处听到有人宣称，销售的未来在电商，实体店的销售额会不断地下降，在这一问题辉哥给出了自己的看法，他认为，电商的销售对优秀的实体 店影响并不大。为什么这么说呢？因为虽然电商的优势是实体店所没有的，但是实体店同样有着电商所欠缺的优势——面对面的服务。所以辉哥认为，实体店的未来 在服务，销售本身就是服务业，如何将服务做得更好才是实体店的未来，深圳火狐狸在服务方面十分注重细节，从店内的摆设、店员的导购过程以及售后等，这都是 电商所不能提供的。辉哥提到，就售后而言，户外装备相比较其他产品，有它的特殊性，有些时候会有顾客由于自己对于产品的不熟悉而导致产品损坏，这时顾客依然希望可以得 到售后服务。深圳火狐狸面对这种情况是，采取最多的解决办法就是沟通第一。面对这样的情况，最重要的就是不要让消费者对店铺、品牌产生误解，然后尽可能的 满足消费者的需求。
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[论坛按] 发帖人转载自：&，原标题为“CV牛人牛事简介”。此列表并不全面，还有很多牛人没有给出，所以仅供参考，不代表本站观点。本站拟计划根据同行反馈进一步完善此列表，以后将推出“之二”、“之三”...系列。
CV人物1：Jianbo Shi史建波毕业于UC Berkeley，导师是Jitendra Malik。其最有影响力的研究成果：图像分割。其于2000年在PAMI上多人合作发表”Noramlized
cuts and image segmentation”。这是图像分割领域内最经典的算法。主页：&和&
CV人物2：Kristen Grauman毕业于MIT，导师是Trevor
Darrell。其最有影响力的研究成果：Pyramid Match Kernel，用于图像匹配。她和Darrell在2005年CVPR合作发表了”The Pyramid Match Kernel: Discriminative Classification with Sets of Image Features”。金字塔匹配核函数可快速搜索两个特征集合之间匹配的特征，可应用于图像匹配、物体识别，是该领域经典算法之一。2011年Marr奖得主。主页：
CV人物3：Irfan Essa现任教于Georgin Tech佐治亚理工大学，毕业于MIT，其最有影响力的研究成果：人脸表情识别。Essa和Alex
Penland 在1997年PAMI合作发表了”Coding, analysis,interpretation,and recognition of facial expression”, 结合了几何模型和面部肌肉无力模型，用来描述脸部结构。主页：
CV人物4：Matthew Turk毕业于MIT，最有影响力的研究成果：人脸识别。其和Alex Pentland在1991年发表了”Eigenfaces
for Face Recognition”.该论文首次将PCA（Principal Component Analysis）引入到人脸识别中，是人脸识别最早期最经典的方法，且被人实现，开源在OpenCV了。主页：
CV人物5：David Lowe毕业于斯坦福大学，导师是Thomas Binfold，最有影响力的研究成果：SIFT。他是SIFT特征点检测的发明人。由于SIFT具有对于图像平移、旋转和尺度变化不变性的优点，使得SIFT成为近十年来最流行的图像特征点检测方法，被广泛用于图像匹配、物体识别、分类等领域。主页：
CV人物6：Pascal Fua毕业于Orsay，导师是O.D.Faugera。最有影响力的研究成果：立体视觉。其在1993年发表了”A
parallel stereo algorithm that produces dense depth maps and preserves image features”,提出了利用相关性来估计dense深度图的快速并行立体视觉算法，是立体视觉领域内经典算法之一。主页：&和
CV人物7：Luc Van Gool毕业于Katholieke Universiteit
Leuven.最有影响力的研究成果：图像特征点检测和摄像机标定。Gool等发蒙的Surf(speeded up robust features)是除SIFT外，应用最广泛的特征点检测算法，surf具有提取速度更快、维度更低的优点，也被广泛用于物体检测、识别等。Opencv开源。Marc Pollefeys, Koch和Goolz 1999年IJCV上发表了”self-calibration and metric reconstruction inspite of varying and unknown intrinsic
camera parameters”,是摄像机自标定领域内最经典论文，并获1998年Marr奖。主页：
CV人物8：Michal Irani毕业于Hebrew大学，最有影响力的研究成果：超分辨率。她和Peleg于1991年在Graphical
Models and Image Processing发表了”Improving resolution by image registration”,提出了用迭代的、反向投影的方法来解决图像放大的问题，是图像超分辨率最经典的算法。我在公司实现的产品化清晰化增强算法就参考了该算法思想哈哈。主页：
CV人物9： Jean Ponce毕业于Paris Orsay,最有影响力的研究成果：计算机视觉教育、物体识别。他和David
Forsyth合写的”Computer Vision: A Modern Approach”被视为现代计算机视觉领域最经典教科书之一。其近年来的研究重点是物体识别，是Spatial Pyramid Matching算法发明人之一，比起之前广泛使用的bag-of-words方法相比，该方法考虑了一些局部特征之间的空间关系，因此更有效地描述物体特征。是目前最普遍使用的算法之一。主页：
CV人物10： Andrew Blake毕业于Edinburgh，最有影响力的研究成果：目标跟踪、图像分割、人体姿态跟踪与分析。他是世界知名CV专家，两次荣获ECCV最佳论文奖和1次Marr奖。他和Michael
Isard在1998年IJCV中合写的”Condensation—conditional density propagation for visual tracking”，将粒子滤波器用于目标跟踪，该领域的经典论文。二人1998年合写的另一篇”Active Contours”是图像分割领域经典算法，该算法用spline函数，通过最小化能量函数，是的样条逼近物体轮廓，在该算法基础上，衍生出了著名的Active shape model。Blake领导的微软剑桥研究院在人体姿态跟踪与分析上去的突破，用于Kinect中。主页：
CV人物11： Antonio Criminisi毕业于牛津大学，导师是Andrew Zisserman
和 Ian Reid。最有吸影响力的研究成果：Image Inpaiting.他在2004年发表”Region filling and object removal by exemplar-based image inpainting”，该方法用于去除图像中大的遮挡物或小的刮痕，结合了采样纹理生成和结构传递的图像修补技术，获得不错效果。主页：
CV人物12： Paul Viola毕业于MIT，研究领域：目标检测；最有影响力的研究成果：人脸检测；他和Michael
Jones在2001年CVPR发表了”Rapid object detection using a boosted cascade of simple features”，真正意义上解决了人脸检测的问题，并开启了boosting算法的一个时代，很多学者受到boosting cascade算法的影响，扩展了该算法的应用领域，牛逼的影响力。主页：
CV人物13： Henry Rowley毕业于CMU，导师：Takeo Kanade；研究领域：大规模图像识别和机器学习；最有影响力的研究成果：人脸检测；他使用人工神经网络用于人脸检测，该算法是Paul
Viola的boosting cascade人脸检测算法出现前，最经典的人脸检测算法。主页：
CV人物14： Dorin Comaniclu毕业于Rutgers；最有影响力的研究成果：目标跟踪、图像分割；他在2000年发表了”Real-time
tracking of non-rigid objects using mean shift”。该算法首次将mean shift用于目标跟踪，并在2002年PAMI发表了”Mean shift: A robust approach toward feature space analysis”，并将Meanshift拓展应用于图像分割中。主页：
CV人物15： Henry Schneiderman毕业于CMU，导师：Takeo
Kanade；研究领域：目标检测和识别；最有影响力的研究成果：目标检测；他在2000年CVPR上发表了”A statistical method for 3D object detection applied to faces and cars”。该算法采用多视角训练样本，可用于检测不同视角下的物体，如人脸和车，是第一个能够检测侧脸的算法。他创建了PittPatt公司，后被Google收购。主页：
CV人物16： William T.Freeman毕业于MIT；研究领域：应用于CV的ML、可视化感知的贝叶斯模型、计算摄影学；最有影响力的研究成果：图像纹理合成；Alex
Efros和Freeman在2001年SIGGRAPH上发表了”Image quilting for texture synthesis and transfer”，其思想是从已知图像中获得小块，然后将这些小块拼接mosaic一起，形成新的图像。该算法是图像纹理合成中经典中的经典。主页：
CV人物17： Feifei Li李菲菲，毕业于Caltech；导师：Pietro Perona；研究领域：Object
Bank、Scene Classification、ImageNet等；最有影响力的研究成果：图像识别；她建立了图像识别领域的标准测试库Caltech101/256。是词包方法的推动者。主页：
CV人物18：Jitendra Malik毕业于斯坦福大学；导师：Thomas
O.Binford；研究领域：轮廓检测、图像/视频分割、图形匹配、目标识别等；最有影响力的研究成果：边缘检测、图像分割和形状匹配；Malik培养了众多牛人，牛人的导师，你说牛不牛。培养了Alexie Efros, Jianbo Shi, Paul Debevec, Pietro Perona, Serge J.Belongie, Yair Weiss等知名专家。主页：
CV人物19：Alexie Efros毕业于Berkeley大学；导师：Jitendra Malik；研究领域：Qualitative
Reasoning for Image Understanding、Building the Visual Memex等；最有影响力的研究成果：图像纹理合成；他在1999年ICCV发表了”Texture Synthesis by non-parametric sampling”。该论文将MRF引入到纹理合成中。该方法最大限度保留了纹理的局部结构。主页：
CV人物20：Andrew Zisserman毕业于剑桥大学；最有影响力的研究成果：视觉几何、目标识别、可视化搜索；他牛逼了，三次获得Marr奖。是CV界权威中的权威。搞CV的人没读过他的多视几何学一书，枉为搞CV的。我2007年起，花了2年时间阅读、编码实现了其中所有两视几何学内容。主页：
CV人物21：Ian D.Reid毕业于牛津大学；最有影响力的研究成果：目标跟踪；他在2007年PAMI发表了”MonoSLAM:
real-time single camera SLAM”，是跟踪和机器人导航领域经典论文。在2011年CVPR上，和Ben Benfold发表了”Stable Multi-Target Tracking in Real-time survillance video”。主页：
CV人物22：Alan L.Yuille毕业于剑桥大学；导师：S.W.Hawking；最有影响力的研究成果：人脸检测和跟踪；他在1992年IJCV发表了”Feature
Extraciton from Faces Using Deformable Templates”.该论文首次用可变形模板来描述人脸的特征，如眼睛、嘴巴等。主页：
CV人物23：David Forsyth毕业于牛津大学；最有影响力的研究成果：计算机视觉教育、三维重建、图像与语义信息；他与Jean
Ponce合写的”Computer Vision: A Modern Approach”是经典CV教材啊，当初我可是仔细研读、编码实现了的。1993年因论文”Extracing Projective Structure from Single Perspective Views of 3D Point Sets”，而获得Marr奖。主页：
CV人物24：Ram Nevatia毕业于斯坦福大学；导师Thomas O.Binford；最有影响力的研究成果：物体几何形状描述，人体检测与跟踪；他的关于三维物体的广义圆柱体形状的描述，是早期物体识别经典研究方法之一。主页：
CV人物25：Paul Debevec毕业于Berkeley大学；导师：Jitendra
Malik；研究成果：HDR、IBR；他是知名的将CV和CG结合研究的牛人。很多成果应用于好莱坞电影中。他发明了light stage人脸捕捉重建技术，是基于他在2000年SIGGRAPH上的研究成果发展起来的，被用于AVatar等电影。他因此技术，和合作者获得2009年奥斯卡科学和工程奖。主页：或
CV人物26：David Kriegman毕业于斯坦福大学；导师：Thomas
O.Binford；最有影响力的研究成果：人脸识别；他在1997年PAMI发表了”Eigenfaces vs. fisherfaces: recognition using class specific linear projection”，将Fisher线性判决用于人脸识别。主页：
CV人物27：Michael J.Black毕业于纽约大学；最有影响力的研究成果：人的姿态估计和跟踪；他在2000年ECCV上发表了”Stochastic
tracking of 3d human figures using 2d image motion”，从单个视频中估算和跟踪人体各个部分的三维姿态。2010年，他因此论文获得ECCV Koenderink奖。主页：
CV人物28：Carlo Tomasi毕业于CMU；导师Takeo K最有影响力的研究成果：1998年ICCV发表的双边滤波”Bilateral
filtering for gray and color images”。2000年IJCV发表的”The earth mover’s distance as a metric for image retrieval”,该论文将EMD(earth mover’s distance)用于度量由不同图像形成的分布，如颜色、纹理，之间的相似程度，并依据此来实现图像检索，检索结果优于分布直方图。目标跟踪，著名的K-L-T tracking算法中的T就是Tomasi。主页：
CV人物29：Larry S.Davis毕业于马里兰大学；最有影响力的研究成果：视频监控；Davis等人实现的W4实时视频监控系统，是最早的能够实时户外人体检测、跟踪和行为分析的视频监控系统。主页：
CV人物30：Marc Pollefeys毕业于Katholieke Universiteit
Leuven；做摄像机标定的人不知道他，我就鄙视你了。Pollefeys,Koch和Gool在1999年IJCV上发表了”Self-Calibration and metric reconstruction inspite of varying and unknown intrinsic camera parameters”，是摄像机自标定最经典论文，因此获得1993年Marr奖。2007年俺仔细学习了其主页提供的CV的ppt课程。主页：
CV人物31： Richard Szeliski毕业于CMU，导师Takeo
Kanade和Geoff Hinton。其编写的这本书不错&Computer Vision: Algorithms and Applications&，详见主页：
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(1)(5)(3)(14)(2)(2)(19)(1)(13)(14)(13)(10)(5)(1)(2)(3)(28)(4)(1)(47)牛人·牛事·牛店”系列访谈-深圳火狐狸采购总监王志辉
“牛人·牛事·牛店”为装备酷原创打造的户外精英系列访谈栏目，旨在关注户外店的发展变革，围绕户外店核心人物展开经营管理上的干货分享。第一期“牛人·牛事·牛店”系列访谈栏目，我们非常荣幸的请到了深圳火狐狸户外店的采购总监王志辉先生来接受我们的采访，让我们走进这位从业十年的户外店资深采购总监的户外世界。王志辉，深圳火狐狸户外店的采购总监，加入深圳火狐狸已经有10年的历史，如同许多户外从业者一样，辉哥也是从一位户外玩家，转变为户外从业者。 10年前，热爱户外运动的辉哥，希望可以留在深圳本地工作，同时可以从事自己钟爱的户外运动行业，这样的热情带他踏入了深圳火狐狸的大门。辗转10年过去 了，当年的户外运动爱好者已经成为了深圳火狐狸的采购总监，就请他来向我们展示深圳火狐狸到底是一家什么样的户外店。位于深圳的实体销售行业，首先面对的就是深圳高居不下的房价带来的第一条压力——店面租金。不过辉哥却认为，高昂的店面租金带来负担的同时也为市场 带来了一定的秩序。面对高昂的店面租金，缺乏实力的小型实体店只能望而却步，只有能提供更优质服务的实力店铺可以生存下来，这提供了一定的市场筛选，也降 低了一定的竞争压力。面对目前许多户外店，开始将店铺向郊区转移，从而获得更大的店面以及更贴近户外的店面环境，辉哥认为最起码在深圳，这样做还是不满足的。深圳的私家 车数量、交通环境都还不能满足郊区户外店的条件，市中心的人流量以及便利的交通在深圳地区仍然是不可替代的优势，不能由郊区更大的店面面积、以及更大的户 外环境来代替。
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