Furukawa et. al, Reconstructing building interiors form images，从2D图像中构造室内3D，效果不错，小有震撼，可以用在虚拟漫游中，真实感比较强。
Yuxiao Hu的Action Detection in complex scenes with spatial and temporal ambiguities在超市环境中进行行为识别（顾客触摸商品），无论如何，在真实的复杂环境中做行为识别还是值得推荐的。
Ikizler-Cinbis的Learning Actions from the Web：通过google搜索特定行为图片（如走、跑等），然后人工筛选，并抠出人体区域，用PbHOG特征[PAMI 2005]特征，对测试视频进行行为识别。从Flicker, Youtube，以及其他图像从网络上获取数据已经成为潮流。
Hamsici的Active appearance model with rotation invariant kernels：AAM里的模型一般采用PCA进行线性拟合，但实际上应该是非线性模型。这篇论文使用kernel的方法进行非线性变换。目前很流行用Kernel方法解决高维特征和非线性问题。
Saragih的Face alignment through subspace constrained mean-shift：传统的ASM使用GMM近似特征点周围的概率分布，该论文主要创新点是使用isotropic kernel density estimation，更能接近真正的分布。作者说计算复杂度跟ASM是一个量级，但效果好很多。并顺便问了作者ASM和AAM有什么区别：作者说ASM扩展性较好；如果训练数据和测试数据为同一人，AAM效果会不错，但是一旦新人脸，可能拟合效果不好。
美女Pritch的Shift-map image editing：很不错，现在的图像编辑/合成功能越来越强了，可以用来伪造图像。
Kirmani的Looking around the corner using transient imaging：Coffee break时在外面呆得久了会儿，这个报告没有听开头，后面楞是没有搞明白他这个设备能干什么。
Hao Du的A prism-based system for multispectral video acquisition：是一个多光谱的视频采集设备，是一个低成本方案，设计的很巧妙！如果让做光学的相机公司优化一下，应该会有很大提高。如果空间分辨率高一些，应该可以用于人脸识别、掌纹静脉识别等领域。
