kepaflogo
Hungarian Association for Image Processing and Pattern Recognition

Attila Kuba Prize


The Attila Kuba Prize has been founded by the Hungarian Association for Image Processing and Pattern Recognition in memoriam to the full professor and excellent scientist of discrete tomography, Attila Kuba (1953-2006). The Attila Kuba Prize will be awarded to those young scientist who has reached outstanding results in the field of digital image processing, computer vision, or pattern recognition.

The Rules of Attila Kuba Prize.


Awarded by Attila Kuba Prize:

Year Name Institute Paper title
2023. Tekla Tóth ELTE Tekla Tóth and Levente Hajder: A Minimal Solution for Image-Based Sphere Estimation
2021. Hichem Abdellali University of Szeged Hichem Abdellali, Fröhlich Róbert és Kató Zoltán: Robust Absolute and Relative Pose Estimation of a Central Camera System from 2D-3D Line Correspondences
2019. Iván Eichhardt Institute for Computer Science and Control (SZTAKI) Eichhardt, I.; Csetverikov, D.:
Affine Correspondences Between Central Cameras for Rapid Relative Pose Estimation
2017. Dániel Baráth Institute for Computer Science and Control (SZTAKI) Barath, D. and Matas, J. és Hajder, L.:
Multi-H: Efficient Recovery of Tangent Planes in Stereo Images
2015. Attila Börcs Institute for Computer Science and Control (SZTAKI) Börcs Attila, Nagy Balázs, Benedek Csaba:
Valós idejű járműdetekció LIDAR pontfelhősorozatokon
2013. László Gábor Varga University of Szeged Varga László, Balázs Péter, Nagy Antal:Gradiens módszerek automatikus súlyozásán alapuló diszkrét képrekonstrukciós eljárás
2011. Csaba Domokos University of Szeged Domokos Csaba, Kató Zoltán: Affin Puzzle: Deformált objektumdarabok helyreállítása megfeleltetések nélkül
2009. Tamás Blaskovics University of Szeged Blaskovics Tamás, Kató Zoltán, Ian Jermyn: Kör alakú objektumok szegmentálása Markov mező segítségével
2007. Sándor Fazekas Computer and Automation Research Institute of the Hungarian Academy Sándor Fazekas, Dmitry Chetverikov: A non-regular optical flow for dynamic textures